Penskalaan Otomatis untuk Beban Kerja Kubernetes

Penskalaan otomatis Kubernetes menyesuaikan beban kerja Anda secara otomatis untuk memenuhi permintaan, menghemat biaya, dan meningkatkan kinerja. Kubernetes menggunakan dua strategi utama:

• Penskalaan Otomatis Pod Horizontal (HPA): Menambahkan atau menghapus replika pod untuk aplikasi stateless seperti layanan web.
• Penskalaan Otomatis Pod Vertikal (VPA): Menyesuaikan CPU/memori untuk pod yang ada, ideal untuk aplikasi stateful seperti basis data.

Metode lanjutan seperti KEDA skala berdasarkan peristiwa eksternal, dan Cluster Proporsional Autoscaler (CPA) skala dengan ukuran kluster. Menggabungkan strategi ini memastikan penggunaan sumber daya yang efisien dan kinerja yang stabil.

Ikhtisar Cepat

• HPA: Paling baik untuk lalu lintas yang berfluktuasi, memperbesar pod.
• VPA: Mengoptimalkan penggunaan sumber daya, menskalakan sumber daya per pod.
• KEDA: Penskalaan berbasis peristiwa, mendukung penskalaan ke nol.
• Akuntan Publik: Meningkatkan skala layanan infrastruktur dengan pertumbuhan klaster.

Pilih berdasarkan arsitektur aplikasi Anda dan kebutuhan skalabilitas untuk manajemen biaya dan keandalan yang lebih baik.

Penjelasan Horizontal Pod Autoscaling (HPA)

Cara Kerja Horizontal Pod Autoscaling

Horizontal Pod Autoscaling (HPA) beroperasi melalui loop kontrol yang terus memantau metrik dan menyesuaikan jumlah replika pod yang sesuai. Pengontrol HPA secara teratur memeriksa metrik seperti penggunaan CPU, konsumsi memori, tingkat permintaan, atau bahkan sinyal eksternal untuk menentukan apakah penskalaan diperlukan. Jika beberapa metrik digunakan, HPA mengevaluasi semuanya dan menskalakannya berdasarkan metrik yang menunjukkan permintaan tertinggi. Secara default, HPA menoleransi variasi metrik 10%, tetapi ini dapat disesuaikan dengan menggunakan --toleransi-autoscaler-pod-horizontal argumen dalam kube-controller-manager.

HPA juga terintegrasi dengan API agregat seperti metrik.k8s.io (biasanya disediakan oleh Server Metrik), metrik khusus.k8s.io, Dan metrik eksternal.k8s.ioSumber data ini memungkinkan HPA merespons perubahan beban kerja secara dinamis, memastikan sumber daya selaras dengan permintaan.

Kasus Penggunaan Terbaik untuk HPA

HPA sangat berguna dalam situasi di mana pendistribusian beban kerja di beberapa instans dapat meningkatkan kinerja. Misalnya, dalam arsitektur layanan mikro, setiap layanan dapat diskalakan secara independen berdasarkan pola lalu lintasnya. Aplikasi web yang mengalami lalu lintas yang berfluktuasi dapat menggunakan HPA untuk menskalakan layanan backend secara dinamis, memastikan pengalaman pengguna yang lancar selama waktu puncak.

HPA juga sangat cocok untuk pekerjaan pemrosesan batch, di mana pod dapat ditingkatkan skalanya untuk menangani batch data besar dan kemudian diturunkan skalanya saat pekerjaan selesai. Skenario ideal lainnya termasuk jalur CI/CD, aplikasi IoT, dan sistem streaming data, di mana tingkat penyerapan data dapat sangat bervariasi. Dalam semua kasus ini, HPA membantu mempertahankan kinerja yang konsisten tanpa menyediakan sumber daya secara berlebihan.

Menyiapkan HPA di Kubernetes

Untuk memanfaatkan HPA secara maksimal, pengaturan yang tepat sangatlah penting. Mulailah dengan menginstal Server Metrik Kubernetes untuk memastikan data akurat dan real-time tentang penggunaan CPU dan memori. Tetapkan permintaan dan batasan sumber daya pod untuk menetapkan dasar penggunaan yang jelas, dan hapus replika spesifikasi bidang dari manifes pod untuk menghindari konflik dengan HPA.

