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kubernetes的HPA控制器使用

安装metrics server        Metrics Server是Kubernetes内置的容器资源指标来源。        Metrics Server从node节点上的Kubelet收集资源指标,并通过Metrics API在 Kubernetes apiserver中公开指标数据,以供Horizontal Pod Autoscaler和Vertical Pod Autoscaler使用,

hpa 动态扩展

方式 https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/ kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10 kubectl autoscale deployment nginx-deployment --cpu-percent=50 --min=1 --max=10 --dry-ru

k8s HPA

k8s HPA 1.1 简介 HPA适用于Deployment和ReplicaSet,在V1版本中仅支持根据Pod的Cpu利用率扩容,在vlalpha版本中,支持根据内存和用户自定义的metric扩缩容 HPA是依赖Deployment和Rs的,单纯的HPA是没有意义的 如上图,HPA可以设置一个阈值,当CPU大于80%,最少pod数量为2,最大为20,它会不断创建

Kubernetes基本入门-元数据资源(四)

元数据型资源 HPA HPA全称HorizontalPodAutoscaler,Pod水平自动扩缩,可以根据CPU利用率自动扩缩RC、Deployment、RS或StatefulSet中的Pod数量,目的是自动扩缩工作负载以满足需求。 水平扩缩意味着对增加的负载的响应是部署更多的Pod。 与"垂直(Vertical)"扩缩不同,对于Kubernetes,垂直扩

Effective HPA:预测未来的弹性伸缩产品

作者 胡启明,腾讯云专家工程师,专注 Kubernetes、降本增效等云原生领域,Crane 核心开发工程师,现负责成本优化开源项目 Crane 开源治理和弹性能力落地工作。 余宇飞,腾讯云专家工程师,专注云原生可观测性、成本优化等领域,Crane 核心开发者,现负责 Crane 资源预测、推荐落地、运营平台建设

Kubernetes之HPA介绍

目录摘要:(hpa简介)前言:HPA原理HPA创建方式1、文本方式创建(HPA是一种资源对象,通过yaml进行配置:)2、命令行创建 Horizontal Pod Autoscaler总结 摘要:(hpa简介)    Horizontal Pod Autoscaling(Pod 水平自动伸缩),简称HPA,K8S通过对Pod中运行的容器各项指标(CPU占用、内存占用、网络请求

AHPA:开启 Kubernetes 弹性预测之门

作者:元毅、子白 导读 在云原生容器时代,用户需要面对不同的业务场景:周期性的业务,Serverless 按需使用等。在使用自动弹性中, 会发现这样或那样的问题,其中最需要关注的是弹性滞后、冷启动问题。阿里巴巴云原生团队和阿里达摩院决策智能时序团队合作开发 AHPA 弹性预测产品,该产品主要

Kubernetes(K8s)_13_自动扩缩

Kubernetes(K8s)_13_自动扩缩 自动扩缩HorizontalPodAutoscaler创建HorizontalPodAutoscaler PodDisruptionBudget创建PodDisruptionBudget 自动扩缩 自动扩缩:使Kubernetes集群中的Pod视情况自动对Pod进行扩缩容 1)原理:通过自动修改RC、RS和Deployment等资源的replicas字

Docker&Kubernetes ❀ Kubernetes集群Pod控制器 - Horizontal Pod Autoscaler(HPA)

文章目录 1、基本概念与控制器特点2、安装Metric-Server2、部署Deployment控制器和Service3、部署HPA控制器4、测试HPA功能4.1 使用软件下发多个http请求4.2 查看HPA、Deployment、Pod监控过程 1、基本概念与控制器特点 在前面的课程中,我们可以通过手工执行kubectl sca

基于Kubernetes的hpa实现pod实例数量的自动伸缩

Pod 是在 Kubernetes 体系中,承载用户业务负载的一种资源。Pod 们运行的好坏,是用户们最为关心的事情。在业务流量高峰时,手动快速扩展 Pod 的实例数量,算是玩转 Kubernetes 的基本操作。实际上这个操作还可以更加自动化,运维人员可以事先设置好规则,让 Pod 实例的数量,在指定情况下自动

minikube metrics-server HPA 自动扩缩容错误

minikube metrics-server pod 错误 启动 minikube addons enable metrics-server 之后查看 metrics-server pod 会有如下错误 Failed to pull image "k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.5.2": rpc error: code = Unknown desc = Error response from daemon: Get https://k8s.gc

k8s-HPA自动扩缩容

前言 生产环境中我们经常会遇见服务器资源不够的情况,如果是以往的扩容方式步骤十分繁琐,如果是在k8s集群里面那,那就十分简单了,只要资源池中的资源足够,那么就可以在很短的时间里对pod进行扩容,解决资源不足的情况,在这里介绍k8s的hpa自动扩缩容。 一、配置HPA 1、部署 metrics-

自定义指标HPA

部署一个应用 metrics-app.yml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: labels: app: metrics-app name: metrics-app spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: metrics-app template: metadata: labels: app: metrics

