A Kubernetes alapértelmezés szerint a felhőalapú alkalmazások konténerkezelője. Az alkalmazások méretezésének hatékony végrehajtása a Kubernetesben azonban meglehetősen nehéz – különösen, ha eseményalapú típusú munkaterhelésekkel kell foglalkozni. Itt jelenik meg a Kubernetes Event-Driven Autoscaler (KEDA).
A KEDA egy nyílt forráskódú projekt, amely dinamikus kibővítést biztosít alkalmazásainak az események széles skáláján, például, de nem kizárólagosan a HTTP-kéréseken, a sorban lévő üzeneteken vagy az egyéni metrikákon alapulva.
A KEDA magjának megértése
A KEDA funkcionalitásának középpontjában az alapkoncepciók állnak, amelyek célja, hogy zökkenőmentesen hangszereljék az alkalmazások skálázó táncát. Íme egy részletes tárgyalás ezekről a fogalmakról:
Eseményvezérelt automatikus skálázás
A hagyományos automatikus skálázási mechanizmusok, bár gyakran hatékonyak, néha nehezen tudnak lépést tartani az eseményvezérelt alkalmazások dinamikus természetével. Általában olyan erőforrás-metrikákra támaszkodnak, mint a CPU vagy a memóriahasználat a méretezési műveletek elindításához. Noha ez a megközelítés számos forgatókönyv esetén jól működik, előfordulhat, hogy nem működik olyan alkalmazásokkal, amelyeket külső események, például bejövő üzenetek vagy API-kérések vezérelnek.
Itt ragyog a KEDA, amely árnyaltabb és érzékenyebb megközelítést kínál a méretezéshez. A mélyebb betekintés és a mintakód érdekében a DoiT szakemberei érdemes meglátogatni, de a lényeg az, hogy a KEDA az erőforrás-metrikákról a külső eseményekre helyezi a hangsúlyt, lehetővé téve az alkalmazások pontos méretezését, amikor és ahol szükség van rá.
Képzeljen el egy e-kereskedelmi alkalmazást, amely hirtelen megugrott a rendelések számában egy gyorskiárusítás során. A hagyományos automatikus skálázási mechanizmusoknak eltarthat egy ideig, amíg reagálnak a megnövekedett terhelésre, ami potenciálisan szűk keresztmetszetek teljesítéséhez és frusztrált ügyfelekhez vezethet. A KEDA viszont képes észlelni ezt a kiugrást a bejövő kérésekben, és automatikusan felnagyítja az alkalmazást a megnövekedett terhelés kezelésére, így biztosítva a zökkenőmentes vásárlási élményt ügyfelei számára.
Mérlegek
A skálázók a KEDA skálázási tevékenységeinek kitalálói. Meghatározzák, hogy az alkalmazás hogyan reagáljon az eseményekre, és megszabja, hogy növelje, kicsinyítse vagy változatlan maradjon. (1)
Például a CPU-skálázó a CPU-kihasználáson alapuló skálázást válthat ki, míg a memóriaskálázó a memóriahasználati mintákra reagál. Ha speciálisabb skálázási viselkedésre van szüksége, a KEDA felhatalmazza Önt egyedi skálázók létrehozására, amelyek az Ön egyedi igényeihez vannak szabva. Ez a rugalmasság biztosítja, hogy a KEDA alkalmazkodni tudjon az alkalmazásarchitektúrák és a skálázási stratégiák széles skálájához. (1)
Triggerek
A triggerek éber őrszemként működnek, figyelik a különböző eseményforrásokat, és skálázási eseményeket generálnak, ha az előre meghatározott feltételek teljesülnek. Hídként szolgálnak a külvilág és a KEDA skálázó mechanizmusai között.
Függetlenül attól, hogy HTTP-kérelmekkel, az Azure Service Bus-sorban lévő üzenetekkel vagy egy Kafka-témából származó eseményekkel foglalkozik, a KEDA mindent megtalál. Ez a sokoldalúság lehetővé teszi, hogy zökkenőmentesen csatlakoztassa alkalmazásait a különböző eseményforrásokhoz, így a KEDA képes reagálni azokra a jelekre, amelyek a leginkább számítanak a méretezési döntéseihez.
