Escalonamento automático do pod vertical

Nesta página, fornecemos uma visão geral do escalonamento automático vertical de pods e fornecemos material de referência para o recurso personalizado VerticalPodAutoscaler e tipos relacionados.

Visão geral

O escalonamento automático do pod vertical é uma ferramenta de escalonamento automático para ajudar a dimensionar os pods para os recursos ideais de CPU e memória exigidos pelos pods. Em vez de precisar configurar solicitações e limites de CPU e solicitações e limites de memória para os contêineres nos pods, é necessário configurar o escalonamento automático do pod vertical para fornecer valores recomendados para solicitações e limites de CPU e memória ou para atualizar automaticamente os valores.

Definir as solicitações e os limites de recursos adequados para suas cargas de trabalho é importante para garantir a estabilidade e a eficiência de custos. Se os tamanhos dos recursos do pod forem menores do que as cargas de trabalho, o aplicativo poderá ser limitado ou falhar devido a erros de falta de memória. Se os tamanhos dos recursos forem muito grandes, você terá resíduos e, portanto, contas maiores. Conheça as práticas recomendadas para o escalonamento automático em Práticas recomendadas para executar aplicativos do Kubernetes otimizados para custo no GKE.

Para configurar o escalonamento automático de pods verticais, ative-o no cluster do GKE e crie um objeto de definição de recursos personalizados chamado VerticalPodAutoscaler. Para clusters do Autopilot, o escalonamento automático do pod vertical é ativado por padrão. No entanto, você ainda precisa configurar o escalonamento automático do pod vertical criando objetos VerticalPodAutoscaler. Saiba mais sobre como configurar o escalonamento automático vertical de pods.

Vantagens

O escalonamento automático do pod vertical fornece estes benefícios:

  • Os nós de cluster são usados de forma eficiente, porque os pods usam exatamente o que precisam.
  • Os pods são programados em nós que têm os recursos apropriados disponíveis.
  • Você não precisa executar tarefas de benchmark demoradas para determinar os valores corretos de solicitações de CPU e memória.
  • O tempo de manutenção é reduzido, porque o autoescalador pode ajustar as solicitações de CPU e memória ao longo do tempo sem qualquer ação de sua parte.

O escalonamento automático vertical de pods do Google Kubernetes Engine (GKE) oferece estes benefícios em relação ao escalonador automático de código aberto do Kubernetes:

  • Considera o tamanho máximo do nó e as cotas de recursos ao determinar a meta de recomendação.

  • Notifica o escalonador automático de cluster para ajustar a capacidade do cluster.

  • Usa dados históricos, fornecendo métricas coletadas antes da ativação do escalonador automático vertical de pods.

  • Executa os pods do escalonador automático vertical de pods como processos do plano de controle, em vez de implantações nos seus nós de trabalho.

Limitações

  • O escalonamento automático vertical de pods não gera recomendações com base em aumentos repentinos no uso de recursos. Em vez disso, ele oferece recomendações estáveis por um período mais longo. Para aumentos repentinos, use o escalonador automático horizontal de pods.

  • O escalonamento automático do pod vertical aceita no máximo 500 objetos VerticalPodAutoscaler por cluster.

  • Para usar o escalonamento automático vertical de pods com o escalonamento automático horizontal de pods, use o escalonamento automático multidimensional de pods. Também é possível usar o escalonamento automático vertical de pods com escalonamento automático horizontal de pods em métricas personalizadas e externas.

  • O escalonamento automático do pod vertical ainda não está pronto para uso com cargas de trabalho baseadas em JVM devido à visibilidade limitada do uso real da memória da carga de trabalho.

Referência da API

Esta é a referência da API v1. É altamente recomendável usar essa versão da API.

VerticalPodAutoscaler v1 autoscaling.k8s.io

Campos

TypeMeta

Grupo, versão e tipo de API.

metadata

ObjectMeta

Metadados de objeto padrão (em inglês).

spec

VerticalPodAutoscalerSpec

O comportamento esperado de VerticalPodAutoscaler.

status

VerticalPodAutoscalerStatus

O status mais recentemente observado do VerticalPodAutoscaler.

