Artikel ini membincangkan aplikasi penskalaan di Kubernet menggunakan skala manual, HPA, VPA, dan AutoScaler kluster, dan menyediakan amalan dan alat terbaik untuk pemantauan dan mengautomasikan skala.
Bagaimana saya membuat skala aplikasi di Kubernet?
Aplikasi penskalaan di Kubernet melibatkan menyesuaikan bilangan contoh aplikasi anda (PODs) berdasarkan permintaan. Ini dapat dicapai melalui beberapa mekanisme:
- Skala Manual : Anda boleh secara manual skala bilangan replika penggunaan atau replika menggunakan perintah
kubectl scale
. Contohnya, untuk skala penempatan yang dinamakanmy-deployment
kepada 5 replika, anda akan menjalankankubectl scale deployment/my-deployment --replicas=5
. -
Autoscaler POD Horizontal (HPA) : HPA secara automatik menstabilkan bilangan pod dalam penggunaan, replika, atau statefulet berdasarkan penggunaan CPU yang diperhatikan atau metrik adat. Anda menentukan sumber HPA dengan penggunaan purata sasaran (contohnya, 50% CPU) dan Kubernet menyesuaikan bilangan pod yang sewajarnya.
Contoh konfigurasi HPA YAML:
<code class="yaml">apiVersion: autoscaling/v2beta1 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: my-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: my-deployment minReplicas: 1 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu targetAverageUtilization: 50</code>
- Autoscaler Pod Vertikal (VPA) : VPA skala sumber (CPU dan memori) yang diperuntukkan kepada pod dan bukannya bilangan pod. Ia boleh mengesyorkan atau secara automatik menggunakan perubahan kepada permintaan sumber POD berdasarkan corak penggunaan.
- Kluster Autoscaler : Ini digunakan untuk menyesuaikan saiz kluster Kubernet secara automatik dengan menambahkan atau mengeluarkan nod berdasarkan permintaan sumber. Ia berfungsi bersempena dengan HPA untuk memastikan terdapat nod yang cukup untuk menyokong bilangan pod yang diperlukan.
Skala di Kubernetes memberikan fleksibiliti dan memastikan aplikasi anda dapat mengendalikan beban yang berbeza dengan cekap.
Apakah amalan terbaik untuk penempatan Kubernetes?
Apabila skala penyebaran Kubernet, pertimbangkan amalan terbaik berikut untuk memastikan kecekapan dan kebolehpercayaan:
- Tentukan permintaan dan had sumber : Menetapkan permintaan dan had sumber yang betul untuk pod anda membantu Kubernet menjadualkannya dengan cekap dan memastikan bahawa pod lain tidak kebuluran sumber. Ini penting bagi HPA dan VPA untuk berfungsi dengan berkesan.
- Gunakan HPA dengan metrik tersuai : Walaupun penggunaan CPU adalah metrik biasa, menggunakan metrik tersuai (contohnya, permintaan sesaat, panjang giliran) dapat memberikan keputusan skala yang lebih tepat berdasarkan keperluan khusus aplikasi anda.
- Melaksanakan skala secara beransur -ansur : Elakkan penskalaan secara tiba -tiba untuk mengelakkan sistem anda. Melaksanakan peraturan penskalaan secara beransur -ansur untuk meningkatkan atau mengurangkan bilangan pod secara bertahap.
- Pantau dan Tune : Secara kerap memantau aktiviti skala anda dan sesuaikan tetapan HPA/VPA anda berdasarkan prestasi yang diperhatikan dan corak penggunaan sumber.
- Ujian dan sahkan : Gunakan persekitaran pementasan untuk menguji konfigurasi skala anda sebelum memohon mereka untuk pengeluaran. Alat seperti Kejuruteraan Chaos dapat membantu mengesahkan sejauh mana sistem anda mengendalikan skala di bawah pelbagai keadaan.
- Kos dan prestasi keseimbangan : Mengoptimumkan strategi skala anda untuk mengimbangi antara kecekapan dan prestasi kos. Pertimbangkan kos menjalankan pod tambahan berbanding keuntungan prestasi.
- Pastikan kesediaan POD : Pastikan bahawa probe kesediaan aplikasi anda dikonfigurasi dengan betul supaya Kubernetes tahu apabila pod yang baru berskala bersedia menerima lalu lintas.
Dengan mengikuti amalan terbaik ini, anda dapat memastikan bahawa penyebaran Kubernet anda diperkuat dengan berkesan dan cekap.
Bagaimanakah saya dapat memantau dan menyesuaikan penskalaan kluster Kubernet saya?
