hpa专题

k8s之HPA实践——实现Web服务器的自动伸缩特性

文章目录在生产环境中，总会有一些意想不到的事情发生，比如公司网站流量突然升高，此时之前创建的Pod已不足以支撑所有的访问，而运维人员也不可能24小时守着业务服务，这时就可以通过配置HPA，实现负载过高的情况下自动扩容Pod副本数以分摊高并发的流量，当流量恢复正常后，HPA会自动缩减Pod的数量。安装minikube minikube start --image-reposi

优化Kubernetes横向扩缩HPA

Pod水平自动扩缩（Horizontal Pod Autoscaler, 简称HPA）可以基于 CPU/MEM 利用率自动扩缩Deployment、StatefulSet 中的 Pod 数量，同时也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标来执行自动扩缩。默认HPA可以满足一些简单场景，对于生产环境并不一定适合，本文主要分析HPA的不足与优化方式。 HPA Resource类型不足默认HPA提供

k8s学习(九) 使用metrics-server 进行hpa扩容

Horizontal Pod Autoscaling（Pod水平自动伸缩），简称HPA。HAP通过监控分析RC或者Deployment控制的所有Pod的负载变化情况来确定是否需要调整Pod的副本数量，这是HPA最基本的原理。当你创建了HPA后，HPA会从metrics-server或者用户自定义的监控获取每一个一个Pod利用率或原始值的平均值，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸

k8s-hpa

一、产线当前是基于cpu和memory,当前考虑增加QPS来做HPA 二、指标来源应用容器自身采集、ingress-nginx-controller采集、外部网关、外部SLB 三、步骤(测试)1、使用prometheus采集ingress-controller的指标(其他一样)2、helm部署prometheus-adapter-3.0.0.tgz3、配置prometheus-ada

【Kubernetes】k8s 自动伸缩机制—— HPA 部署

一、在K8s中扩缩容分为两种： ●Node层面：对K8s物理节点扩容和缩容，根据业务规模实现物理节点自动扩缩容 ●Pod层面：我们一般会使用Deployment中的Replicas参数，设置多个副本集来保证服务的高可用，但是这是一个固定的值，比如我们设置10个副本，就会启10个pod同时Running来提供服务。如果这个服务平时流量很少的时候，也是10个Pod同时在Running，而流量突然

Kubernetes——HPA自动伸缩机制

目录前言一、概念 1.定义 2.核心概念 3.工作原理 4.HPA的配置关键参数 5.关键组件 5.1HPA控制器（HPA Controller） 5.2Metrics Server 5.3自定义指标适配器（Custom Metrics Adapter） 5.4Deployment/ReplicaSet 5.5Pods 5.6API服务器（API Server） 5

K8S/ hpa分享

在 Kubernetes 中，HorizontalPodAutoscaler 自动更新工作负载资源（例如 Deployment 或者 StatefulSet），目的是自动扩缩工作负载以满足需求。 hpa的使用本身还是很简单的示例如下：官网示例 apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:name: php-apachespec:sele

K8S哲学 - 资源调度 HPA （horizontal pod autoScaler-sync-period）

kubectl exec： kubectl exec -it pod-name -c container-name -- /bin/sh kubectl run 通过一个 deployment来演示 apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:name: deploylabels: app: deployspec: rep

kubernetes中的附件组件Metrics-server与hpa资源实现对pod的自动扩容和缩容

一、概述 Metrics-Server组件目的：获取集群中pod、节点等负载信息； hpa资源目的：通过metrics-server获取的pod负载信息，自动伸缩创建pod；二、安装部署 Metrics-Server组件安装目的，就是给k8s集群安装top命令 1、下载Metrics-Server资源清单 wget https://githu

【HPA】华为云CCE根据Prometheus Adapter 自定义custom和external业务指标，实现业务Pod自动扩缩容（更新：2024.4.1）

目录冲啊！环境一、最终结果二、原理图三、制作Prometheus Exporter1）使用Go语言编写2）制作容器3）部署到kubernetes 四、搭建Prometheus1）添加helm源2）查看版本3）下载Helm 包4）解压5）安装6）验证五、搭建Prometheus Adapter1）下载Helm 包2）解压3）修改配置六、自定义指标1)配置Prometheus2）配置Ada

HPA数据库及HPAanalyze包使用

关于HPA数据库的介绍：Human Protein Atlas 数据库 – 王进的个人网站 (jingege.wang) The Human Protein Atlas 文献 HPAanalyze: an R package that facilitates the retrieval and analysis of the Human Protein Atlas data |

k8s - 容器类型 - logrotate日志轮转工具 - HPA的部署 - Dashboard安装部署

目录知识点1：容器类型 1.1、init初始化容器 1.2、pause容器 1.3、app容器 1.4、logrotate 日志轮转工具配置文件：/etc/logrotate.conf /etc/logrotate.d目录：日志轮转的好处：知识点2：HPA和VPA的区别 2.1：HPA水平扩缩 2.2、VPA垂直扩缩知识点3：安装metrics-ser