VerticalPodAutoscalerSpec v1 autoscaling.k8s.io

Campos
targetRef

CrossVersionObjectReference

Referência do controlador que gerencia o conjunto de pods para administração do autoescalador. Por exemplo, uma implantação ou um StatefulSet. É possível apontar um VerticalPodAutoscaler em qualquer controlador que tenha um sub-recurso Escala. Normalmente, o VerticalPodAutoscaler recupera o conjunto de pods do ScaleStatus do controlador. Em alguns controladores conhecidos como o DaemonSet, o VerticalPodAutoscaler recupera o conjunto de pods da especificação do controlador.

updatePolicy

PodUpdatePolicy

Especifica se as atualizações recomendadas são aplicadas quando um pod é iniciado e durante a vida útil dele.

resourcePolicy

PodResourcePolicy

Especifica as políticas de como as solicitações de CPU e memória são ajustadas em contêineres individuais. A política de recursos pode ser usada para definir restrições nas recomendações para contêineres individuais. Se não for especificado, o escalonador automático calculará os recursos recomendados para todos os contêineres no pod, sem restrições adicionais.

VerticalPodAutoscalerList v1 autoscaling.k8s.io

Campos

TypeMeta

Grupo, versão e tipo de API.

metadata

ObjectMeta

Metadados de objeto padrão (em inglês).

items

VerticalPodAutoscaler array

Uma lista de objetos VerticalPodAutoscaler.

PodUpdatePolicy v1 autoscaling.k8s.io

Campos
updateMode

string

Especifica se as atualizações recomendadas são aplicadas quando um pod é iniciado e durante a vida útil dele. Os valores possíveis são "Off", "Initial", "Recreate" e "Auto".

PodResourcePolicy v1 autoscaling.k8s.io

Campos
containerPolicies

ContainerResourcePolicy array

Uma matriz de políticas de recursos para contêineres individuais. Pode haver, no máximo, uma entrada para cada contêiner nomeado e, opcionalmente, uma única entrada de caractere curinga com "containerName = "*", que processa todos os contêineres sem políticas individuais.

ContainerResourcePolicy v1 autoscaling.k8s.io

Campos
containerName

string

O nome do contêiner ao qual a política se aplica. Se não especificado, a política serve como política padrão.

mode

ContainerScalingMode

Especifica se as atualizações recomendadas são aplicadas quando um contêiner é iniciado e durante a vida útil dele. Os valores possíveis são "Off" e "Auto".

minAllowed

ResourceList

Especifica o pedido mínimo de CPU e a solicitação de memória permitida para o contêiner.

maxAllowed

ResourceList

Especifica a solicitação máxima de CPU e a solicitação de memória permitida para o contêiner.

ControlledResources

[]ResourceName

Especifica o tipo de recomendações que serão calculadas (e possivelmente aplicadas) pelo VerticalPodAutoscaler. Se estiver vazio, o padrão do [ResourceCPU, ResourceMemory] será usado.

VerticalPodAutoscalerStatus v1 autoscaling.k8s.io

Campos
recommendation

RecommendedPodResources

As solicitações de CPU e memória recomendadas mais recentemente.

conditions

VerticalPodAutoscalerCondition array

Descreve o estado atual do VerticalPodAutoscaler.

RecommendedPodResources v1 autoscaling.k8s.io

Campos
containerRecommendation

RecommendedContainerResources array

Uma matriz de recomendações de recursos para contêineres individuais.

RecommendedContainerResources v1 autoscaling.k8s.io

Campos
containerName

string

O nome do contêiner ao qual a recomendação se aplica.

target

ResourceList

A solicitação de CPU e a solicitação de memória recomendadas para o contêiner.

lowerBound

ResourceList

A solicitação mínima de CPU e solicitação de memória para o contêiner. Não é garantido que esse valor seja suficiente para que o aplicativo seja estável. A execução com solicitações de CPU e memória menores provavelmente terá um impacto significativo no desempenho ou na disponibilidade.

upperBound

ResourceList

A solicitação de CPU e a solicitação de memória máximas recomendadas para o contêiner. Solicitações de CPU e memória mais altas do que esses valores provavelmente serão desperdiçadas.

uncappedTarget

ResourceList

A recomendação de recurso mais recente computada pelo escalonador automático, com base no uso real de recursos, não considerando o ContainerResourcePolicy. Se o uso real do recurso fizer com que o destino viole o ContainerResourcePolicy, ele poderá ser diferente da recomendação limitada. Este campo não afeta a atribuição real de recursos. Ele é usado apenas como uma indicação de status.

VerticalPodAutoscalerCondition v1 autoscaling.k8s.io

Campos
type

VerticalPodAutoscalerConditionType

O tipo de condição que está sendo descrita. Os valores possíveis são "RecommendationProvided", "LowConfidence", "NoPodsMatched" e "FetchingHistory".

status

ConditionStatus

O status da condição. Os valores possíveis são "True", "False" e "Unknown".

lastTransitionTime

Time

A última vez que a condição fez uma transição de um status para outro.

reason

string

O motivo da última transição de um status para outro.

message

string

Uma string legível com detalhes sobre a última transição de um status para outro.

A seguir