Kubeless如何基于CPU自動伸縮,針對這個問題,這篇文章詳細介紹了相對應(yīng)的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
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自動伸縮是 Serverless 的最大賣點之一。
Kubless 的自動伸縮功能基于 Kubernetes 的 HPA(HorizontalPodAutoscaler)功能實現(xiàn)。
目前,kubeless 中的函數(shù)支持基于 cpu 和 qps 這兩種指標進行自動伸縮。
如何將演示基于 cpu 指標進行自動伸縮。
操作系統(tǒng):macOS
Kubernetes 版本:v1.15.5
Kubeless 版本:v1.0.7
可以先通過 kubeless 命令行了解如何使用 autoscale。
kubeless autoscale 命令幫助文檔如下:
$ kubeless help autoscale autoscale command allows user to list, create, delete autoscale rule for function on Kubeless Usage: kubeless autoscale SUBCOMMAND [flags] kubeless autoscale [command] Available Commands: create automatically scale function based on monitored metrics delete delete an autoscale from Kubeless list list all autoscales in Kubeless Flags: -h, --help help for autoscale Use "kubeless autoscale [command] --help" for more information about a command.
kubeless autoscale create 命令幫助文檔如下:
$ kubeless autoscale create --help automatically scale function based on monitored metrics Usage: kubeless autoscale createFLAG [flags] Flags: -h, --help help for create --max int32 maximum number of replicas (default 1) --metric string metric to use for calculating the autoscale. Supported metrics: cpu, qps (default "cpu") --min int32 minimum number of replicas (default 1) -n, --namespace string Specify namespace for the autoscale --value string value of the average of the metric across all replicas. If metric is cpu, value is a number represented as percentage. If metric is qps, value must be in format of Quantity
要使用 HPA,就需要在集群中安裝 Metrics Server 服務(wù),否則 HPA 無法獲取指標,自然也就無法進行擴容縮容。
可以使用如下命令檢查是否安裝了 Metrics Server,如果沒有安裝,那么需要安裝它。
$ kubectl api-versions|grep metrics
1、這里要先下載 metrics-server 的 components.yaml:
$ curl -L https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.3.6/components.yaml --output components.yaml
2、然后在 components.yaml 文件的 88行的 args 下面添加參數(shù) --kubelet-insecure-tls,否則 metrics-server 啟動報錯:
3、最后再使用 kubectl apply 命令安裝 Metrics Server:
$ kubectl apply -f components.yaml clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader created clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server:system:auth-delegator created rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server-auth-reader created apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io created serviceaccount/metrics-server created deployment.apps/metrics-server created service/metrics-server created clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created
4、再次確認 metrics-server 是否安裝成功:
$ kubectl api-versions|grep metrics metrics.k8s.io/v1beta1
依舊使用那個熟悉的 Python 代碼:
# test.py def hello(event, context): print event return event['data']
創(chuàng)建 hello 函數(shù),加上 cpu 參數(shù)和 memory 參數(shù),以便 HPA 可以根據(jù) cpu 指標進行擴容縮容:
$ kubeless function deploy hello --runtime python2.7 --from-file test.py --handler test.hello --cpu 200m --memory 200M INFO[0000] Deploying function... INFO[0000] Function hello submitted for deployment INFO[0000] Check the deployment status executing 'kubeless function ls hello'
查看函數(shù)狀態(tài):
$ kubeless function ls hello NAME NAMESPACE HANDLER RUNTIME DEPENDENCIES STATUS hello default test.hello python2.7 1/1 READY
