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HPA
Horizontal Pod Autoscaling 可以根据 CPU 利用率自动伸缩一个 ReplicaSet、Deployment 或者中的 Pod 数量 cat hpa-deploy.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: hpa-web spec: selector: matchLabels: app: hpa-web replicas: 1 template: metadata: labels: app: hpa-web spec: containers: - name: hpa-web image: gcr.io/google_containers/hpa-example imagePullPolicy #autoscaling-algorithm kubectl autoscale deployment hpa-web --cpu-percent=50 --min=1 --max=10 增加负载，
52810编辑于 2022-09-15 - 来自专栏golang云原生new
Label，RC，HPA
上面简单说了一下 pod 的基本知识点，待到后面会使用到 pod 的一些高阶知识点的时候，还可以再细细琢磨底层原理 我们接着继续学习 Lable ， RC，HPA 的相关知识点 Label 是什么？ HPA 就是 Horizontal Pod Autoscal ，pod 的横向扩容，他也是 K8S 的一种资源对象 HPA 的简单原理 HAP 通过追踪和分析 RC 的 pod 的负载变化情况，酌情调整目标 pod 扩容和缩容 第一种是我们使用命令的方式对 RC，Deployment 进行扩容和缩容 kubectl scale rc/deployment 服务名 --replicas 数量 第二种是使用 HPA : Service metadata: name: mynginx-svc spec: ports: - port: 80 selector: app: nginx 写一个 hpa metadata: name: mynginx-hpa spec: scaletargetRef: apiversion: app/v1beta1 kind: deployment
58720编辑于 2023-09-01 - 来自专栏k8s技术圈
Kubernetes HPA 详解
如果我们不知道怎么编写的话，可以查看上面命令行创建的HPA的YAML文件： $ kubectl get hpa hpa-demo -o yaml apiVersion: autoscaling/v1 kind hpa-demo horizontalpodautoscaler.autoscaling "hpa-demo" deleted $ kubectl autoscale deployment hpa-demo kubectl describe hpa hpa-demo Name: hpa-demo Namespace describe hpa nginx-hpa Name: nginx-hpa Namespace: $ kubectl describe hpa nginx-custom-hpa Name: nginx-custom-hpa
4.8K31发布于 2020-06-15 - 来自专栏玖叁叁
什么是HPA
使用HPA，可以根据应用程序的需求动态调整Pod数量，从而实现更好的负载均衡和资源利用率。创建HPA创建HPA需要指定以下参数：需要水平扩展的Deployment或ReplicaSet的名称。 如果设置为70，则HPA将尝试保持平均CPU使用率在70%左右。 监控HPA可以使用以下命令查看HPA的状态：kubectl get hpa此命令将返回HPA的当前状态，包括目标Deployment或ReplicaSet的名称、当前副本数、目标副本数和当前CPU使用率 调整HPA参数可以使用以下命令更新HPA的参数：kubectl edit hpa example-hpa此命令将打开HPA定义，允许您更改参数。例如，您可以更改目标CPU使用率百分比或最大副本数量。 如果HPA已启用，则HPA将在稍后尝试将Pod副本数量调整为最适合应用程序需求的数量。
1.2K11编辑于 2023-04-30 - 来自专栏软件开发-青出于蓝
kubernetes之Hpa原
memory: 100Mi limits: cpu: 1000m memory: 1024Mi 来看Hpa 部署后，来看Hpa和pod数，如下List-3和List-4，都是１． emp_no=091078 再来看下Hpa和pod数变为了8，随着访问量增多，cpu使用率提升，Hpa自动将pod进行扩容了。 List-6 #hpa的复制数变为了8 mjduan@mjduan:~/.kube$ kubectl get hpa -n test NAME 和pod数，变少了，因为访问量减少，k8s自动按Hpa的规则将pod减少了。
77210发布于 2020-04-02 - 来自专栏菲宇
Kubernetes HPA Controller工作原理
HPA Controller 介绍 关于Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler（简称HPA）的概念和使用介绍，请参考以下官方文档链接，在这里我不再赘述。 在每个HPA Controller的处理周期中，kube-controller-manager都去查询HPA中定义的metrics的utilization。 计算伸缩比例算法： 对于resource metrics，比如CPU，HPA Controller获取HPA中指定的metrics，如果HPA中设定了target utilization，则HPA 注意：如果HPA对应的某些pods中的容器没有定义对应的resource request，则HPA不会对这些pods进行scale。 HPA与rc, deployment, pod的关系如下图所示。 HPA通过Scale sub-resource接口，对RC和Deployment的replicas进行控制。
95320发布于 2019-06-12 - 来自专栏Kubernetes
Kubernetes HPA Controller工作原理