Tetapkan jumlah replika minimum dan maksimum yang realistis untuk mencapai keseimbangan antara kinerja dan efisiensi sumber daya. Jika kluster Anda menggunakan auto-scaler kluster, pastikan kluster tersebut dapat menangani pod tambahan selama acara peningkatan skala. Jendela stabilisasi dapat membantu mencegah fluktuasi skala yang cepat dan tidak perlu.

Untuk penskalaan yang lebih tepat, pertimbangkan untuk menggunakan metrik khusus seperti rasio permintaan atau panjang antrean. Pantau kinerja secara berkala dan sesuaikan ambang batas berdasarkan perilaku beban kerja yang sebenarnya. Alat seperti Kubernetes Event-Driven Autoscaling (KEDA) juga dapat melengkapi HPA, yang memungkinkan penskalaan berbasis peristiwa untuk skenario yang lebih kompleks.

Penjelasan tentang Vertical Pod Autoscaling (VPA)

Cara Kerja Penskalaan Otomatis Pod Vertikal

Vertical Pod Autoscaling (VPA) menyempurnakan sumber daya CPU dan memori yang dialokasikan ke masing-masing kontainer dalam satu pod, alih-alih menambah atau mengurangi jumlah replika pod. Dengan menganalisis metrik historis dan real-time, VPA secara dinamis menyesuaikan permintaan dan batasan sumber daya agar lebih sesuai dengan penggunaan aktual.

Sistem VPA memiliki tiga komponen utama:

• Rekomendasi: Komponen ini memantau metrik, menyimpan hingga delapan hari data historis untuk mengidentifikasi pola penggunaan dan menghasilkan rekomendasi sumber daya.
• Pembaru: Mengevaluasi apakah pod memerlukan penyesuaian sumber daya dan memulai perubahan bila diperlukan.
• Pengendali Penerimaan: Ini menerapkan pengaturan sumber daya yang diperbarui setiap kali pod dibuat atau dimulai ulang.

VPA beroperasi dalam tiga mode:

• Mati: Memberikan rekomendasi tanpa membuat perubahan apa pun.
• Awal: Mengatur permintaan dan batasan sumber daya hanya saat pod dimulai.
• Mobil: Menyesuaikan sumber daya secara terus-menerus, memerlukan restart pod agar perubahan diterapkan.

Misalnya, jika sebuah kontainer dikonfigurasikan untuk meminta memori 64Mi dan CPU 250m tetapi secara teratur menggunakan 120Mi dan CPU 450m, VPA mungkin menyesuaikan memori ke 128Mi/256Mi dan CPU ke 500m/1 CPU agar lebih sesuai dengan kebutuhan aktual.

Kapan Menggunakan VPA

VPA berguna dalam situasi di mana penskalaan (menambahkan replika) tidak praktis. Misalnya, aplikasi stateful seperti database sering menghadapi tantangan dengan penskalaan horizontal karena persyaratan konsistensi dan sinkronisasi data. VPA memastikan aplikasi ini menerima jumlah sumber daya yang tepat tanpa penyesuaian manual.

Ini juga sangat cocok untuk aplikasi instan tunggal yang, karena kendala arsitektur atau pembatasan lisensi, harus dijalankan sebagai satu pod. VPA menyederhanakan manajemen sumber daya, menghindari risiko penyediaan yang berlebihan atau penyediaan yang kurang.

Untuk pekerjaan pemrosesan batch atau beban kerja analitik data, di mana kebutuhan sumber daya dapat sangat bervariasi tergantung pada kompleksitas tugas atau ukuran data, VPA menyesuaikan sumber daya secara dinamis. Ini berarti Anda tidak perlu mengalokasikan secara berlebihan untuk skenario puncak, yang menghasilkan efisiensi klaster yang lebih baik.

Aplikasi dengan tuntutan sumber daya yang tidak dapat diprediksi, seperti pekerjaan pelatihan pembelajaran mesin, juga mendapat manfaat dari VPA. Dengan beradaptasi dengan berbagai persyaratan selama berbagai tahap beban kerja, VPA membantu mempertahankan kinerja yang konsisten tanpa intervensi manual.

