API Horizontalpodautoscaler

1. Apakah autoscaler pod mendatar?
2. Berapa banyak permintaan untuk autoscaler pod mendatar?
3. Apakah perbezaan antara autoscaler pod mendatar dan autoscaler cluster?
4. Apakah autoscaler pod mendatar berdasarkan penggunaan memori?
5. Adalah skala mendatar lebih baik?
6. Apakah tujuan skala mendatar?
7. Bagaimana autoscaler memeriksa pod mendatar?
8. Bolehkah pod mempunyai 2 perkhidmatan?
9. Adakah kubernet adalah penskalaan menegak atau mendatar?
10. Apakah perbezaan antara autoscaling menegak dan mendatar?
11. Bagaimana autoscaler pod mendatar berfungsi dengan autoscaler cluster?
12. Bagaimana kubernet mengukur penggunaan memori?
13. Bagaimana Kubernetes Auto Scaling berfungsi?
14. Apakah autoscaling mendatar di AWS?
15. Apakah perbezaan antara autoscaler pod menegak dan mendatar?
16. Apakah autoscaling pod menegak vs mendatar?
17. Apakah perbezaan antara autoscaling menegak dan mendatar?
18. Adalah skala mendatar lebih murah?
19. Apakah contoh skalabiliti mendatar?
20. Apakah contoh skala mendatar?
21. Apakah kelebihan skala menegak dan mendatar?
22. Adalah skala mendatar lebih mahal daripada menegak?
23. Mengapa skala mendatar adalah penting daripada skala menegak dengan gambarajah?
24. Apakah dua jenis skala pada Azure?
25. Adakah AWS Auto Scaling mendatar atau menegak?
26. Adalah penskalaan menegak lebih murah daripada mendatar?

Apakah autoscaler pod mendatar?

Autoscaler pod mendatar mengubah bentuk beban kerja kubernet anda dengan secara automatik meningkatkan atau mengurangkan bilangan pod sebagai tindak balas kepada CPU beban kerja atau penggunaan memori, atau sebagai tindak balas kepada metrik tersuai yang dilaporkan dari dalam kubernet atau metrik luaran dari sumber di luar kluster anda.

Berapa banyak permintaan untuk autoscaler pod mendatar?

AutoScaler ini akan cuba memenuhi matlamat berikut: 20 permintaan sesaat (secara purata), setiap pod. Sekiranya terdapat lebih banyak permintaan sesaat, ia akan meningkatkan bilangan pod, dan jika terdapat lebih sedikit, ia akan mengurangkan bilangan pod.

Apakah perbezaan antara autoscaler pod mendatar dan autoscaler cluster?

Kluster Autoscaler (CA): Laraskan bilangan nod dalam kluster apabila pod gagal menjadualkan atau ketika nod dimanfaatkan. Autoscaler Pod Horizontal (HPA): Laraskan bilangan replika aplikasi. Autoscaler Pod Vertikal (VPA): Laraskan permintaan sumber dan had bekas.

Apakah autoscaler pod mendatar berdasarkan penggunaan memori?

Autoscaler pod mendatar berdasarkan memori secara automatik skala bilangan pod dalam pengawal replikasi, penempatan, set replika, atau set stateful berdasarkan penggunaan memori yang diperhatikan.

Adalah skala mendatar lebih baik?

Skala mendatar hampir selalu lebih diinginkan daripada skala menegak kerana anda tidak terperangkap dalam defisit sumber.

Apakah tujuan skala mendatar?

Skala secara mendatar bermaksud menambah lebih banyak pelayan supaya beban diedarkan di pelbagai nod. Skala secara mendatar biasanya memerlukan lebih banyak usaha daripada skala menegak, tetapi lebih mudah untuk skala selama -lamanya setelah ditubuhkan. Ia biasanya dilakukan melalui clustering dan pengimbangan beban.

Bagaimana autoscaler memeriksa pod mendatar?

Untuk menguji pemasangan autoscaler pod mendatar anda. Menyebarkan aplikasi pelayan web Apache yang mudah dengan arahan berikut. Pod pelayan web Apache ini diberi had CPU 500 Millicpu dan ia berkhidmat di port 80. Buat sumber autoscaler pod mendatar untuk penggunaan php-apache.

Bolehkah pod mempunyai 2 perkhidmatan?

Ini adalah kes yang biasa apabila beberapa bekas dalam pod mendengar di pelabuhan yang berbeza dan anda perlu mendedahkan semua pelabuhan ini. Anda boleh menggunakan dua perkhidmatan atau satu perkhidmatan dengan dua pelabuhan terdedah.

Adakah kubernet adalah penskalaan menegak atau mendatar?

Kubernet melaksanakan autoscaling pod mendatar sebagai gelung kawalan yang berjalan secara berselang -seli (bukan proses yang berterusan).

Apakah perbezaan antara autoscaling menegak dan mendatar?

Apa perbezaan utama? Penskalaan mendatar bermakna skala dengan menambahkan lebih banyak mesin ke sumber sumber anda (juga digambarkan sebagai "berskala"), sedangkan penskalaan menegak merujuk kepada skala dengan menambahkan lebih banyak kuasa (e.g. CPU, RAM) ke mesin yang sedia ada (juga digambarkan sebagai "berskala").

Bagaimana autoscaler pod mendatar berfungsi dengan autoscaler cluster?