26.使用HPA控制器动态扩展基础资源

26.使用HPA控制器动态扩展基础资源 应用资源的使用率通常和业务特性密切相关,其会有高峰和低谷的时候。如何削峰填谷、如何提高集群的整体资源利用率、如何让service中的Pod个数进行自动调整呢? 这就得依赖于Horizontal Pod Autoscaling(HPA控制器)了! 1.系统扩展浅谈 随着业务

十三、Kubernetes之HPA

1、Pod 水平自动扩缩 Pod 水平自动扩缩(Horizontal Pod Autoscaler) 可以基于 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController、Deployment、ReplicaSet 和 StatefulSet 中的 Pod 数量。 除了 CPU 利用率,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。 Pod 自动扩缩不适用

Debian上使用TFTP

Trivial File Transfer Protocol(TFTP) 安装: apt-get install tftp-hpa tftpd-hpa xinetd 修改: /etc/default/tftp-hpa TFTP_DIRECTORY="/tftpboot" TFTP_OPTIONS="–secure -c" -c的意思是可以创建文件 创建目录: mkdir /tftpboot sudo chmod -R 777 /tftpboot sudo servi

Kubernets之HorizontalPodAutoScale原理(HPA)

HorizontalPodAutoScale简称HPA,目前仅在Deployment和RS中生效,早期版本支持通过CPU进行伸缩,目前版本支持根据CPU和内存进行伸缩 实际上HPA就是一个Pod的资源监视器,假设一个RS的Pod的资源(如CPU、内存)超过了指定值,将会创建新的Pod水平扩展,直到CPU或内存使用率恢复正常范围,最大不

Kubernetes自动横向扩展(HPA)详解

1.HPA介绍 HPA 的全称为(Horizontal Pod Autoscaling)它可以根据当前 pod 资源的使用率(如 CPU、磁盘、内存等),进行副本数的动态的扩容与缩容,以便减轻各个 pod 的压力。当 pod 负载达到一定的阈值后,会根据扩缩容的策略生成更多新的 pod 来分担压力,当 pod 的使用比较空闲时,在稳定空闲一

致敬 hacker |盘点内存虚拟化探索之路

​简介: 内存虚拟化相比裸机,仍然存在较大差异,是当下值得关注的问题! ​ 云与虚拟化 云计算是通过 Internet 服务的方式提供动态可伸缩资源的计算模式,经过多年的发展已成为企业 IT 技术的重要支撑。虚拟化是云计算的核心技术之一,将一台计算机抽象为多台逻辑计算机,即虚拟机,每个虚拟

K8S HPA自动扩容和伸缩Pod

Kubernetes对Pod的扩缩容操作提供了手动和自动两种模式,手动模式通过执行kubectl scale命令或通过RESTful API对一个Deployment/RC进行Pod副本数量的设置。自动模式则需要用户根据某个性能指标或者自定义业务指标,并指定Pod副本数量的范围,系统将自动在这个范围内根据性能指标的变化

kubernetes自动扩缩容[HPA控制器 horizontal pod autoscaler]

kubernetes自动扩缩容[HPA控制器 horizontal pod autoscaler] #查看当前hpa控制器版本: [root@k8s-master01 ~]# kubectl get apiservices |grep autosca v1.autoscaling Local True 17d v2beta1.autoscaling

Kubernetes HPA

HPA控制器介绍 当系统资源过高的时候,我们可以使用如下命令来实现 Pod 的扩缩容功能 $ kubectl -n luffy scale deployment myblog --replicas=2 但是这个过程是手动操作的。在实际项目中,我们需要做到是的是一个自动化感知并自动扩容的操作。Kubernetes 也为提供了这样的一个资源

嵌入式板子tftpd交叉编译及使用

1.下载ftfp tftp-hpa源码下载地址:https://mirrors.edge.kernel.org/pub/software/network/tftp/ 我们选用的是0.4的版本 wget https://mirrors.edge.kernel.org/pub/software/network/tftp/tftp-hpa-0.40.tar.gztar xvf tftp-hpa-0.40.tar.gzcd tftp-hpa-0.40.tar.gz    2.交

使用 TFTP 服务传输文件

配置 tftp 服务端 sudo apt-get install tftpd-hpa (服务器端) sudo apt-get install tftp-hpa (客户端,如果不需要可以不安装) 1.配置TFTP服务器 sudo vim /etc/default/tftpd-hpa 将原来的内容改为: TFTP_USERNAME="tftp" TFTP_ADDRESS="0.0.0.0:69" TFTP_DIRECTORY="/home/

2018_icpc_jiaozuo_B(思维)

B. Ultraman vs. Aodzilla and Bodzilla 题目大意: 两只怪兽A和B,血量分别为hpa,hpb,攻击力分别为atka,atkb。 英雄每一轮只能对一只怪兽进行攻击,第i次攻击伤害为i。 怪兽每一轮比英雄先攻击,伤害为存活怪兽伤害总和。 求出英雄最小受到的伤害,并且输出英雄攻击字典序。 解题思路: 非