Tantangan dan Keterbatasan VPA

Meskipun VPA menawarkan banyak keuntungan, ia juga memiliki sejumlah tantangan. Salah satu keterbatasan utamanya adalah ketidakcocokannya dengan Horizontal Pod Autoscaling (HPA) ketika keduanya dikonfigurasi untuk mengelola CPU atau memori. Jika keduanya digunakan secara bersamaan, keduanya dapat menghasilkan keputusan yang saling bertentangan, yang berpotensi mengganggu kestabilan beban kerja.

Kelemahan lainnya adalah bahwa dalam mode Otomatis, VPA mengharuskan pod untuk memulai ulang agar perubahan sumber daya dapat diterapkan. Hal ini dapat menyebabkan gangguan layanan sementara, sehingga kurang ideal untuk aplikasi yang menuntut ketersediaan tanpa gangguan atau memiliki waktu mulai yang lama.

Metrik VPA berfokus secara eksklusif pada CPU dan memori. Metrik ini tidak memperhitungkan faktor lain seperti I/O jaringan, penggunaan disk, atau metrik aplikasi khusus. Selain itu, jendela data historis delapan hari mungkin tidak cukup untuk beban kerja dengan pola jangka panjang atau musiman.

Menentukan batas sumber daya minimum dan maksimum sangatlah penting. Tanpa batasan ini, VPA dapat mengalokasikan sumber daya yang berlebihan selama lonjakan jangka pendek atau gagal menyediakan sumber daya yang cukup selama peningkatan permintaan yang berkelanjutan.

Untuk hasil terbaik, mulailah dengan hati-hati. Gunakan Mati atau Awal mode pertama untuk mengevaluasi rekomendasi VPA. Setelah Anda yakin dengan penyesuaiannya, pertimbangkan untuk beralih ke mode Otomatis. Selalu pantau kinerja dengan saksama setelah perubahan, dan sesuaikan pembaruan dengan jadwal penerapan Anda untuk meminimalkan gangguan.

Metode Penskalaan Otomatis Lanjutan untuk Kubernetes

Cluster Skala Proporsional Otomatis

Itu Cluster Proporsional Autoscaler (CPA) menyesuaikan replika pod berdasarkan ukuran klaster, bukan penggunaan sumber daya. Metode ini khususnya berguna untuk layanan infrastruktur yang perlu diperluas seiring pertumbuhan klaster.

Tidak seperti autoscaler lain yang mengandalkan Metrics API atau Metrics Server, CPA menggunakan loop kontrol sederhana. CPA memantau ukuran kluster dan menyesuaikan replika sesuai dengan konfigurasi yang ditetapkan dalam ConfigMap. Contoh umum adalah penskalaan Inti DNSMisalnya, jika klaster Anda tumbuh dari 2 menjadi 5 node, CPA meningkatkan replika CoreDNS secara proporsional untuk menangani permintaan resolusi DNS yang lebih tinggi.

CPA dapat menskalakan replika baik secara linear maupun berdasarkan ambang batas yang telah ditetapkan, memeriksa setiap 10 detik untuk memastikan penyesuaian yang cepat saat klaster berubah. Hal ini membuatnya sangat efektif untuk aplikasi seperti agen pemantauan atau pengumpul pencatatan, yang memerlukan cakupan yang konsisten di semua node.

Sementara CPA berfokus pada penskalaan dengan ukuran klaster, ada metode lain yang berkembang dengan bereaksi terhadap pemicu eksternal.

Penskalaan Berbasis Peristiwa dengan KEDA

Itu Penskala Otomatis Berbasis Peristiwa (KEDA) Kubernetes mengambil pendekatan berbeda dengan menskalakan beban kerja berdasarkan peristiwa eksternal, bukan metrik CPU atau memori tradisional. Hal ini memungkinkan penskalaan yang tepat untuk tugas-tugas yang digerakkan oleh peristiwa, termasuk kemampuan untuk menurunkan skala ke nol selama periode tidak aktif, sehingga menghemat sumber daya.

KEDA terintegrasi dengan Kubernetes secara mulus, memasukkan data kejadian eksternal ke dalam sistem sekaligus melengkapi Horizontal Pod Autoscaler (HPA). Ia tidak menggantikan HPA tetapi meningkatkan kemampuannya.