Hogyan működik a KEDA
A KEDA varázsa abban rejlik, hogy zökkenőmentesen tud integrálódni a Kubernetes ökoszisztémába, kihasználva a meglévő komponenseket, hogy hatékony eseményvezérelt automatikus skálázást biztosítson.
KEDA architektúra
A KEDA operátor a rendszer szíve, amely a ScaledObject kezeléséért felelős, amely az alkalmazások méretezési konfigurációit képviseli. Meghatározza azokat a skálázókat és triggereket, amelyeket a KEDA-nak használnia kell a méretezési döntések meghozatalához. Egyrészt a Metrics Server valós idejű mérőszámokkal látja el a KEDA-t a fürtről, míg a Horizontal Pod Autoscaler (HPA) az az összetevő, amely ténylegesen végrehajtja a méretezési műveleteket. (2)
Ez az architektúra lehetővé teszi a KEDA számára, hogy a Kubernetes könnyű és hatékony kiterjesztéseként működjön, eseményvezérelt automatikus skálázási képességekkel bővítve anélkül, hogy jelentős módosításokat kellene végezni a meglévő infrastruktúrán.
Az eseményvezérelt automatikus skálázási folyamat
A KEDA-ban az eseményvezérelt automatikus skálázás egy rendezett eseménysorozat. A kezdete az észlelés. Miután elfogott egy eseményt egy meghatározott forrásból, a Trigger immár tartalmaz egy skálázó jelet, és átadásra kerül a KEDA operátornak. Az említett operátor megvizsgálja a triggerhez társított ScaledObject-et, hogy következtessen a megfelelő skálázási műveletre.
A KEDA ezután számításokat végezhet a replikák kívánt mennyiségére vonatkozóan minden eseményhez, a skálázó konfigurációjától és az alkalmazás valós idejű állapotától függően, és a HPA-n keresztül szabályozhatja a méretezést.
Ez a HPA ezután manipulálja az alkalmazást futtató Pod-ok számát, így kezelhető a többlet vagy a csökkent terhelés. Ez a folyamat gondoskodik méretezési kérdések amelyek a kérések vagy a működési igények megugrásából származhatnak.
KEDA és Kubernetes
A KEDA és a Kubernetes Deployment és a HPA együttműködése a Kubernetes ökoszisztémával való zökkenőmentes integrációjának bizonyítéka. A KEDA kihasználja a Kubernetes-telepítések deklaratív jellegét az alkalmazás kívánt állapotának meghatározásához, beleértve a méretezési konfigurációt is.
Ezenkívül a KEDA segít a Kubernetesnek természetes módon kezelni a dolgokat, lehetővé téve, hogy az események és a végrehajtások nulláról skálázhatók az igények alapján. Ez döntő fontosságú, tekintve, hogy a triggerek csak 30%-a származik HTTPS-ről, míg a többi 70%-a más forrásból. Ezért a KEDA telepítése biztosítja az utóbbiak dinamikus kezelését. (3)
Következtetés
A KEDA a Kubernetes ökoszisztéma innovációs erejének bizonyítéka. Az eseményvezérelt automatikus skálázás paradigmájának felkarolásával a KEDA felhatalmazza a fejlesztőket arra, hogy rendkívül méretezhető és rugalmas alkalmazásokat készítsenek, amelyek képesek alkalmazkodni a modern felhőalapú környezet dinamikus igényeihez.
Referenciák:
- "A KEDA projekt finomságot ad a Kubernetes automatikus skálázásával" Forrás: https://www.techtarget.com/searchitoperations/news/252505587/KEDA-project-adds-finesse-to-Kubernetes-autoscaling
- „ScaledObject specifikáció”, Forrás: https://keda.sh/docs/2.14/reference/scaledobject-spec/
- „A KEDA bejelentése: eseményvezérelt konténerek és funkciók a Kubernetesbe” Forrás: https://opensource.microsoft.com/blog/2019/05/06/announcing-keda-kubernetes-event-driven-autoscaling-containers/