Kubernetes HPA en fonction de la mémoire

1. Quel est le pourcentage d'utilisation de la mémoire cible pour HPA?
2. HPA est-il basé sur la demande ou la limite?
3. Qu'est-ce que la mise à l'échelle des pod horizontale basée sur la mémoire?
4. Comment HPA s'abaisse-t-il?
5. Qu'est-ce qu'une bonne quantité d'utilisation de la mémoire?
6. Comment HPA est-il calculé?
7. Quelle est la différence entre la demande et la limite dans Kubernetes HPA?
8. Qu'est-ce que HPA VS Cluster Autoscaler?
9. Est-ce que la mise à l'échelle horizontale ou verticale est meilleure?
10. Quelle est la différence entre l'automate verticale et horizontale?
11. HPA s'allonge automatiquement?
12. Combien de temps avant que HPA évolue?
13. Quelle est l'échelle HPA?
14. Qu'est-ce que la mise à l'échelle HPA?
15. Comment le pourcentage d'utilisation de la mémoire est-il calculé?
16. Comment calculer le pourcentage d'utilisation de la mémoire?
17. Comment HPA est-il calculé?
18. Comment calculer mon hpa?
19. Qu'est-ce que HPA VS Cluster Autoscaler?
20. Combien de temps avant que HPA évolue?
21. HPA a-t-il besoin de serveur de métriques?
22. Combien de temps faut-il à HPA pour évoluer?

Quel est le pourcentage d'utilisation de la mémoire cible pour HPA?

Exemple HPA: mise à l'échelle d'un déploiement via le processeur et les mesures de mémoire

Pour le CPU, l'utilisation moyenne de 50% est prise comme cible, et pour la mémoire, une valeur d'utilisation moyenne de 500 mi est prise.

HPA est-il basé sur la demande ou la limite?

Comme actuellement, HPA utilise des ressources. Les demandes de sa base pour calculer et comparer l'utilisation des ressources, la définition d'une cible supérieure à 100% ne doit pas causer de problème tant que le seuil (tragutilisation) est inférieur ou égal aux ressources. limites . Par exemple, déployez une application avec des ressources.

Qu'est-ce que la mise à l'échelle des pod horizontale basée sur la mémoire?

La mise à l'échelle horizontale signifie que la réponse à une charge accrue consiste à déployer plus de pods. Ceci est différent de l'échelle verticale, ce qui pour Kubernetes signifierait attribuer plus de ressources (par exemple: mémoire ou CPU) aux pods qui s'exécutent déjà pour la charge de travail.

Comment HPA s'abaisse-t-il?

La charge est mesurée par utilisation du processeur. HPA ajoutera ou supprimera les pods jusqu'à ce que le pod moyen du déploiement utilise 70% du CPU sur son nœud. Si l'utilisation moyenne est plus élevée, elle ajoutera des pods, et s'il est inférieur à 70%, il fera réduction des pods.

Qu'est-ce qu'une bonne quantité d'utilisation de la mémoire?

Généralement, nous recommandons 8 Go de RAM pour l'utilisation occasionnelle de l'ordinateur et la navigation sur Internet, 16 Go pour les feuilles de calcul et autres programmes de bureau, et au moins 32 Go pour les joueurs et les créateurs multimédias.

Comment HPA est-il calculé?

HPA calcule l'utilisation du pod comme utilisation totale de tous les conteneurs dans le pod divisé par demande totale. Il examine tous les conteneurs individuellement et revient si le conteneur n'a pas de demande.

Quelle est la différence entre la demande et la limite dans Kubernetes HPA?

Kubernetes définit les limites comme la quantité maximale d'une ressource à utiliser par un conteneur. Cela signifie que le conteneur ne peut jamais consommer plus que la quantité de mémoire ou le montant du processeur indiqué. Les demandes, en revanche, sont le montant minimum garanti d'une ressource réservée à un conteneur.

Qu'est-ce que HPA VS Cluster Autoscaler?

Cluster Autoscaler (CA): ajuste le nombre de nœuds dans le cluster lorsque les pods ne parviennent pas à planifier ou lorsque les nœuds sont sous-utilisés. Horizontal Pod Autoscaler (HPA): ajuste le nombre de répliques d'une application. Vertical Pod Autoscaler (VPA): ajuste les demandes et limites de ressources d'un conteneur.

Est-ce que la mise à l'échelle horizontale ou verticale est meilleure?

La mise à l'échelle horizontale est presque toujours plus souhaitable que la mise à l'échelle verticale car vous ne vous faites pas prendre un déficit de ressources.