KEDA mendukung lebih dari 70 scaler bawaan yang terhubung ke berbagai platform cloud, basis data, sistem pengiriman pesan, dan alat CI/CD. Misalnya, perusahaan pemrosesan data yang menggunakan KEDA dapat menskalakan pod aplikasi webnya berdasarkan kedalaman antrean AWS SQS. Demikian pula, StatefulSet yang memproses aliran Kafka dapat ditingkatkan skalanya untuk menangani peningkatan volume pesan. Pekerjaan batch yang menghasilkan laporan dapat menggunakan metrik Prometheus untuk menskalakan berdasarkan evaluasi yang tertunda. Kemampuan KEDA untuk menskalakan ke nol sangat membantu untuk beban kerja sporadis seperti pengendali webhook atau tugas terjadwal.

KEDA menggunakan Definisi Sumber Daya Kustom (CRD) untuk menentukan aturan penskalaan. Anda dapat mengonfigurasi beberapa sumber peristiwa, menetapkan ambang batas, dan menentukan periode pendinginan untuk menghindari fluktuasi penskalaan yang cepat. Fleksibilitas ini menjadikan KEDA pilihan yang solid untuk penerapan cloud dan edge tanpa memerlukan dependensi eksternal.

Menggabungkan Beberapa Strategi Skala

Mengelola beban kerja yang kompleks sering kali memerlukan campuran strategi penskalaan. Dengan menggabungkan CPA, KEDA, dan HPA/VPA, Anda dapat menciptakan sistem penskalaan yang lebih dinamis dan efisien. Tantangannya terletak pada memastikan sistem ini bekerja sama dengan lancar dan tidak saling bersaing.

Misalnya, Anda dapat mengonfigurasi HPA untuk menggunakan metrik aplikasi kustom sementara VPA berfokus pada penyesuaian CPU dan memori. KEDA juga dapat terintegrasi dengan HPA dengan menyediakan metrik eksternal, yang memungkinkan Anda untuk melakukan penskalaan berdasarkan kedalaman antrean sambil tetap menggunakan HPA untuk penskalaan berbasis CPU.

Untuk mengatasi kapasitas node, Skala Otomatis Klaster memainkan peran penting. Saat VPA meningkatkan permintaan sumber daya atau HPA memperluas replika, Cluster Autoscaler memastikan ada cukup node untuk mengakomodasi perubahan ini. Pengaturan tingkat lanjut dapat menggabungkan CPA untuk layanan infrastruktur, KEDA untuk tugas berbasis peristiwa, dan HPA untuk aplikasi yang dihadapi pengguna guna memenuhi berbagai kebutuhan beban kerja.

Menerapkan strategi penskalaan hibrida memerlukan perencanaan dan pemantauan yang cermat. Mulailah dengan menerapkan satu metode dan mengamati kinerjanya. Secara bertahap tambahkan strategi tambahan, pastikan periode pendinginan tersedia untuk mencegah fluktuasi yang cepat. Tinjau metrik dan aktivitas penskalaan secara berkala untuk mengidentifikasi dan menyelesaikan konflik atau inefisiensi. Pendekatan ini memastikan sistem penskalaan Anda berkembang secara efektif seiring dengan pertumbuhan aplikasi dan infrastruktur Anda.

sbb-itb-59e1987

Manfaat Penskalaan Otomatis dan Dampak Operasional

Manfaat Utama Penskalaan Otomatis

Penskalaan otomatis mengubah cara mengelola beban kerja Kubernetes, menawarkan kontrol biaya yang lebih baik, kinerja yang konsisten, dan operasi yang lebih lancar. Ini bukan hanya tentang mengelola sumber daya – ini tentang membangun aplikasi yang dapat diskalakan dan andal.

Salah satu keuntungan utama adalah optimasi sumber dayaCloud Native Computing Foundation (CNCF) melaporkan bahwa sementara 79% organisasi menggunakan Kubernetes dalam produksi, sebagian besar penerapan hanya memanfaatkan 20–30% CPU yang diminta dan 30–40% memori yang diminta.

“Penskalaan otomatis di Kubernetes adalah proses yang secara dinamis menyesuaikan sumber daya komputasi agar sesuai dengan tuntutan aplikasi secara real-time.” – Ben Grady, ScaleOps

Manfaat utama lainnya adalah pengurangan biayaPenelitian dari Flexera menunjukkan bahwa penskalaan cerdas dapat memangkas biaya cloud hingga lebih dari 30%. Selain itu, data dari Datadog mengungkapkan bahwa lebih dari 65% kontainer yang dipantau menggunakan kurang dari setengah CPU dan memori yang diminta, yang menunjukkan potensi penghematan yang signifikan dengan penskalaan otomatis yang tepat.

