Kubernetes HPA basado en la memoria

1. ¿Cuál es el porcentaje de utilización de la memoria objetivo para HPA??
2. Se basa HPA en solicitud o límite?
3. ¿Qué es la escala de la vaina horizontal basada en la memoria??
4. ¿Cómo se reduce HPA??
5. ¿Cuál es una buena cantidad de uso de memoria??
6. ¿Cómo se calcula HPA??
7. ¿Cuál es la diferencia entre la solicitud y el límite en Kubernetes HPA??
8. ¿Qué es HPA vs Autoscaler de clúster??
9. ¿Es mejor la escala horizontal o vertical??
10. ¿Cuál es la diferencia entre el autoscalaje vertical y horizontal??
11. ¿HPA se reduce automáticamente??
12. Cuánto tiempo antes de que HPA se desplome?
13. ¿Cuál es la escala HPA??
14. ¿Qué es HPA Scaling??
15. ¿Cómo se calcula el porcentaje de utilización de la memoria??
16. ¿Cómo calculo el porcentaje de uso de la memoria??
17. ¿Cómo se calcula HPA??
18. ¿Cómo calculo mi HPA??
19. ¿Qué es HPA vs Autoscaler de clúster??
20. Cuánto tiempo antes de que HPA se desplome?
21. ¿HPA necesita un servidor de métricas??
22. ¿Cuánto tiempo tarda en escalar HPA??

¿Cuál es el porcentaje de utilización de la memoria objetivo para HPA??

Ejemplo de HPA: escalar una implementación a través de CPU y métricas de memoria

Para la CPU, la utilización promedio del 50% se toma como objetivo, y para la memoria, se toma un valor de uso promedio de 500 millas.

Se basa HPA en solicitud o límite?

Como actualmente, HPA utiliza recursos. Las solicitudes como base para calcular y comparar la utilización de recursos, establecer un objetivo por encima del 100% no debe causar ningún problema siempre que el umbral (tragetutilización) sea menor o igual a los recursos. límites . Por ejemplo, implementa una aplicación con recursos.

¿Qué es la escala de la vaina horizontal basada en la memoria??

La escala horizontal significa que la respuesta al aumento de la carga es desplegar más pods. Esto es diferente de la escala vertical, lo que para Kubernetes significaría asignar más recursos (por ejemplo: memoria o CPU) a las cápsulas que ya se están ejecutando para la carga de trabajo.

¿Cómo se reduce HPA??

La carga se mide mediante la utilización de la CPU. HPA agregará o eliminará las cápsulas hasta que la vaina promedio en la implementación utilice el 70% de la CPU en su nodo. Si la utilización promedio es mayor, agregará vainas, y si es inferior al 70%, reducirá las vainas.

¿Cuál es una buena cantidad de uso de memoria??

En general, recomendamos 8 GB de RAM para uso informal de computadora y navegación por Internet, 16 GB para hojas de cálculo y otros programas de oficina, y al menos 32 GB para jugadores y creadores multimedia.

¿Cómo se calcula HPA??

HPA calcula la utilización del POD como uso total de todos los contenedores en el POD dividido por solicitud total. Mira todos los contenedores individualmente y devuelve si el contenedor no tiene solicitud.

¿Cuál es la diferencia entre la solicitud y el límite en Kubernetes HPA??

Kubernetes define los límites como la cantidad máxima de un recurso para ser utilizado por un contenedor. Esto significa que el contenedor nunca puede consumir más que la cantidad de memoria o la cantidad de CPU indicada. Las solicitudes, por otro lado, son el monto mínimo garantizado de un recurso reservado para un contenedor.

¿Qué es HPA vs Autoscaler de clúster??

Clúster AutoScaler (CA): ajusta el número de nodos en el clúster cuando las vainas no se programan o cuando los nodos están subutilizados. Autoscaler de POD horizontal (HPA): ajusta el número de réplicas de una aplicación. Papa vertical AutoScaler (VPA): ajusta las solicitudes de recursos y los límites de un contenedor.

¿Es mejor la escala horizontal o vertical??

La escala horizontal es casi siempre más deseable que la escala vertical porque no te atrapan en un déficit de recursos.

¿Cuál es la diferencia entre el autoscalaje vertical y horizontal??

