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ランタイムサービスのスケーリングと自動スケーリング

Kubernetes で実行されるほとんどのサービスは、コマンドラインまたは構成のオーバーライドでスケーリングできます。Apigee ハイブリッドランタイムサービスのスケーリングパラメータは、overrides.yaml ファイルで設定できます。

サービス	実装方法	スケーリング
Cassandra	ApigeeDatastore（CRD）	Cassandra のスケーリングをご覧ください。
Ingress / LoadBalancer	Deployment	Cloud Service Mesh は、水平 Pod 自動スケーリング（HPA）を使用します。
Logger	DaemonSet	すべてのノードで DaemonSet が Pod のレプリカを管理します。そのため、Pod 自体をスケーリングすると DaemonSet もスケーリングされます。
MART Apigee Connect Watcher	ApigeeOrganization（CRD）	構成でスケーリングするには、`mart`、`watcher`、`connectAgent` スタンザに対する Deployment の `replicaCountMin` 構成プロパティの値を増やします。例: mart: replicaCountMax: 2 replicaCountMin: 1 watcher: replicaCountMax: 2 replicaCountMin: 1 connectAgent: replicaCountMax: 2 replicaCountMin: 1 これらの Deployment では自動スケーリングに HorizontalPodAutoscaler が使用されます。Deployment オブジェクトの `targetCPUUtilizationPercentage` プロパティにスケールアップのしきい値を設定します。この値を超えると、Kubernetes によって `replicaCountMax` の値に達するまで Pod が追加されます。構成プロパティの設定の詳細については、ランタイムプレーンコンポーネントを管理するをご覧ください。
Runtime Synchronizer UDCA	ApigeeEnvironment（CRD）	構成でスケーリングするには、オーバーライドファイルで `udca`、`synchronizer`、`runtime` スタンザに対する `replicaCountMin` プロパティの値を増やします。次に例を示します。 synchronizer: replicaCountMax: 10 replicaCountMin: 1 runtime: replicaCountMax: 10 replicaCountMin: 1 udca: replicaCountMax: 10 replicaCountMin: 1 注: これらの変更は、オーバーライドファイル内のすべての環境に適用されます。環境ごとにスケーリングをカスタマイズする場合は、後述の高度な構成をご覧ください。これらの Deployment では自動スケーリングに HorizontalPodAutoscaler が使用されます。Deployment オブジェクトの `targetCPUUtilizationPercentage` プロパティにスケールアップのしきい値を設定します。この値を超えると、Kubernetes によって `replicaCountMax` の値に達するまで Pod が追加されます。構成プロパティの設定の詳細については、ランタイムプレーンコンポーネントを管理するをご覧ください。

高度な構成

状況によっては、高度なスケーリングオプションを使用する必要が生じることがあります。次のような場合です。

環境ごとに異なるスケーリングオプションを設定する。たとえば、env1 の minReplica が 5 で、env2 の minReplica が 2 の場合など。
環境内のコンポーネントごとに異なるスケーリングオプションを設定する。たとえば、udca コンポーネントの maxReplica が 5 で、synchronizer コンポーネントの maxReplica が 2 の場合です。

次の例では、kubernetes patch コマンドを使用して runtime コンポーネントの maxReplicas プロパティを変更する方法を示します。

次のコマンドで、使用する環境変数を作成します。

export ENV=my-environment-name
export NAMESPACE=apigee  #the namespace where apigee is deployed
export COMPONENT=runtime #can be udca or synchronizer
export MAX_REPLICAS=2
export MIN_REPLICAS=1

パッチを適用します。この例では、PATH 内に kubectl があることを前提としています。

kubectl patch apigeeenvironment -n $NAMESPACE \
  $(kubectl get apigeeenvironments -n $NAMESPACE -o jsonpath='{.items[?(@.spec.name == "'$ENV'" )]..metadata.name}') \
  --patch "$(echo -e "spec:\n  components:\n    $COMPONENT:\n      autoScaler:\n        maxReplicas: $MAX_REPLICAS\n        minReplicas: $MIN_REPLICAS")" \
  --type merge

変更を確認します:
```
kubectl get hpa -n $NAMESPACE
```

環境に基づくスケーリング

デフォルトでは、スケーリングは組織レベルで記述されます。次の例に示すように、overrides.yaml ファイルで環境固有のスケーリングを指定することで、デフォルト設定をオーバーライドできます。

envs:
  # Apigee environment name
  - name: test
    components:
    # Environment-specific scaling override
    # Otherwise, uses scaling defined at the respective root component
     runtime:
      replicaCountMin: 2
      replicaCountMax: 20

指標に基づくスケーリング

指標に基づくスケーリングでは、ランタイムが CPU とアプリケーション指標を使用して apigee-runtime Pod をスケーリングできます。Kubernetes HorizontalPodAutoscaler（HPA）API は、hpaBehavior フィールドを使用して、ターゲットサービスのスケールアップとスケールダウンの動作を構成します。指標に基づくスケーリングは、ハイブリッドデプロイの他のコンポーネントでは使用できません。