Penskalaan otomatis juga memastikan keandalan kinerjaDengan mempertahankan waktu respons yang konsisten selama lonjakan lalu lintas dan mendistribusikan beban kerja ke beberapa instansi, sistem tetap tersedia dan responsif bahkan selama lonjakan permintaan yang tiba-tiba.

Akhirnya, efisiensi operasional ditingkatkan dengan penskalaan otomatis. Dengan mengotomatiskan penyesuaian sumber daya, tim DevOps dapat berfokus pada tugas pengembangan alih-alih penskalaan manual. Otomatisasi ini juga meningkatkan visibilitas biaya dan kapasitas, sehingga pengelolaan sumber daya tidak terlalu merepotkan.

Perbandingan HPA vs. VPA vs. Metode Lanjutan

Metode penskalaan otomatis yang berbeda memenuhi kebutuhan beban kerja yang berbeda. Memilih pendekatan yang tepat dapat menyempurnakan lingkungan Kubernetes Anda dan memaksimalkan efisiensi.

Metode	Terbaik Untuk	Keuntungan	Keterbatasan
HPA	Aplikasi web, API, layanan mikro	Cepat merespon perubahan lalu lintas, andal, mudah diatur	Terbatas pada replika skala; bekerja paling baik dengan pola penggunaan sumber daya yang dapat diprediksi
VPA	Pekerjaan batch, pemrosesan data, tugas yang membutuhkan banyak sumber daya	Mengoptimalkan sumber daya pod, mengurangi penyediaan berlebihan	Mungkin memulai ulang pod; tidak cocok untuk aplikasi berstatus
CA (Pengukur Skala Otomatis Klaster)	Layanan infrastruktur, komponen sistem	Skala dengan ukuran cluster, mudah dikonfigurasi	Mengandalkan metrik ukuran cluster; kurang fleksibel dibandingkan metode lainnya
KEDA	Beban kerja berbasis peristiwa, pemrosesan antrean	Skala ke nol, mendukung 70+ scaler eksternal, menangani beban kerja sporadis	Memerlukan dependensi eksternal, lebih rumit untuk disiapkan

HPA ideal untuk beban kerja dengan pola lalu lintas yang dapat diprediksi, seperti aplikasi web atau API. Ia menyesuaikan replika pod berdasarkan metrik seperti penggunaan CPU dan memori, memastikan penskalaan yang lancar selama fluktuasi lalu lintas reguler.

VPA lebih cocok untuk tugas yang memerlukan sumber daya pod yang dioptimalkan daripada yang berskala besar. Misalnya, pekerjaan pemrosesan batch atau tugas yang membutuhkan banyak data dengan kebutuhan sumber daya yang bervariasi akan mendapatkan manfaat dari pendekatan ini.

Metode canggih seperti KEDA unggul dalam sistem berbasis peristiwa. Tidak seperti penskalaan tradisional berdasarkan metrik CPU atau memori, KEDA menggunakan sinyal seperti kedalaman antrean atau kecepatan pesan, sehingga sangat cocok untuk beban kerja sporadis atau aplikasi berbasis peristiwa.

Bagaimana Infrastruktur Hosting Mendukung Penskalaan Otomatis

Yang kuat infrastruktur hosting adalah tulang punggung penskalaan otomatis yang efektif. Tanpa dukungan yang andal, bahkan strategi penskalaan terbaik pun dapat gagal.

Infrastruktur global memainkan peran penting dalam memastikan waktu respons yang cepat, di mana pun pengguna berada. Untuk aplikasi yang berjalan di beberapa wilayah, tulang punggung jaringan yang kuat sangat penting untuk mempertahankan kinerja. Penyedia seperti Serverion, dengan koneksi latensi rendah dan jalur redundan, memastikan operasi penskalaan yang lancar dan waktu henti minimal.

Layanan terkelola menyederhanakan kompleksitas penskalaan otomatis. Alih-alih mengelola infrastruktur, tim dapat fokus pada penyempurnaan kebijakan penskalaan dan pemantauan kinerja. Misalnya, Serverion layanan hosting terkelola menangani lapisan infrastruktur, sehingga keputusan penskalaan dieksekusi dengan lancar.