Memantau dan menyesuaikan skala kluster Kubernet melibatkan beberapa langkah dan alat:
- Alat Pemantauan : Gunakan alat pemantauan seperti Prometheus dan Grafana untuk mengumpul dan memvisualisasikan metrik mengenai prestasi dan penggunaan sumber kelompok anda. Prometheus boleh dikonfigurasikan untuk mengikis metrik dari komponen Kubernet anda, sementara Grafana boleh digunakan untuk membuat papan pemuka untuk visualisasi.
- Kubernetes Dashboard : Papan pemuka Kubernet memberikan gambaran keseluruhan status kluster anda, termasuk penggunaan sumber dan metrik pod. Ia boleh menjadi alat yang berguna untuk pemeriksaan cepat dan pelarasan.
- Log dan Peristiwa : Memantau log dan peristiwa di Kubernet menggunakan alat seperti Elasticsearch, Fluentd, dan Kibana (EFK Stack) untuk mendapatkan pandangan tentang apa yang berlaku dalam kelompok dan pod anda. Ini dapat membantu anda mengenal pasti isu -isu yang boleh menjejaskan skala.
- Melaraskan dasar skala : Berdasarkan pandangan yang diperoleh dari pemantauan, laraskan dasar HPA dan VPA anda. Sebagai contoh, jika anda melihat bahawa permohonan anda sering pancang dalam penggunaan CPU, anda mungkin menyesuaikan HPA untuk skala lebih agresif.
- Peringatan : Sediakan peraturan peringatan di Prometheus atau alat pemantauan lain untuk memberitahu anda apabila ambang tertentu (misalnya, penggunaan CPU yang tinggi, memori yang rendah) dicapai, jadi anda boleh mengambil tindakan segera.
- Pelarasan Automatik : Gunakan alat automasi seperti ArgOCD atau Fluks untuk mengautomasikan pelarasan dasar skala berdasarkan peraturan yang telah ditetapkan atau model pembelajaran mesin yang menganalisis data sejarah.
Dengan menggabungkan pendekatan ini, anda boleh memantau dan menyesuaikan penskalaan kluster Kubernet anda dengan berkesan untuk memenuhi permintaan dinamik aplikasi anda.
Alat apa yang boleh saya gunakan untuk mengautomasikan skala di Kubernet?
Beberapa alat boleh digunakan untuk mengautomasikan skala di Kubernet:
- AutoScaler Pod Horizontal (HPA) : Dibina ke dalam Kubernet, HPA mengotomatisasi skala berdasarkan CPU atau metrik adat. Ia adalah cara yang paling mudah untuk mengautomasikan skala mendatar dalam ekosistem Kubernetes.
- Autoscaler Pod Vertical (VPA) : Juga sebahagian daripada ekosistem Kubernet, VPA mengautomasikan skala sumber yang diperuntukkan kepada pod. Ia berguna untuk memastikan bahawa pod mempunyai jumlah sumber yang betul.
- Kluster AutoScaler : Alat ini secara automatik menyesuaikan bilangan nod dalam kluster anda berdasarkan permintaan untuk pod. Ia mengintegrasikan dengan baik dengan HPA untuk memastikan terdapat sumber yang cukup untuk berskala.
- Prometheus dan Grafana : Walaupun alat pemantauan terutamanya, mereka boleh digunakan untuk mencetuskan penskalaan automatik melalui integrasi dengan sistem peringatan dan alat automasi.
- KEDA (Kubernetes Autoscaling yang didorong oleh peristiwa) : Keda memanjangkan keupayaan Kubernetes dengan membolehkan anda skala berdasarkan peristiwa atau metrik luaran, bukan hanya CPU atau memori. Ia amat berguna untuk beban kerja tanpa pelayan dan microservices.
- Argocd dan Flux : Alat Gitops ini boleh mengautomasikan penggunaan dan pengurusan sumber Kubernet anda, termasuk konfigurasi skala. Mereka boleh menggunakan perubahan berdasarkan kemas kini ke repositori Git anda.
- Knative : Knative menyediakan satu set komponen middleware untuk membina aplikasi moden, tanpa pelayan di Kubernetes. Ia termasuk keupayaan autoscaling yang boleh digunakan untuk menguruskan kitaran hayat aplikasi anda secara automatik.
- ISTIO dan perkhidmatan lain : Perkhidmatan mesh seperti Istio dapat menyediakan pengurusan lalu lintas dan metrik yang boleh digunakan untuk memacu keputusan autoscaling.
Dengan memanfaatkan alat ini, anda boleh mengautomasikan proses skala di Kubernet untuk memastikan aplikasi anda responsif dan cekap sumber.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya membuat skala aplikasi di Kubernet?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