使用 kubeless 為函數(shù) hello 創(chuàng)建 autoscale:
$ kubeless autoscale create hello --metric=cpu --min=1 --max=20 --value=60 INFO[0000] Adding autoscaling rule to the function... INFO[0000] Autoscaling rule for hello submitted for deployment
使用 kubectl proxy 創(chuàng)建反向代理,以便可以通過 http 訪問函數(shù):
$ kubectl proxy -p 8080
接下來對函數(shù)進行壓力測試,這里使用 ab,它是 apache 自帶的壓力測試工具,macOS 默認安裝了 apache,直接可以使用。
使用 ab 工具進行壓力測試:
$ ab -n 3000 -c 8 -t 300 -k -r "http://127.0.0.1:8080/api/v1/namespaces/default/services/hello:http-function-port/proxy/"
使用 kubectl get hpa -w 命令觀察 HPA 的狀態(tài),可以看到副本數(shù)會根據(jù)指標的大小進行變化,壓力大的時候副本量會隨著遞增,等到壓力小了副本量會遞減:
$ kubectl get hpa -w NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE hello Deployment/hello 0%/60% 1 20 1 30m hello Deployment/hello 95%/60% 1 20 1 32m hello Deployment/hello 95%/60% 1 20 2 33m hello Deployment/hello 77%/60% 1 20 2 33m hello Deployment/hello 77%/60% 1 20 3 34m hello Deployment/hello 63%/60% 1 20 3 34m hello Deployment/hello 62%/60% 1 20 3 36m hello Deployment/hello 71%/60% 1 20 3 37m hello Deployment/hello 71%/60% 1 20 4 37m hello Deployment/hello 0%/60% 1 20 4 38m hello Deployment/hello 0%/60% 1 20 4 42m hello Deployment/hello 0%/60% 1 20 1 43m
使用 kubectl get pod -w 命令觀察也可以看到自動伸縮時 Pod 的數(shù)量及狀態(tài)變化:
$ kubectl get pod -w NAME READY STATUS RESTARTS AGE hello-67b44c7585-5t9g4 1/1 Running 0 21h hello-67b44c7585-d9w7j 0/1 Pending 0 0s hello-67b44c7585-d9w7j 0/1 Pending 0 0s hello-67b44c7585-d9w7j 0/1 Init:0/1 0 0s hello-67b44c7585-d9w7j 0/1 PodInitializing 0 2s hello-67b44c7585-d9w7j 1/1 Running 0 6s hello-67b44c7585-fctgq 0/1 Pending 0 0s hello-67b44c7585-fctgq 0/1 Pending 0 0s hello-67b44c7585-fctgq 0/1 Init:0/1 0 0s hello-67b44c7585-fctgq 0/1 PodInitializing 0 2s hello-67b44c7585-fctgq 1/1 Running 0 3s hello-67b44c7585-ht784 0/1 Pending 0 0s hello-67b44c7585-ht784 0/1 Pending 0 0s hello-67b44c7585-ht784 0/1 Init:0/1 0 0s hello-67b44c7585-ht784 0/1 PodInitializing 0 2s hello-67b44c7585-ht784 1/1 Running 0 3s hello-67b44c7585-wfcg9 0/1 Pending 0 0s hello-67b44c7585-wfcg9 0/1 Pending 0 0s hello-67b44c7585-wfcg9 0/1 Init:0/1 0 0s hello-67b44c7585-wfcg9 0/1 PodInitializing 0 2s hello-67b44c7585-wfcg9 1/1 Running 0 3s hello-67b44c7585-fctgq 1/1 Terminating 0 8m53s hello-67b44c7585-ht784 1/1 Terminating 0 7m52s hello-67b44c7585-wfcg9 1/1 Terminating 0 5m50s hello-67b44c7585-d9w7j 1/1 Terminating 0 9m54s hello-67b44c7585-fctgq 0/1 Terminating 0 9m24s hello-67b44c7585-ht784 0/1 Terminating 0 8m23s hello-67b44c7585-fctgq 0/1 Terminating 0 9m25s hello-67b44c7585-fctgq 0/1 Terminating 0 9m25s hello-67b44c7585-fctgq 0/1 Terminating 0 9m25s hello-67b44c7585-d9w7j 0/1 Terminating 0 10m hello-67b44c7585-d9w7j 0/1 Terminating 0 10m hello-67b44c7585-ht784 0/1 Terminating 0 8m24s hello-67b44c7585-wfcg9 0/1 Terminating 0 6m22s hello-67b44c7585-d9w7j 0/1 Terminating 0 10m hello-67b44c7585-d9w7j 0/1 Terminating 0 10m hello-67b44c7585-d9w7j 0/1 Terminating 0 10m hello-67b44c7585-wfcg9 0/1 Terminating 0 6m29s hello-67b44c7585-wfcg9 0/1 Terminating 0 6m29s hello-67b44c7585-ht784 0/1 Terminating 0 8m31s hello-67b44c7585-ht784 0/1 Terminating 0 8m31s
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