Ketersediaan sumber daya merupakan faktor penting lainnya. Platform hosting harus menyediakan CPU, memori, dan penyimpanan yang cukup di seluruh zona ketersediaan untuk menangani permintaan penskalaan tanpa mengorbankan kinerja.

Akhirnya, alat pemantauan dan observasi terintegrasi ke dalam platform hosting sangatlah penting. Alat-alat ini melacak penggunaan sumber daya, kinerja aplikasi, dan peristiwa penskalaan, membantu tim menyempurnakan kebijakan penskalaan mereka dari waktu ke waktu.

Bila dipasangkan dengan strategi penskalaan otomatis yang dikonfigurasi dengan baik, infrastruktur hosting yang andal memastikan aplikasi dapat menangani permintaan yang tidak dapat diprediksi sambil tetap hemat biaya dan berkinerja secara konsisten.

Kesimpulan

Memilih Metode Penskalaan Otomatis yang Tepat

Memilih pendekatan penskalaan otomatis terbaik dimulai dengan memahami kebutuhan spesifik aplikasi Anda dan cara operasinya.

Mulailah dengan mengevaluasi persyaratan sumber daya aplikasi Anda. Analisis beban kerja Anda untuk mengidentifikasi hambatan sumber daya. Untuk lalu lintas web tanpa status, Horizontal Pod Autoscaler (HPA) adalah pilihan yang solid, sementara Vertical Pod Autoscaler (VPA) berfungsi dengan baik untuk beban kerja dengan berbagai tuntutan sumber daya. Sesuaikan pemicu penskalaan Anda dengan hambatan aktual, bukan hanya metrik umum seperti penggunaan CPU.

Pikirkan tentang kebutuhan Anda akan otomatisasi dan toleransi Anda terhadap kompleksitas. HPA mudah disiapkan dan berfungsi dengan baik untuk sebagian besar skenario. Di sisi lain, alat seperti KEDA menawarkan penskalaan berbasis peristiwa dengan fleksibilitas lebih besar tetapi disertai dengan kompleksitas tambahan dan ketergantungan pada sistem eksternal.

Pertimbangkan untuk menggabungkan HPA dan VPA jika memungkinkan. Setiap metode menargetkan tantangan penskalaan yang berbeda, dan menggunakannya bersama-sama dapat mengatasi berbagai kebutuhan yang lebih luas – pastikan saja metode tersebut tidak saling bertentangan dalam penyesuaiannya.

“Dengan penskalaan otomatis, Anda dapat memperbarui beban kerja secara otomatis dengan satu atau lain cara. Hal ini memungkinkan klaster Anda bereaksi terhadap perubahan permintaan sumber daya secara lebih elastis dan efisien.” – kubernetes.io

Dengan mengingat poin-poin ini, Anda dapat membangun fondasi yang kokoh untuk operasi yang efisien.

Pemikiran Akhir tentang Penskalaan Otomatis Kubernetes

Setelah Anda memilih strategi, fokus beralih ke penerapan dan penyempurnaan strategi tersebut. Penskalaan otomatis membuat Kubernetes tangkas dan mudah beradaptasi.

Infrastruktur yang andal adalah kunci keberhasilan penskalaan otomatis. Platform hosting Anda harus menyediakan sumber daya secara cepat dan konsisten saat terjadi peristiwa penskalaan. Tanpa fondasi yang kuat, bahkan strategi penskalaan terbaik pun dapat gagal.

Pemantauan dan penyesuaian secara teratur sangat penting. Siapkan peringatan untuk perilaku penskalaan yang tidak terduga dan tinjau konfigurasi Anda secara berkala. Uji perubahan dalam lingkungan yang terkontrol sebelum meluncurkannya ke produksi. Pantau terus peristiwa penskalaan dan data kinerja, serta sempurnakan kebijakan Anda untuk mempertahankan efisiensi yang optimal.

Prioritaskan pelaksanaan praktis. Sesuaikan permintaan dan batasan sumber daya sehingga aplikasi Anda mendapatkan apa yang dibutuhkan tanpa membuang-buang sumber daya. Gunakan alat pemantauan untuk mendapatkan wawasan tentang masalah kinerja dan keputusan penskalaan, guna memastikan sistem Anda berjalan lancar.