Quelle est la différence entre l'automate verticale et horizontale?

Quelle est la principale différence? La mise à l'échelle horizontale signifie une mise à l'échelle en ajoutant plus de machines à votre pool de ressources (également décrite comme «mise à l'échelle»), tandis que la mise à l'échelle verticale se réfère à la mise à l'échelle en ajoutant plus de puissance (E.g. CPU, RAM) à une machine existante (également décrite comme «mise à l'échelle»).

HPA s'allonge automatiquement?

HPA est une forme d'automate qui augmente ou diminue le nombre de pods dans un contrôleur de réplication, le déploiement, des répliques d'ensemble ou un ensemble d'état basé sur l'utilisation du processeur - la mise à l'échelle est horizontale car elle affecte le nombre d'instances plutôt que les ressources allouées à un récipient unique.

Combien de temps avant que HPA évolue?

Le délai par défaut pour la réduction descendants est de cinq minutes, il faudra donc un certain temps avant de voir à nouveau le nombre de répliques atteindre 1, même lorsque le pourcentage de processeur actuel est de 0%. Le délai est modifiable. Pour plus d'informations, voir Horizontal Pod Autoscaler dans la documentation de Kubernetes.

Quelle est l'échelle HPA?

Un horizontalpodautoscaler (HPA pour faire court) met automatiquement à jour une ressource de charge de travail (comme un déploiement ou un état d'état), dans le but de mettre automatiquement la charge de travail pour répondre à la demande. La mise à l'échelle horizontale signifie que la réponse à une charge accrue consiste à déployer plus de pods.

Qu'est-ce que la mise à l'échelle HPA?

L'autoscaler de pod horizontal modifie la forme de votre charge de travail de Kubernetes en augmentant ou en diminuant automatiquement le nombre de gousses en réponse au processeur ou à la consommation de mémoire de la charge de travail, ou en réponse à des métriques personnalisées rapportées à partir de Kubernetes ou de métriques externes provenant de sources en dehors de votre cluster.

Comment le pourcentage d'utilisation de la mémoire est-il calculé?

Gardant à l'esprit la formule, mem% = 100 - (((Free + tampons + cache) * 100) / TotalMemory).

Comment calculer le pourcentage d'utilisation de la mémoire?

La ligne de tampons / cache - / + montre la quantité de mémoire utilisée et libre du point de vue des applications. De manière générale, si un petit swap est utilisé, l'utilisation de la mémoire n'a pas du tout un impact sur les performances. Ainsi, l'utilisation de la mémoire pour le serveur serait de 154/503 * 100 = 30%.

Comment HPA est-il calculé?

HPA calcule l'utilisation du pod comme utilisation totale de tous les conteneurs dans le pod divisé par demande totale. Il examine tous les conteneurs individuellement et revient si le conteneur n'a pas de demande.

Comment calculer mon hpa?

Comment calculer votre propre GPA. Pour calculer votre GPA, divisez le nombre total de points de qualité gagnés par le nombre total d'unités de lettres de lettres entreprises.

Qu'est-ce que HPA VS Cluster Autoscaler?

Cluster Autoscaler (CA): ajuste le nombre de nœuds dans le cluster lorsque les pods ne parviennent pas à planifier ou lorsque les nœuds sont sous-utilisés. Horizontal Pod Autoscaler (HPA): ajuste le nombre de répliques d'une application. Vertical Pod Autoscaler (VPA): ajuste les demandes et limites de ressources d'un conteneur.

Combien de temps avant que HPA évolue?

Le délai par défaut pour la réduction descendants est de cinq minutes, il faudra donc un certain temps avant de voir à nouveau le nombre de répliques atteindre 1, même lorsque le pourcentage de processeur actuel est de 0%. Le délai est modifiable. Pour plus d'informations, voir Horizontal Pod Autoscaler dans la documentation de Kubernetes.

HPA a-t-il besoin de serveur de métriques?

Pour travailler, HPA a besoin d'un serveur de métriques disponible dans votre cluster pour gratter les mesures requises, telles que le processeur et l'utilisation de la mémoire. Une option simple est le serveur de métriques Kubernetes.

Combien de temps faut-il à HPA pour évoluer?

Comme nous l'avons vu, le HPA prend cinq minutes avant de mettre à l'échelle le nombre de répliques. En réalité, cela peut être modifié, car ce numéro représente le paramètre par défaut. Vous pouvez réduire ce temps avec - horizontal-pod-autoscaleur-downScale-Delay .