HPA Controller 介绍 关于Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler（简称HPA）的概念和使用介绍，请参考以下官方文档链接，在这里我不再赘述。 在每个HPA Controller的处理周期中，kube-controller-manager都去查询HPA中定义的metrics的utilization。 计算伸缩比例算法： 对于resource metrics，比如CPU，HPA Controller获取HPA中指定的metrics，如果HPA中设定了target utilization，则HPA 注意：如果HPA对应的某些pods中的容器没有定义对应的resource request，则HPA不会对这些pods进行scale。 HPA与rc, deployment, pod的关系如下图所示。 HPA通过Scale sub-resource接口，对RC和Deployment的replicas进行控制。
2.6K90发布于 2018-04-13 - 来自专栏散尽浮华
Pod容器自动伸缩(HPA) 测试
HPA由Kubernetes API资源和控制器实现。 HPA使用前提条件： 集群中部署了Metrics Server插件, 可以获取到Pod的CPU和内存利用率。 Pod部署的Yaml文件中必须设置资源限制和资源请求。 以下对K8S集群使用HPA进行Pod自动伸缩做个测试记录 1. 创建HPA限制 设置kevin-t的 deployment的最大最小副本数，HPA对应pod的CPU和内存指标做限制。 查看创建的HPA [root@k8s-master01 work]# kubectl get hpa NAME REFERENCE TARGETS
1.2K21发布于 2020-11-24 - 来自专栏云原生搬运工
【TKE】 GPU 监控 和 HPA 配置
超级节点pod 的 GPU 监控是默认显示的，可以直接看，如下图： 配置 GPU 指标的 HPA 使用场景 在业务使用 GPU 过程中，当业务处理量变大时，可能因 GPU 资源不足而导致业务出错，如下： See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 如何使用 可以根据 GPU 指标项通过 YAML 来配置 HPA， 譬如针对 GPU 资源的使用情况配置 HPA，相关配置示例如下： apiVersion: autoscaling/v2beta2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata AverageValue scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1beta2 kind: Deployment name: nginx 更多指标参考HPA
49121编辑于 2024-06-14 - 来自专栏Kubernetes
原 荐 Kubernetes HPA Con
newInformer是HPA的核心代码入口。 (hpa) if err ! (hpa) if err ! scale, err := a.scaleNamespacer.Scales(hpa.Namespace).Get(hpa.Spec.ScaleTargetRef.Kind, hpa.Spec.ScaleTargetRef.Name hpa.Spec.MinReplicas !
2.2K80发布于 2018-04-13 - 来自专栏Kubernetes 与 Devops 干货分享
Kubernetes_HPA使用详解
为此，Kubernetes 也为我们提供了这样的一个资源对象：Horizontal Pod Autoscaling（Pod 水平自动伸缩），简称HPA，HPA 通过监控分析一些控制器控制的所有 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： 图片 通过 kubectl autoscale 命令来创建一个 HPA 资源对象，HPA Controller默认 Metrics Server 在 HPA 的第一个版本中，我们需要 Heapster 提供 CPU 和内存指标，在 HPA v2 过后就需要安装 Metrcis Server 了，Metrics Server HPA 会根据设定的 cpu 使用率（10%）动态的增加或者减少 Pod 数量。 当然我们依然还是可以通过创建 YAML 文件的形式来创建 HPA 资源对象。 这是因为我们上面创建的 Pod 对象没有添加 request 资源声明，这样导致 HPA 读取不到 CPU 指标信息，所以如果要想让 HPA 生效，对应的 Pod 资源必须添加 requests 资源声明
1.4K20编辑于 2022-10-31 - 来自专栏七禾页话
云原生｜什么是HPA和PDB?
Horizontal Pod Autoscaler（HPA） 概述 HPA是Horizontal Pod Autoscaler的缩写，它在Kubernetes中允许根据应用程序的负载动态调整Pod的副本数量 原理 HPA 的原理基于两个核心概念：指标（Metrics）和目标值（Target Value）。 指标： HPA 使用预定义的或自定义的指标（例如 CPU 使用率、内存使用率）来监控应用程序的负载。 目标值： HPA 需要设定一个目标值，表示期望的指标水平。当监测到应用程序的实际指标超过或低于这个目标值时，HPA 将触发相应的伸缩操作。 使用场景 HPA 在以下场景中特别有用： 流量波动： 当应用程序面临流量波动的时候，需要在使用高峰期动态扩展副本，低谷的时候再缩减相应副本时，HPA是能够自动完成这一过程的，比如每天中午的忙时扩展，午夜闲时自动收编 HPA和PDB作为Kubernetes中两个关键的概念，用于应对不同的场景和挑战。
69010编辑于 2023-11-28 - 来自专栏k8s技术圈
优化 Kubernetes 横向扩缩容 HPA