¿Cuál es la principal diferencia?? La escala horizontal significa escala agregando más máquinas a su grupo de recursos (también descritos como "escalar"), mientras que la escala vertical se refiere a la escala agregando más potencia (e.gramo. CPU, RAM) a una máquina existente (también descrita como "escalar").

¿HPA se reduce automáticamente??

HPA es una forma de autoscalado que aumenta o disminuye el número de POD en un controlador de replicación, despliegue, conjunto de réplicas o un conjunto de estado basado en la utilización de la CPU: la escala es horizontal porque afecta el número de instancias en lugar de los recursos asignados a un contenedor único.

Cuánto tiempo antes de que HPA se desplome?

El marco de tiempo predeterminado para volver a reducir es de cinco minutos, por lo que tomará algún tiempo antes de ver que el recuento de réplicas alcance 1 nuevamente, incluso cuando el porcentaje de CPU actual es 0 por ciento. El plazo es modificable. Para obtener más información, consulte Horizontal Pod AutoScaler en la documentación de Kubernetes.

¿Cuál es la escala HPA??

Un horizontalpodautoScaler (HPA para corto) actualiza automáticamente un recurso de carga de trabajo (como una implementación o un estado de estado), con el objetivo de escalar automáticamente la carga de trabajo para que coincida con la demanda. La escala horizontal significa que la respuesta al aumento de la carga es desplegar más pods.

¿Qué es HPA Scaling??

El autoscaler de POD horizontal cambia la forma de su carga de trabajo de Kubernetes al aumentar o disminuir automáticamente el número de pods en respuesta a la CPU de la carga de trabajo o al consumo de memoria, o en respuesta a métricas personalizadas informadas desde Kubernetes o métricas externas de fuentes fuera de su conglomeral de su clúster.

¿Cómo se calcula el porcentaje de utilización de la memoria??

Teniendo en cuenta la fórmula, MEM%= 100-(((Free+Buffers+almacenado en caché)*100)/TotalMemory).

¿Cómo calculo el porcentaje de uso de la memoria??

La línea -/+ buffers/caché muestra cuánta memoria se usa y libre desde la perspectiva de las aplicaciones. En términos generales, si se está utilizando poco intercambio, el uso de la memoria no está afectando el rendimiento en absoluto. Entonces, la utilización de la memoria para el servidor sería 154/503*100 = 30%.

¿Cómo se calcula HPA??

HPA calcula la utilización del POD como uso total de todos los contenedores en el POD dividido por solicitud total. Mira todos los contenedores individualmente y devuelve si el contenedor no tiene solicitud.

¿Cómo calculo mi HPA??

Cómo calcular su propio GPA. Para calcular su GPA, divida el número total de puntos de grado obtenidos por el número total de unidades calificadas de letras realizadas.

¿Qué es HPA vs Autoscaler de clúster??

Clúster AutoScaler (CA): ajusta el número de nodos en el clúster cuando las vainas no se programan o cuando los nodos están subutilizados. Autoscaler de POD horizontal (HPA): ajusta el número de réplicas de una aplicación. Papa vertical AutoScaler (VPA): ajusta las solicitudes de recursos y los límites de un contenedor.

Cuánto tiempo antes de que HPA se desplome?

El marco de tiempo predeterminado para volver a reducir es de cinco minutos, por lo que tomará algún tiempo antes de ver que el recuento de réplicas alcance 1 nuevamente, incluso cuando el porcentaje de CPU actual es 0 por ciento. El plazo es modificable. Para obtener más información, consulte Horizontal Pod AutoScaler en la documentación de Kubernetes.

¿HPA necesita un servidor de métricas??

Para trabajar, HPA necesita un servidor de métricas disponible en su clúster para raspar las métricas requeridas, como la CPU y la utilización de la memoria. Una opción directa es el servidor de métricas de Kubernetes.

¿Cuánto tiempo tarda en escalar HPA??

Como vimos, el HPA lleva cinco minutos antes de que la reduzca la cantidad de réplicas. En realidad, esto se puede cambiar, ya que este número representa la configuración predeterminada. Puede reducir este tiempo con--Horizontal-POD-AutoScaler-Downscale-DeLay .