Layanan hosting terkelola dan infrastruktur global Serverion menawarkan dukungan andal yang dibutuhkan untuk penskalaan otomatis yang efektif. Dengan sumber daya jaringan yang kuat dan alat pemantauan terintegrasi, tim Anda dapat berfokus pada pengoptimalan strategi penskalaan tanpa perlu khawatir dengan tantangan infrastruktur.

Bila Anda memadukan metode penskalaan yang tepat, infrastruktur yang andal, dan pengoptimalan berkelanjutan, penskalaan otomatis Kubernetes akan mengubah permainan – memberdayakan aplikasi Anda untuk menangani perubahan permintaan dengan mudah dan efisien.

Penjelasan tentang Skala melalui Kubernetes HPA, VPA, KEDA & Cluster Autoscaler

Tanya Jawab Umum

Kapan saya harus menggunakan Horizontal Pod Autoscaling (HPA) vs. Vertical Pod Autoscaling (VPA) untuk beban kerja Kubernetes saya?

Saat memutuskan antara Penskalaan Otomatis Pod Horizontal (HPA) dan Penskalaan Otomatis Pod Vertikal (VPA), semuanya tergantung pada bagaimana beban kerja Anda beroperasi dan berskala.

• HPA dirancang untuk menangani permintaan yang berfluktuasi dengan menambah atau mengurangi jumlah replika pod. Hal ini membuatnya sangat cocok untuk aplikasi atau beban kerja stateless yang mengalami lonjakan lalu lintas secara tiba-tiba.
• VPA, di sisi lain, berfokus pada penyesuaian sumber daya CPU dan memori yang dialokasikan ke pod yang ada. Ia bekerja lebih baik untuk aplikasi atau beban kerja dengan kebutuhan sumber daya yang konsisten dan dapat diprediksi.

Dalam beberapa skenario, menggunakan HPA dan VPA bersama-sama dapat mencapai keseimbangan, memastikan lingkungan Kubernetes Anda berjalan secara efisien.

Apa yang harus saya pertimbangkan saat menggunakan beberapa strategi penskalaan otomatis seperti HPA, VPA, KEDA, dan CPA di Kubernetes?

Saat menggunakan strategi penskalaan otomatis seperti HPA (Horizontal Pod Autoscaler), VPA (Vertical Pod Autoscaler), KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaler), dan CPA (Custom Pod Autoscaler), sangat penting untuk memastikan semuanya bekerja sama dengan lancar tanpa saling mengganggu.

Masing-masing alat ini memainkan peran khusus: HPA menyesuaikan jumlah pod berdasarkan metrik seperti penggunaan CPU atau memori, VPA menangani rekomendasi sumber daya atau penyesuaian untuk pod individu, KEDA skala beban kerja sebagai respons terhadap pemicu peristiwa eksternal, dan Akuntan Publik menerapkan logika penskalaan khusus, sering kali dengan fokus pada pengelolaan biaya. Agar semuanya berjalan efisien, pastikan konfigurasinya selaras untuk menghindari konflik atau perilaku penskalaan yang tidak menentu.

Penting juga untuk menyeimbangkan tuntutan beban kerja dengan sumber daya yang tersedia. Misalnya, kebijakan penskalaan harus mendukung target performa aplikasi sekaligus tetap dalam batasan anggaran. Pengujian dan pemantauan sangat penting untuk memastikan lingkungan Kubernetes tetap stabil, efisien, dan dioptimalkan dengan baik untuk penggunaan sumber daya.

Bagaimana infrastruktur hosting memengaruhi kinerja penskalaan otomatis Kubernetes?

Efektivitas penskalaan otomatis Kubernetes sangat bergantung pada kualitas infrastruktur hosting. infrastruktur yang cepat dan terukur memungkinkan alokasi sumber daya yang cepat, mengurangi latensi, dan memastikan ketersediaan tinggi – faktor utama untuk menangani fluktuasi beban kerja secara efisien.

Namun, masalah seperti kemacetan jaringan, daya komputasi terbatas, atau ketidakstabilan koneksi pusat data dapat mengganggu penskalaan, menyebabkan penundaan, pemborosan sumber daya, atau kinerja aplikasi yang buruk. Memilih solusi hosting yang menawarkan server yang dapat diandalkan, koneksi jaringan yang kuat, dan jaringan pusat data global dapat meningkatkan penskalaan otomatis secara signifikan, yang mengarah pada pengelolaan sumber daya dan penghematan biaya yang lebih baik.

Tulisan terkait