Kubernet HPA berdasarkan ingatan

1. Berapakah peratusan penggunaan memori sasaran untuk HPA?
2. Adakah HPA berdasarkan permintaan atau had?
3. Apakah skala pod mendatar berdasarkan ingatan?
4. Bagaimana skala HPA turun?
5. Berapakah jumlah penggunaan memori yang baik?
6. Bagaimana HPA dikira?
7. Apakah perbezaan antara permintaan dan had di Kubernet HPA?
8. Apa itu HPA vs Cluster Autoscaler?
9. Lebih mendatar atau menegak lebih baik?
10. Apakah perbezaan antara autoscaling menegak dan mendatar?
11. Adakah skala HPA turun secara automatik?
12. Berapa lama sebelum HPA menurun?
13. Apakah skala HPA?
14. Apa itu HPA Scaling?
15. Bagaimana peratusan penggunaan memori dikira?
16. Bagaimana saya mengira peratusan penggunaan memori?
17. Bagaimana HPA dikira?
18. Bagaimana saya mengira hPA saya?
19. Apa itu HPA vs Cluster Autoscaler?
20. Berapa lama sebelum HPA menurun?
21. Adakah HPA memerlukan pelayan metrik?
22. Berapa lama masa yang diperlukan untuk HPA untuk meningkatkan?

Berapakah peratusan penggunaan memori sasaran untuk HPA?

Contoh HPA: Menggambarkan penggunaan melalui CPU dan metrik memori

Untuk CPU, penggunaan purata 50% diambil sebagai sasaran, dan untuk ingatan, nilai penggunaan purata 500 mi diambil.

Adakah HPA berdasarkan permintaan atau had?

Seperti sekarang, HPA menggunakan sumber. Permintaan sebagai pangkalannya untuk mengira dan membandingkan penggunaan sumber, menetapkan sasaran melebihi 100% tidak boleh menyebabkan masalah selagi ambang (tragetutilisasi) kurang dari atau sama dengan sumber. had . Contohnya, gunakan aplikasi dengan sumber.

Apakah skala pod mendatar berdasarkan ingatan?

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.

Bagaimana skala HPA turun?

Beban diukur oleh penggunaan CPU. HPA akan menambah atau mengeluarkan pod sehingga purata pod dalam penggunaan menggunakan 70% CPU pada nodnya. Sekiranya penggunaan purata lebih tinggi, ia akan menambah pod, dan jika lebih rendah daripada 70%, ia akan menurunkan pod.

Berapakah jumlah penggunaan memori yang baik?

Umumnya, kami mengesyorkan 8GB RAM untuk penggunaan komputer kasual dan pelayaran internet, 16GB untuk spreadsheet dan program pejabat lain, dan sekurang -kurangnya 32GB untuk pemain dan pencipta multimedia.

Bagaimana HPA dikira?

HPA mengira penggunaan pod sebagai jumlah penggunaan semua bekas dalam pod yang dibahagikan dengan jumlah permintaan. Ia melihat semua bekas secara individu dan mengembalikan jika bekas tidak mempunyai permintaan.

Apakah perbezaan antara permintaan dan had di Kubernet HPA?

Kubernet mentakrifkan had sebagai jumlah maksimum sumber yang akan digunakan oleh bekas. Ini bermaksud bahawa bekas tidak boleh mengambil lebih banyak daripada jumlah memori atau jumlah CPU yang ditunjukkan. Permintaan, sebaliknya, adalah jumlah minimum yang dijamin sumber yang dikhaskan untuk bekas.

Apa itu HPA vs Cluster Autoscaler?

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.

Lebih mendatar atau menegak lebih baik?

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

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").

Adakah skala HPA turun secara automatik?

HPA adalah satu bentuk autoscaling yang meningkatkan atau mengurangkan bilangan pod dalam pengawal replikasi, penempatan, set replika, atau set stateful berdasarkan penggunaan CPU -penskalaan adalah mendatar kerana ia mempengaruhi bilangan contoh dan bukannya sumber yang diperuntukkan kepada A a bekas tunggal.

Berapa lama sebelum HPA menurun?

Jangka masa lalai untuk skala mundur adalah lima minit, jadi ia akan mengambil sedikit masa sebelum anda melihat kiraan replika mencapai 1 lagi, walaupun peratusan CPU semasa adalah 0 peratus. Jangka masa boleh diubah suai. Untuk maklumat lanjut, lihat Pod AutoScaler mendatar dalam dokumentasi Kubernetes.

Apakah skala HPA?

Horizontalpodautoscaler (HPA untuk pendek) secara automatik mengemas kini sumber beban kerja (seperti penggunaan atau statefulset), dengan tujuan secara automatik mengukur beban kerja untuk memadankan permintaan. Skala mendatar bermaksud bahawa tindak balas terhadap peningkatan beban adalah dengan menggunakan lebih banyak pod.

Apa itu HPA Scaling?

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.

Bagaimana peratusan penggunaan memori dikira?

Mengingat formula, mem%= 100-(((percuma+buffer+cache)*100)/totalMemory).

Bagaimana saya mengira peratusan penggunaan memori?

Talian buffer/buffer/cache menunjukkan berapa banyak memori yang digunakan dan bebas dari perspektif aplikasi. Secara umumnya, jika swap kecil digunakan, penggunaan memori tidak mempengaruhi prestasi sama sekali. Oleh itu, penggunaan memori untuk pelayan ialah 154/503*100 = 30%.

Bagaimana HPA dikira?

HPA mengira penggunaan pod sebagai jumlah penggunaan semua bekas dalam pod yang dibahagikan dengan jumlah permintaan. Ia melihat semua bekas secara individu dan mengembalikan jika bekas tidak mempunyai permintaan.

Bagaimana saya mengira hPA saya?

Cara Mengira IPK Anda Sendiri. Untuk mengira IPK anda, bahagikan jumlah mata gred yang diperolehi oleh jumlah unit yang dinilai oleh surat yang dilaksanakan.

Apa itu HPA vs Cluster Autoscaler?

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.

Berapa lama sebelum HPA menurun?

Jangka masa lalai untuk skala mundur adalah lima minit, jadi ia akan mengambil sedikit masa sebelum anda melihat kiraan replika mencapai 1 lagi, walaupun peratusan CPU semasa adalah 0 peratus. Jangka masa boleh diubah suai. Untuk maklumat lanjut, lihat Pod AutoScaler mendatar dalam dokumentasi Kubernetes.

Adakah HPA memerlukan pelayan metrik?

Untuk berfungsi, HPA memerlukan pelayan metrik yang terdapat di kluster anda untuk mengikis metrik yang diperlukan, seperti CPU dan penggunaan memori. Satu pilihan mudah ialah pelayan metrik kubernet.

Berapa lama masa yang diperlukan untuk HPA untuk meningkatkan?

Seperti yang kita lihat, HPA mengambil masa lima minit sebelum menurunkan jumlah replika. Pada hakikatnya, ini dapat diubah, kerana nombor ini mewakili tetapan lalai. Anda boleh mengurangkan masa ini dengan-horizontal-pod-autoscaler-downscale-delay .