Como ativar métricas personalizadas definidas pelo usuário para escalonamento automático de pod horizontal

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Neste tópico, explicamos como configurar métricas definidas pelo usuário para escalonamento automático horizontal (HPA, na sigla em inglês) de pods em clusters do Anthos no VMware (GKE On-Prem).

Como ativar o Logging e o Monitoring para aplicativos do usuário

A configuração do Logging e do Monitoring é mantida em um objeto do Stackdriver chamado stackdriver.

  1. Abra o objeto stackdriver para edição:

    kubectl --kubeconfig=USER_CLUSTER_KUBECONFIG --namespace kube-system edit stackdriver stackdriver
    

    Substitua USER_CLUSTER_KUBECONFIG pelo caminho do arquivo kubeconfig do cluster de usuário.

  2. Em spec, defina enableStackdriverForApplications e enableCustomMetricsAdapter como true:

    apiVersion: addons.sigs.k8s.io/v1alpha1
    kind: Stackdriver
    metadata:
    name: stackdriver
    namespace: kube-system
    spec:
    projectID: project-id
    clusterName: cluster-name
    clusterLocation: cluster-location
    proxyConfigSecretName: secret-name
    enableStackdriverForApplications: true
    enableCustomMetricsAdapter: true
    scalableMonitoring: true
    enableVPC: stackdriver-enable-VPC
    optimizedMetrics: true
    
  3. Salve e feche o arquivo editado.

Após a conclusão dessas etapas, todos os registros de aplicativo do usuário serão enviados para o Cloud Logging.

A próxima etapa é anotar o aplicativo do usuário para a coleta de métricas.

Anotar um aplicativo de usuário para coletar métricas

Para anotar um aplicativo de usuário a ser extraído e os registros enviados ao Cloud Monitoring, adicione annotations correspondentes aos metadados do serviço, pod e endpoints.

  metadata:
    name: "example-monitoring"
    namespace: "default"
    annotations:
      prometheus.io/scrape: "true"
      prometheus.io/path: "" - Overriding metrics path (default "/metrics")
  

Implantar um aplicativo de usuário de amostra

Nesta seção, você implantará um aplicativo de amostra com registros e métricas compatíveis com o Prometheus.

  1. Salve os seguintes manifestos de Serviço e Implantação em um arquivo chamado my-app.yaml. Observe que o Serviço tem a anotação prometheus.io/scrape: "true":
  kind: Service
  apiVersion: v1
  metadata:
    name: "example-monitoring"
    namespace: "default"
    annotations:
      prometheus.io/scrape: "true"
  spec:
    selector:
      app: "example-monitoring"
    ports:
      - name: http
        port: 9090
  ---
  apiVersion: apps/v1
  kind: Deployment
  metadata:
    name: "example-monitoring"
    namespace: "default"
    labels:
      app: "example-monitoring"
  spec:
    replicas: 1
    selector:
      matchLabels:
        app: "example-monitoring"
    template:
      metadata:
        labels:
          app: "example-monitoring"
      spec:
        containers:
        - image: gcr.io/google-samples/prometheus-example-exporter:latest
          name: prometheus-example-exporter
          imagePullPolicy: Always
          command:
          - /bin/sh
          - -c
          - ./prometheus-example-exporter --metric-name=example_monitoring_up --metric-value=1 --port=9090
          resources:
            requests:
              cpu: 100m
  1. Crie a implantação e o serviço:

    kubectl --kubeconfig USER_CLUSTER_KUBECONFIG apply -f my-app.yaml
    

Usar as métricas personalizadas no HPA

Implante o objeto do HPA para usar a métrica exposta na etapa anterior. Saiba mais sobre os diversos tipos de métricas personalizadas em Como fazer escalonamento automático em métricas diversas e personalizadas.

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: example-monitoring-hpa
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: example-monitoring
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 5
  metrics:
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: example_monitoring_up
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 20

A métrica do tipo pods tem um seletor de métricas padrão para os rótulos dos pods de destino, e é assim que o kube-controller-manager funciona. Neste exemplo, você consulta a métrica example_monitoring_up com um seletor de {matchLabels: {app: example-monitoring}}, porque eles estão disponíveis nos pods de destino. Qualquer outro seletor especificado será adicionado à lista. Para evitar o seletor padrão, remova todos os rótulos do pod de destino ou use a métrica "Tipo de objeto".

Verificar se as métricas do aplicativo definidas pelo usuário são usadas pelo HPA

Verifique se as métricas do aplicativo definidas pelo usuário são usadas pelo HPA:

kubectl --kubeconfig=USER_CLUSTER_KUBECONFIG describe hpa example-monitoring-hpa

A saída será semelhante ao seguinte:

Name:                             example-monitoring-hpa
Namespace:                        default
Labels:                           
Annotations:                      CreationTimestamp:  Mon, 19 Jul 2021 16:00:40 -0800
Reference:                        Deployment/example-monitoring
Metrics:                          ( current / target )
  "example_monitoring_up" on pods:  1 / 20
Min replicas:                     1
Max replicas:                     5
Deployment pods:                  1 current / 1 desired
Conditions:
  Type            Status  Reason              Message


AbleToScale True ReadyForNewScale recommended size matches current size ScalingActive True ValidMetricFound the HPA was able to successfully calculate a replica count from pods metric example_monitoring_up ScalingLimited False DesiredWithinRange the desired count is within the acceptable range

Custos

O uso de métricas personalizadas para HPA não gera custos extras. Os usuários são cobrados apenas pelas métricas e registros do aplicativo. Veja mais detalhes na parte de preços do pacote de operações do Google Cloud. O pod para ativar métricas personalizadas consome uma CPU extra de 15 m e 20 MB de memória.