Mengapa HPA berskala ke arah yang salah?

1. Apakah perbezaan antara autoscaler pod mendatar dan menegak?
2. Bagaimana skala HPA turun?
3. Adakah skala HPA turun secara automatik?
4. Berapa lama sebelum HPA menurun?
5. Lebih mendatar atau menegak lebih baik?
6. Apakah kebaikan dan keburukan skala menegak dan mendatar?
7. Adakah HPA berdasarkan permintaan atau had?
8. Apakah ketidakseimbangan paksi HPA?
9. Apakah skala automatik mendatar?
10. Apakah perbezaan antara skala menegak dan mendatar dalam K8?
11. Apakah perbezaan antara autoscaler pod mendatar dan autoscaler cluster?
12. Apakah perbezaan utama antara skala menegak dan mendatar?
13. Apakah perbezaan antara skala menegak dan mendatar dalam K8?
14. Apa autoscaling mendatar dan menegak di AWS?
15. Apakah perbezaan antara skala mendatar dan menegak di Azure?
16. Yang mana yang menggambarkan kelemahan menggunakan skala menegak?
17. Mengapa kita perlu membesar -besarkan skala menegak?
18. Adalah pertumbuhan menegak lebih baik daripada pertumbuhan mendatar?

Apakah perbezaan antara autoscaler pod mendatar dan menegak?

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.

Adakah skala HPA turun secara automatik?

Setelah penggunaan CPU turun ke 0, HPA secara automatik menguatkan bilangan replika kembali ke 1. Autoscaling replika mungkin mengambil masa beberapa minit.

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.

Lebih mendatar atau menegak lebih baik?

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

Apakah kebaikan dan keburukan skala menegak dan mendatar?

Sistem skala menegak adalah data yang konsisten kerana semua maklumat ada pada satu pelayan. Tetapi sistem penskalaan mendatar diperkuat dengan pelbagai pelayan, jadi konsistensi data boleh menjadi masalah besar.

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 ketidakseimbangan paksi HPA?

HPA paksi disfungsi menghasilkan syarat berikut:

Sistem ini dirangsang untuk menghasilkan terlalu banyak kortisol. Tindak balas terhadap pencetus atau tekanan yang tidak memerlukan tindak balas. Kegagalan untuk "mematikan" sistem yang mengakibatkan hyper gairah (kebimbangan).

Apakah skala automatik 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.

Apakah perbezaan antara skala menegak dan mendatar dalam K8?

Skala mendatar bermaksud menaikkan jumlah contoh anda. Contohnya menambah nod baru ke kluster/kolam. Atau menambah pod baru dengan menaikkan kiraan replika (autoscaler pod mendatar). Pengukuran menegak bermaksud menaikkan sumber (seperti CPU atau ingatan) setiap nod dalam kelompok (atau di kolam).

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 perbezaan utama antara skala menegak dan mendatar?

Walaupun skala mendatar merujuk kepada menambah nod tambahan, skala menegak menerangkan menambah lebih banyak kuasa pada mesin semasa anda. Contohnya, jika pelayan anda memerlukan lebih banyak kuasa pemprosesan, skala menegak bermaksud menaik taraf CPU. Anda juga boleh secara menegak skala memori, penyimpanan, atau kelajuan rangkaian.

Apakah perbezaan antara skala menegak dan mendatar dalam K8?

Skala mendatar bermaksud menaikkan jumlah contoh anda. Contohnya menambah nod baru ke kluster/kolam. Atau menambah pod baru dengan menaikkan kiraan replika (autoscaler pod mendatar). Pengukuran menegak bermaksud menaikkan sumber (seperti CPU atau ingatan) setiap nod dalam kelompok (atau di kolam).

Apa autoscaling mendatar dan menegak di AWS?

Apakah skala menegak dan skala mendatar di AWS? Di AWS, penskalaan menegak adalah tentang mengubah contoh ke atas dan ke bawah, dan skala mendatar adalah mengenai menambah lebih banyak mesin yang mempunyai keupayaan yang sama dengan infrastruktur.

Apakah perbezaan antara skala mendatar dan menegak di Azure?

Mendatar vs skala menegak

Skala mendatar fleksibel dalam situasi awan kerana ia membolehkan anda menjalankan sebilangan besar VM untuk mengendalikan beban. Sebaliknya, skala menegak, menyimpan bilangan sumber yang sama, tetapi memberi mereka lebih banyak kapasiti dari segi ingatan, kelajuan CPU, ruang cakera dan rangkaian.

Yang mana yang menggambarkan kelemahan menggunakan skala menegak?

Skala menegak awan adalah penambahan pelayan sedia ada atau penggantian pelayan dengan pelayan yang lebih berkuasa. Penskalaan menegak boleh mempunyai beberapa kelemahan, iaitu kos, dan kegagalan perkakasan.

Mengapa kita perlu membesar -besarkan skala menegak?

Keterlaluan menegak (VE) adalah skala yang digunakan dalam peta, rancangan dan lukisan teknikal yang dinaikkan (perspektif seksyen silang), untuk menekankan ciri-ciri menegak, yang mungkin terlalu kecil untuk mengenal pasti relatif terhadap skala mendatar.

Adalah pertumbuhan menegak lebih baik daripada pertumbuhan mendatar?

Dengan berskala mendatar, anda mungkin menghadapi cabaran tambahan, unik ke pasaran yang anda targetkan. Ini mungkin masalah penyetempatan produk atau aspek perniagaan khusus industri. Walau bagaimanapun, strategi pertumbuhan menegak biasanya lebih menguntungkan dan boleh menghasilkan ROI jangka panjang yang lebih baik.