LXC adalah asas Docker, dan ia menyedari pengasingan sumber dan persekitaran melalui cgroup dan ruang nama kernel Linux. 1) Pengasingan Sumber: Kumpulan Had CPU, Memori dan Sumber Lain. 2) Pengasingan Alam Sekitar: Ruang nama menyediakan proses bebas, rangkaian, dan sistem fail.

Amalan terbaik untuk menggunakan Docker di Linux termasuk: 1. Amalan ini boleh membantu pengguna menggunakan Docker dengan cekap, mengelakkan masalah biasa dan mengoptimumkan aplikasi kontena.

Menggunakan Docker di Linux dapat meningkatkan kecekapan pembangunan dan penempatan. 1. Pasang Docker: Gunakan skrip untuk memasang Docker di Ubuntu. 2. Sahkan pemasangan: Jalankan Sudodockerrunhello-World. 3. Penggunaan Asas: Buat kontena Nginx Dockerrun-Namemy-Nginx-P8080: 80-Dnginx. 4. Penggunaan Lanjutan: Buat imej tersuai, bina dan lari menggunakan Dockerfile. 5. Pengoptimuman dan amalan terbaik: Ikuti amalan terbaik untuk menulis dockerfiles menggunakan pelbagai peringkat membina dan dockercompose.

Inti pemantauan Docker adalah untuk mengumpul dan menganalisis data operasi bekas, terutamanya termasuk petunjuk seperti penggunaan CPU, penggunaan memori, trafik rangkaian dan cakera I/O. Dengan menggunakan alat seperti Prometheus, Grafana dan Cadvisor, pemantauan komprehensif dan pengoptimuman prestasi bekas dapat dicapai.

Dockerswarm boleh digunakan untuk membina kelompok kontena berskala dan sangat tersedia. 1) Mulakan kelompok kawanan menggunakan DockersWarminit. 2) Sertai kelompok kawanan untuk menggunakan dockerswarmjoin-terperangkap:. 3) Buat perkhidmatan menggunakan DockerServiceCreate-Namemy-Nginx-Replicas3nginx. 4) Menyebarkan perkhidmatan kompleks menggunakan dockerStackDeploy-cdocker-compose.ymlmyApp.

Bagaimana cara menggunakan Docker dan Kubernet untuk melaksanakan orkestrasi kontena aplikasi perusahaan? Melaksanakannya melalui langkah -langkah berikut: Buat imej Docker dan tolak ke DockerHub. Buat penempatan dan perkhidmatan di Kubernet untuk menggunakan aplikasi. Gunakan Ingress untuk menguruskan akses luaran. Memohon pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik seperti pembinaan pelbagai peringkat dan kekangan sumber.

Soalan Lazim Docker boleh didiagnosis dan diselesaikan melalui langkah -langkah berikut: 1. Lihat status kontena dan log, 2. Periksa konfigurasi rangkaian, 3. Pastikan bahawa kelantangan dipasang dengan betul. Melalui kaedah ini, masalah di Docker boleh ditempatkan dengan cepat dan tetap, meningkatkan kestabilan sistem dan prestasi.

Docker adalah kemahiran yang mesti ada untuk jurutera DevOps. 1.Docker adalah platform kontena sumber terbuka yang mencapai pengasingan dan mudah alih dengan aplikasi pembungkusan dan kebergantungan mereka ke dalam bekas. 2. Docker bekerja dengan ruang nama, kumpulan kawalan dan sistem fail bersekutu. 3. Penggunaan asas termasuk mencipta, menjalankan dan menguruskan bekas. 4. Penggunaan lanjutan termasuk menggunakan DockerCompose untuk menguruskan aplikasi multi-kontainer. 5. Kesilapan umum termasuk kegagalan kontena, masalah pemetaan pelabuhan, dan masalah ketekunan data. Kemahiran penyahpepijatan termasuk log melihat, memasukkan bekas, dan melihat maklumat terperinci. 6. Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik termasuk pengoptimuman imej, kekangan sumber, pengoptimuman rangkaian dan amalan terbaik untuk menggunakan Dockerfile.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).