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提供了Resource类型，通过CPU/MEM使用率指标（由metrics-server提供原始指标）来扩缩应用。 性能问题 单线程架构 默认的hpa-controller是单个Goroutine执行的，随着集群规模的增多，势必会成为性能瓶颈，目前默认hpa资源同步周期会15s，假设每个metric请求延时为100ms 调用链路 在hpa controller中一次hpa资源同步，需要调用多次apiserver接口，主要链路如下 通过scaleForResourceMappings得到scale资源 调用computeReplicasForMetrics 总结 Kubernetes提供原生的HPA只能满足一部分场景，如果要上生产环境，必须对其做一些优化，本文总结了当前HPA存在的不足，例如在性能、使用率计算方面，并提供了解决思路。
2.6K30发布于 2021-06-25 - 来自专栏云原生生态圈
自动扩容之Horizontal Pod Autoscaling(HPA)
说明一下: 运行了一个副本数为3的deployment 暴露出一个名为nginxsvc的service 指定了`revisionHistoryLimit`表示保留历史版本的个数 因为要通过资源负载模拟HPA Running 0 17s nginx-deployment-8558b4659-w5tlq 1/1 Running 0 8m56s 定义一个HPA abcontainer-58c67cfb87-g4j8q -n learning -it -- bash 压力测试 ab -c 5000 -n 2000000 http://tomcat-svc:8080/ 查看HPA
40010发布于 2021-11-15 - 来自专栏云计算与大数据
openshift11 启用hpa与监控指标
https://docs.openshift.com/container-platform/3.11/dev_guide/pod_autoscaling.html
59310发布于 2020-04-07 - 来自专栏作图丫
请查收这份宝藏数据库—HPA
导语 GUIDE ╲ HPA是一个集 组织图谱、细胞图谱、病理图谱、大脑图谱、血液图谱、代谢图谱 为一体的数据资源，小编不允许你错过这个资源宝库！ HPA数据库介绍 Human Protein Atlas 数据库，目前收录了超过26000种抗体，所有结果均有免疫组化染色，并经过专业人员的确认。 HPA收录了18种血细胞的RNA表达信息，包括B细胞、T细胞、NK细胞、单核细胞、粒细胞、树突状细胞等，并对主要的细胞谱系进行分类。 此外，HPA还对“人体分泌体”进行了分析，包括对预测可以分泌到人体血液的基因进行注释，以及对预测可以分泌到人体其他部位的蛋白质的注释，并对蛋白质浓度进行估计。 06 点击METABOLIC ATLAS，进入到代谢图谱 HPA提供了120个代谢通路，可以看到每个蛋白参与了哪些代谢过程，每个代谢通路均提供了不同区域mRNA表达的热图。
4.4K41编辑于 2022-03-29 - 来自专栏章工运维
云原生-什么是HPA和PDB、VPA
# Horizontal Pod Autoscaler（HPA） # 概述 HPA是Horizontal Pod Autoscaler的缩写，它在Kubernetes中允许根据应用程序的负载动态调整Pod 指标： HPA 使用预定义的或自定义的指标（例如 CPU 使用率、内存使用率）来监控应用程序的负载。这些指标反映了应用程序当前的性能状况。 目标值： HPA 需要设定一个目标值，表示期望的指标水平。 当监测到应用程序的实际指标超过或低于这个目标值时，HPA 将触发相应的伸缩操作。 # 使用场景 HPA 在以下场景中特别有用： 流量波动： 当应用程序面临流量波动的时候，需要在使用高峰期动态扩展副本，低谷的时候再缩减相应副本时，HPA是能够自动完成这一过程的，比如每天中午的忙时扩展， # 总结 HPA和VPA是Kubernetes中两种主要的自动扩缩容机制。
1.2K10编辑于 2024-02-29 - 来自专栏玖叁叁
自动扩缩容HPA实践（二）
步骤3：测试HPA现在，我们可以测试HPA是否按预期工作。为此，我们可以使用Apache Bench（ab）来模拟负载。 的状态：kubectl get hpa您将看到类似于以下输出：NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGEnginx-hpa Deployment/nginx-deploy 0%/50% 1 10 1 2m在开始测试时 在发送一些请求后，HPA将启动新的Pod副本，以处理负载。在完成测试后，HPA将收缩Pod副本数量，以减少资源的浪费。 service nginx-servicekubectl delete hpa nginx-hpa这些命令将删除部署、服务和HPA，以便您可以从集群中删除示例应用程序。
1K11编辑于 2023-04-30 - 来自专栏玖叁叁
自动扩缩容HPA实践（一）
概述在Kubernetes中，HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是一种自动扩缩容应用程序的方式，可以根据应用程序负载动态调整Pod副本数量。 HPA是一个非常有用的功能，它可以帮助您实现自动水平扩展和收缩应用程序，并确保应用程序始终能够处理负载。示例在本示例中，我们将创建一个简单的web应用程序，并使用HPA来自动扩缩容。 使用以下命令创建Deployment和Service：kubectl apply -f nginx.yaml步骤2：创建HPA现在，我们将创建一个HPA，以根据CPU使用率自动扩缩容Deployment ”的HPA，它将监视“nginx-deployment”的CPU使用率，并尝试保持CPU使用率在50%左右。 使用以下命令创建HPA：kubectl apply -f nginx-hpa.yaml
82410编辑于 2023-04-30 - 来自专栏生信修炼手册
HPA:人类蛋白图谱数据库
HPA全称是Human Protein Atls， 利用转录组学和蛋白质组学技术，从RNA和蛋白水平研究人类不同组织和器官中的蛋白表达情况，网址如下 https://www.proteinatlas.org 在HPA中，又进一步划分成了以下3个子类 ? 1. 通过HPA数据库，可以方便的探究蛋白编码基因在正常和肿瘤组织/器官中的表达情况。 ·end·
7K30发布于 2019-12-19
腾讯云开发者
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