Kubernetes, ღია კოდის ინსტრუმენტი, ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული კონტეინერია. თავდაპირველად კონცეპტუალიზებული და Google-ის საკუთრება იყო. Kubernetes ხელმისაწვდომი გახდა უფასოდ. მიუხედავად იმისა, რომ სხვა კო. Kნტეინერები, როგორიცაა დოკერი და მაწანწალა, ფართოდ გამოიყენება, Kubernetes-მა მოიპ. Kოვა საკმარისი წევა მის ლიგაში მოსახვედრად. ეს, უპირველეს ყოვლისა, იმის გამოა, თუ რამდენად მარტივი და ეფექტურია Kubernetes ან Kubes.
მიუხედავად იმისა, რომ
Kubernetes, ასევე ცნობილი როგორც K8s, პოპულა. Kრულია დეველოპერებში, ყველა დეველოპერმა არ იცის კონტეინერის ნამდვილი პოტენცი. Kალი. ამრიგად, სანამ Kubernetes გამოიყენება მისი მარტივი განვითარებისა და განლაგების . Kპროცესისთვის, Kubernetes ასევე მოთხოვნადია მისი Autoscaling ფუნქციაზე.
Kubernetes Autoscaling არის ძირითადი მახა. Kსიათებელი, რომელიც იძლევა უწყვეტი სკალირების საშუალებას მრავალი მექანიზმით. მიუხედა. Kვად იმისა, რომ ღრუბელმა სკალირება ტორტის გასეირნების სინონიმად აქცია, სკალირება გაცილებით მეტია, ვიდრე . Kვარაუდობენ, და კუბერნეტესმა სკალირების პროცესი უკეთესად აქცია, ვიდრე უმეტესობა.
როგორც აღვნიშნეთ,
Kubernetes-ს აქვს სკალირების სხვადასხვა მეთო. Kდი, რომელსაც ამ ბლოგში განვიხილავთ. ცნობისმოყვარე სულისთვის Kubernetes-ის ავტოსკალირების სამი მეთოდია Horizontal Pod Autoscaler, Vertical Pod Autoscaler და Cluster Autoscale. Kr. ჩვენ განვიხილავთ ამ პროცესებს და როგორ ეხმარებიან ისინი აპლიკაციის მასშტაბირების ავტომატიზაციას.
Kubernetes Autoscaling-ის გაგება
ავტომატიზაცია არის ასპექტი, რომლის შესახებაც კომპანიები ჯერ კიდევ პოულობენ გზას. ყველაზე გამჭრიახები ითვისებენ Kubernetes-ს, რადგან შეიძლება კუბესთან დაკავშირებული პროცესების ავტომატიზაცია, დაწყებული უზრუნველყოფიდან მასშტაბირებამდე. ეს ავტომატიზაცია დაზოგავს დროსა და ფულს და აშორებს მექანიკურ ჩარევას, რადგან ავტომატური მასშტაბირება ან ავტომატური მასშტაბირება აგვარ C დონის აღმასრულებელი სია ებს ყველა ამ საკითხს, დაწყებული მოთხოვნის მწვერვალებიდან რესურსების შემცირებამდე. ამ მეთოდის გამოყენება შესაძლებელია Cluster Autoscaler-თან ერთად, რომელიც Kubernetes-ის ავტოსკალირების მსგავსად იყენებს საჭირო რესურსებს ჩარევის გარეშე.
მიუხედავად იმისა,
რომ „ავტოსკალირება“ ახასიათებს „კარგი ფუ 6 schritte zum erstellen eines kaltakquise-skripts ნქციის“ მსგავსებას, ის აუცილებლად უნდა გქონდეთ, თუ განაგრძობთ მწვერვალების გამოცდილებას და შეცდომისკენ მიდრეკილ ბევრ ამოცანას. თქვენ უთმობთ რესურსებს და დროს, რათა შეიტანოთ საჭირო ცვლილებები ხელით მასშტაბირებაში.
მაგრამ, ავტომატური სკალირების შემთხვევაში, თქვენ არ მოგიწევთ ჩარევა, რადგან რესურსები ან თოკით შემოიჭრება ან იშლება როგორც და როცა საჭიროა. ამ დინამიური და რეაგირებადი სკალირების საშუალებით Kubernetes Autoscaling დაზო alb directory გავს თქვენს ფულს და აუმჯობესებს თქვენს ხარისხს. მიუხედავად იმისა, რომ ჟღერს, რომ არსებობს ერთი ავტომატური სკალირება, კუბსში არსებობს ავტოსკალირების სამი განსხვავებული მეთოდი.
მოდით შევხედოთ მათ!
Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler
Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler
ჰორიზონტალური
Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler-ში ნაცნობი ჩანდა ჰორიზონტალური სკალირების მცოდნე ადამიანებისთვის. Kubes Horizontal Austoscaler ცვლის რგოლების რაოდენობას მზარდი მოთხოვნის დასაკმაყოფილებლად. ის ეფექტურად ცვლის სამუშაო დატვირთვის ასპექტებს, რომლებიც შეიძლება მერყეობდეს განლაგებიდან StatefulSet-მდე და ამით ის უზრუნველყოფს, რომ კომპანია დააკმაყოფილებს მოთხოვნილებას.
Kubes Horizontal Pod-ს ასევე აქვს
მონდომება, დახარჯოს რესურსები, როდესაც მოთხოვნა იკლებს. ეს პროცესი საშუალებას აძლევს პროგრამულ აპლიკაციებს გაიზარდოს ან შეამციროს ხელით ჩარევის გარეშე. მასშტაბის შემცირება შეიძლება არ ჩანდეს მნიშვნელოვანი, მაგრამ როდესაც პროგრამული უზრუნველყოფის აპლიკაცია მცირდება, ის ათავისუფლებს კვანძებს, რომლებიც სრულად აღარ არის გამოყენებული. სხვა რესურსები შეინახება არასასურველი კვანძების მოცილებით და თქვენ დატვირთული იქნებით Kubernetes-ის ეფექტური გადაწყვეტით .
ასევე, Kubernetes Horizontal Pod Autoscaling არ ჯდება არამაშტაბური დატვირთვებით. ეს მოიცავს DaemonSets-ს, რომლებიც მოქმედებენ „ერთი კვანძი თითო კვანძზე“ პრინციპით. ეს არამაშტაბური დატვირთვები აშორებს რეპლიკების შანსს და ამით აშორებს ჰორიზონტალური პოდის ავტოსკალირების შესრულების შესაძლებლობას.
