HPA ile autoscaling.
CPU kullanımının replica önerisine dönüşmesini ve metrik yokken neden durduğunu izle.
HorizontalPodAutoscaler (HPA), metrikleri izleyip workload’un replica sayısını ayarlar. CPU utilization, kullanımın CPU request’e oranıdır; limit’e oranı değildir. Temel hesap ceil(mevcut replica × mevcut utilization / hedef utilization) biçimindedir. Sonuç min/maxReplica sınırlarına alınır. Gerçek controller ayrıca tolerance, eksik metrikler, readiness, stabilization ve scaling policy kuralları uygular.
İlgili komut / yapılandırma örneği
minReplicas: 1
maxReplicas: 5
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target: { type: Utilization, averageUtilization: 50 }Yapılandırma parçaları ilgili kavramı gösterir; tek başına tam uygulama manifesti olmayabilir.Her senaryoyu seçip adımları sonuna kadar ilerlet. Cluster durumunu ve kanıtları karşılaştır; ardından soruyu yanıtla.
Cluster’da ne oluyor?
worker-a
ReadyBoş CPU (başlangıç): 1000m
Uygun
worker-b
ReadyBoş CPU (başlangıç): 1000m
Uygun
- 100% utilization · trafik arttı · İncele
- 20% utilization · trafik azaldı · İncele
- 200% utilization · maxReplicas sınırı · İncele
- Resource metrics alınamıyor · İncele
Adım geçmişi · 0
Modelin kapsamı: İki worker üzerinde başlangıç 2 replica, hedef %50, min=1, max=5; tüm Pod’lar Ready ve eşit yüktedir. Tek değerlendirme döngüsü gösterilir. Downscale stabilization süresi geçmiş ve scaling policy bu değişime izin veriyor kabul edilir; metrikler bu örnekte Resource Metrics API üzerinden gelir. Gerçek cluster bağlantısı kurulmaz.
CPU utilization yüzdesi hangi kaynak değerine göre hesaplanır?
Laboratuvarın tamamlanması için deney hedefini gerçekleştir ve soruyu yanıtla.