Walaupun HPA dan VPA membolehkan anda skala pod, cluster Autoscaler (CA) skala kelompok nod anda berdasarkan bilangan pod yang belum selesai. Ia memeriksa untuk melihat sama ada terdapat pod yang belum selesai dan meningkatkan saiz kluster supaya pod ini dapat dibuat.

Bagaimana kubernet mengukur penggunaan memori?

Kubernet menggunakan permintaan memori untuk menentukan nod mana untuk menjadualkan pod. Sebagai contoh, pada nod dengan RAM percuma 8 GB, Kubernet akan menjadualkan 10 pod dengan 800 MB untuk permintaan memori, lima pod dengan 1600 MB untuk permintaan, atau satu pod dengan 8 GB untuk permintaan, dll.

Bagaimana Kubernetes Auto Scaling berfungsi?

Autoscaling adalah salah satu ciri utama dalam kluster Kubernet. Ini adalah ciri di mana kelompok mampu meningkatkan bilangan nod kerana permintaan untuk tindak balas perkhidmatan meningkat dan mengurangkan bilangan nod apabila keperluan berkurangan.

Apakah autoscaling mendatar di AWS?

Kubernetes Pod Horizontal AutoScaler secara automatik skala bilangan pod dalam penggunaan, pengawal replikasi, atau replika yang ditetapkan berdasarkan penggunaan CPU sumber tersebut.

Apakah perbezaan antara autoscaler pod menegak dan mendatar?

Skala mendatar bermaksud bahawa tindak balas terhadap peningkatan beban adalah dengan menggunakan lebih banyak pod. Ini berbeza dengan penskalaan menegak, yang bagi Kubernet akan bermaksud memberikan lebih banyak sumber (contohnya: memori atau CPU) ke buah yang sudah berjalan untuk beban kerja.

Apakah autoscaling pod menegak vs mendatar?

Skala mendatar bermaksud mengubahsuai sumber pengiraan kluster yang sedia ada, contohnya, dengan menambahkan nod baru kepadanya atau dengan menambahkan pod baru dengan meningkatkan kiraan replika pod (autoscaler pod mendatar). Pengukuran menegak bermaksud mengubah suai sumber yang dikaitkan (seperti CPU atau RAM) setiap nod dalam kelompok.

Apakah perbezaan antara autoscaling menegak dan mendatar?

Apa perbezaan utama? Penskalaan mendatar bermakna skala dengan menambahkan lebih banyak mesin ke sumber sumber anda (juga digambarkan sebagai "berskala"), sedangkan penskalaan menegak merujuk kepada skala dengan menambahkan lebih banyak kuasa (e.g. CPU, RAM) ke mesin yang sedia ada (juga digambarkan sebagai "berskala").

Adalah skala mendatar lebih murah?

Begitu juga, skala mendatar lebih murah pada mulanya tetapi akan menanggung kos overhead dan kos pelesenan apabila mesin berkembang.

Apakah contoh skalabiliti mendatar?

Skala mendatar di AWS. Contoh mudah skala mendatar di awan AWS adalah menambah/mengeluarkan contoh Amazon EC2 dari seni bina aplikasi anda di belakang pengimbang beban elastik.

Apakah contoh skala mendatar?

Salah satu contoh yang baik dari skala mendatar ialah Cassandra, MongoDB dan skala menegak adalah mysql.

Apakah kelebihan skala menegak dan mendatar?

Sistem skala mendatar skala dengan baik kerana bilangan pengguna meningkat. Sistem penskalaan menegak lebih cepat kerana keupayaannya untuk komunikasi antara proses.

Adalah skala mendatar lebih mahal daripada menegak?

Kos mutlak skala mendatar sering secara eksponen lebih tinggi daripada skala menegak. Ini kerana penskalaan melibatkan pelbagai mesin fizikal, sering tersebar di banyak pusat data dalam geografi yang berbeza.

Mengapa skala mendatar adalah penting daripada skala menegak dengan gambarajah?

Perbezaan utama antara penskalaan dan penskalaan ialah skala mendatar hanya menambah lebih banyak sumber mesin ke infrastruktur mesin anda yang sedia ada. Skala menegak menambah kuasa ke infrastruktur mesin anda yang sedia ada dengan meningkatkan kuasa dari CPU atau RAM ke mesin sedia ada.

Apakah dua jenis skala pada Azure?

Dua cara utama aplikasi boleh skala termasuk skala menegak dan skala mendatar. Penskalaan menegak (penskalaan) meningkatkan kapasiti sumber, contohnya, dengan menggunakan saiz mesin maya (VM) yang lebih besar. Skala mendatar (skala keluar) menambah contoh baru sumber, seperti VM atau replika pangkalan data.

Adakah AWS Auto Scaling mendatar atau menegak?

Versi baru AWS Ops Automator, penyelesaian yang membolehkan anda mengurus sumber AWS anda secara automatik, mempunyai skala menegak untuk contoh Amazon EC2. Dengan penskalaan menegak, penyelesaiannya secara automatik menyesuaikan keupayaan untuk mengekalkan prestasi yang stabil dan boleh diramal dengan kos yang paling rendah.

Adalah penskalaan menegak lebih murah daripada mendatar?

Skala menegak didasarkan pada idea menambah lebih banyak kuasa (CPU, RAM) ke sistem yang sedia ada, pada dasarnya menambahkan lebih banyak sumber. Pengukuran menegak bukan sahaja mudah tetapi juga lebih murah daripada skala mendatar.