スケーリングは次の指標に基づいて調整できます。

指標	測定	考慮事項
serverNioTaskWaitTime	http レイヤでのプロキシリクエストのランタイムインスタンスにおける、処理キューの平均待機時間（ピコ秒）。	この指標は、プロキシのリクエストとレスポンスの数とペイロードサイズの影響を測定します。
serverMainTaskWaitTime	ランタイムインスタンスでプロキシリクエストがポリシーを処理する、処理キューの平均待機時間（ピコ秒）。	この指標は、プロキシのリクエストフローに接続されたポリシーの複雑さの影響を測定します。

overrides.yaml の runtime スタンザでの次の例は、ハイブリッド実装で apigee-runtime Pod をスケーリングするための標準パラメータ（と許可された範囲）を示しています。

hpaMetrics:
      serverMainTaskWaitTime: 400M (300M to 450M)
      serverNioTaskWaitTime: 400M (300M to 450M)
      targetCPUUtilizationPercentage: 75
    hpaBehavior:
      scaleDown:
        percent:
          periodSeconds: 60 (30 - 180)
          value: 20 (5 - 50)
        pods:
          periodSeconds: 60 (30 - 180)
          value: 2 (1 - 15)
        selectPolicy: Min
        stabilizationWindowSeconds: 120 (60 - 300)
      scaleUp:
        percent:
          periodSeconds: 60 (30 - 120)
          value: 20 (5 - 100)
        pods:
          periodSeconds: 60 (30 - 120)
          value: 4 (2 - 15)
        selectPolicy: Max
        stabilizationWindowSeconds: 30 (30 - 120)

より積極的なスケーリングを構成する

スケールアップポリシーの percent と pods の値を大きくすると、より積極的なスケールアップポリシーになります。同様に、scaleDown で percent と pods の値を大きくすると、積極的なスケールダウンポリシーになります。例:

hpaMetrics:
    serverMainTaskWaitTime: 400M
    serverNioTaskWaitTime: 400M
    targetCPUUtilizationPercentage: 75
  hpaBehavior:
    scaleDown:
      percent:
        periodSeconds: 60
        value: 20
      pods:
        periodSeconds: 60
        value: 4
      selectPolicy: Min
      stabilizationWindowSeconds: 120
    scaleUp:
      percent:
        periodSeconds: 60
        value: 30
      pods:
        periodSeconds: 60
        value: 5
      selectPolicy: Max
      stabilizationWindowSeconds: 30

上記の例では、scaleDown.pods.value が 5 に、scaleUp.percent.value が 30 に、scaleUp.pods.value が 5 に増えています。

注: periodSeconds の値は 30 以上にする必要があります。

あまり積極的でないスケーリングを構成する

hpaBehavior 構成値を減らすことで、あまり積極的でないスケールアップとスケールダウンのポリシーを実装することもできます。例:

hpaMetrics:
    serverMainTaskWaitTime: 400M
    serverNioTaskWaitTime: 400M
    targetCPUUtilizationPercentage: 75
  hpaBehavior:
    scaleDown:
      percent:
        periodSeconds: 60
        value: 10
      pods:
        periodSeconds: 60
        value: 1
      selectPolicy: Min
      stabilizationWindowSeconds: 180
    scaleUp:
      percent:
        periodSeconds: 60
        value: 20
      pods:
        periodSeconds: 60
        value: 4
      selectPolicy: Max
      stabilizationWindowSeconds: 30

上記の例では、scaleDown.percent.value が 10 に、scaleDown.pods.value が 1 に減少し、scaleUp.stablizationWindowSeconds が 180 に増加しています。

hpaBehavior フィールドを使用した指標に基づくスケーリングの詳細については、スケーリングポリシーをご覧ください。

指標に基づくスケーリングを無効にする

指標に基づくスケーリングはデフォルトで有効になっており、完全に無効にすることはできませんが、指標に基づくスケーリングがトリガーされないレベルに指標しきい値を構成できます。その結果、スケーリング動作は CPU に基づくスケーリングと同じになります。たとえば、次の構成を使用すると、指標に基づくスケーリングがトリガーされなくなります。

hpaMetrics:
      serverMainTaskWaitTime: 4000M
      serverNioTaskWaitTime: 4000M
      targetCPUUtilizationPercentage: 75
    hpaBehavior:
      scaleDown:
        percent:
          periodSeconds: 60
          value: 10
        pods:
          periodSeconds: 60
          value: 1
        selectPolicy: Min
        stabilizationWindowSeconds: 180
      scaleUp:
        percent:
          periodSeconds: 60
          value: 20
        pods:
          periodSeconds: 60
          value: 4
        selectPolicy: Max
        stabilizationWindowSeconds: 30

トラブルシューティング

このセクションでは、スケーリングと自動スケーリングの構成の際に発生する可能性がある一般的なエラーのトラブルシューティング方法について説明します。

HPA で指標の値に `unknown` が表示される

指標に基づくスケーリングが機能せず、HPA に unknown が指標値として表示される場合は、次のコマンドを使用して HPA 出力を確認します。

kubectl describe hpa HPA_NAME

コマンドを実行する際は、HPA_NAME を、表示する HPA の名前に置き換えてください。

出力には、サービスの CPU ターゲットと利用率が表示され、指標に基づくスケーリングがない場合でも CPU スケーリングが機能することが示されます。複数のパラメータを使用した HPA の動作については、複数メトリクスでのスケーリングをご覧ください。

ランタイム サービスのスケーリングと自動スケーリング

高度な構成

環境に基づくスケーリング

指標に基づくスケーリング

より積極的なスケーリングを構成する

あまり積極的でないスケーリングを構成する

指標に基づくスケーリングを無効にする

トラブルシューティング

HPA で指標の値に unknown が表示される

ランタイムサービスのスケーリングと自動スケーリング

HPA で指標の値に `unknown` が表示される