【k8s资源调度-HPA（自动扩缩容）】

1、HPA可以做什么？通过观察pod的cpu、内存使用率或自定义metrics指标进行自动的扩容或缩容pod的数量。通常用于Deployment，不适用于无法扩/缩容的对象，如DaemonSet。控制管理器每隔30s(可以通过-horizontal-pod-autoscaler–sync-period修改)查询metrics的资源使用情况 2、cpu、内存指标监控实现cpu或内存的监控，

k8s-hpa控制器 16

hpa可通过metrics-server所提供pod的cpu或者内存的负载情况，从而动态拉伸控制器的副本数，从而达到后端的自动弹缩官网：https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscalewalkthrough/ 上传镜像创建hpa实例压力测试 pod负载上升触发hpa扩

Kubernetes实战(二十七)-HPA实战

1 HPA简介 HPA 全称是 Horizontal Pod Autoscaler，用于POD 水平自动伸缩， HPA 可以基于 POD CPU 利用率对 deployment 中的 pod 数量进行自动扩缩容（除了 CPU 也可以基于自定义的指标进行自动扩缩容）。pod 自动缩放不适用于无法缩放的对象，比如 DaemonSets。 HPA 由 Kubernetes API 资源和控制器实现

控制器详解、临时任务与计划任务、Headless服务/弹性云服务部署（HPA）、弹性云项目实战

kubernetes 控制器 Deployment Deploy 图例 Deploy 控制器 # 清理 Pod ，使用控制器创建[root@master ~]# kubectl delete pod --all# 资源对象模板[roo

k8s---HPA 命名空间资源限制

目录 HPA相关知识 HPA（Horizontal Pod Autoscaling）Pod 水平自动伸缩，Kubernetes 有一个 HPA 的资源，HPA 可以根据 CPU 利用率自动伸缩一个 Replication Controller、 Deployment 或者Replica Set 中的 Pod 数量。（1）HPA 基于 Master 上的 kube-cont

HPA自动扩缩容

HPA是什么？？？ Horizontal Pod Autoscaling: k8s自带的模块，pod的水平自动伸缩，对象是pod。 pod占用cpu比率达到一定的阈值，将会触发伸缩机制。 replication controller 副本控制器 deployment controller 节点控制器 hpa控制副本的数量以及控制部署pod 1、hpa基于kube-controll-ma

【K8S 云原生】K8S之HPA自动扩缩容、命名空间资源限制、容器抓包

目录一、HPA概述 1、概念 2、两个重要的组件： 3、HPA的规则： 4、pod的副本数扩容有两种方式： 4.1、手动扩缩容，修改副本数： 4.2、自动扩缩容HPA 二、实验部署： 1、部署HPA 2、实现自动扩缩容三、命名空间资源限制： 1、对命名空间进行限制 2、对命名空间中pod整体进行限制：四、总结：五、补充：哪些服务会部署在K8S当中：六、

hpa自动伸缩

1、定义：hpa全称horizontal pod autoscaling（pod的水平自动伸缩），这是k8s自带的模块。pod占用CPU的比率到达一定阀值会触发伸缩机制（根据CPU使用率自动伸缩） replication controller副本控制器，控制pod的副本数 deployment controller节点控制器，部署pod hpa控制副本的数量以及控制部署pod （1）hpa

七、HorizontalPodAutoscaler（HPA）

目录一、HPA概述：二、HPA工作机制：三、HPA流程: 四、HPA API对象: 五、示例： 1、基于CPU的HPA 2、常见问题： 3、基于内存的HPA 一、HPA概述： Horizontal Pod Autoscaler，中文就是水平自动伸缩可以基于CPU利用率自动扩缩，Replicationcontroller、Deployment、ReplicaSet、和

K8s - Helm、HPA、rancher

目录 1、什么是 Helm 2、Helm 部署 3、Helm 自定义模板 4、Helm 仓库 5、HPA 6、部署 metrics-server 7、Rancher 管理 Kubernetes 集群 8、Rancher 安装及配置 1、什么是 Helm 在没使用 helm 之前，向 kubernetes 部署应用，我们要依次部署 deployment、svc 等，步骤较

〖运维路不弯〗kubernetes(k8s)部署metrics及hpa-example示例

本例以kubernetes v1.26.0 为例，metrics-server版本为v.06.3，拉取源为阿里云提供 metrics yaml apiVersion: v1kind: ServiceAccountmetadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-servernamespace: kube-system---apiV

kubernetes(k8s)部署metrics及hpa-example示例

本例以kubernetes v1.26.0 为例，metrics-server版本为v.06.3，拉取源为阿里云提供 metrics yaml apiVersion: v1kind: ServiceAccountmetadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-servernamespace: kube-system---apiV

Kubernetes学习笔记八：Metrics Server和HPA

部署metrics server metrics-server release github地址 wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.3.6/components.yaml kubectl apply -f components.yaml 遇到问题：Failed to pul

Kubernetes 学习总结（40）—— Kubernetes 之自动伸缩 HPA、VPA、CA和CPA详解

前言 Kubernetes 提供了多种自动伸缩机制，例如 HPA（Horizontal Pod Autoscaling），可以根据不同情况动态调整 Pod 副本数量。此功能使 Pod 能够有效地处理当前流量，而无需管理员不断干预来调整副本数量。除了 HPA 之外，Kubernetes 还提供了其他相关机制，例如 VPA（Vertical Pod Autoscaler）、CA（Cluster Au