Neste tutorial, mostramos como reduzir o escalonamento das cargas de trabalho do GKE para zero Pods usando o KEDA. Ao reduzir as implantações para zero pods, você economiza recursos durante períodos de inatividade (como fins de semana e horários fora do expediente) ou para cargas de trabalho intermitentes, como jobs periódicos.
Objetivos
Este tutorial descreve os seguintes casos de uso:
- Escalonar sua carga de trabalho do Pub/Sub para zero: escale o número de pods proporcionalmente ao número de mensagens enfileiradas no tópico do Pub/Sub. Quando a fila está vazia, a carga de trabalho é reduzida automaticamente para zero pods.
- Escalone sua carga de trabalho de LLM para zero. Implante os servidores de modelos de LLM em nós com GPU. Quando o serviço está ocioso, a carga de trabalho é reduzida automaticamente para zero pods.
Custos
Neste documento, você vai usar os seguintes componentes faturáveis do Google Cloud:
- GKE
- GPU resources used by GKE
- Pub/Sub
Para gerar uma estimativa de custo baseada na projeção de uso deste tutorial, use a calculadora de preços.
Ao concluir as tarefas descritas neste documento, é possível evitar o faturamento contínuo excluindo os recursos criados. Saiba mais em Limpeza.
Antes de começar
Neste tutorial, use o Cloud Shell para executar os comandos. O Cloud Shell é um ambiente shell para gerenciar recursos hospedados no Google Cloud. Ele vem pré-instalado com a Google Cloud CLI, o kubectl, o Helm e ferramentas de linha de comando do Terraform. Se você não usa o Cloud Shell, instale a Google Cloud CLI e o Helm.
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Para executar os comandos nesta página, configure a CLI gcloud em um dos seguintes ambientes de desenvolvimento:
Cloud Shell
Para usar um terminal on-line com a CLI gcloud já configurada, ative o Cloud Shell:
Na parte de baixo desta página, uma sessão do Cloud Shell é iniciada e exibe um prompt de linha de comando. A inicialização da sessão pode levar alguns segundos.
Shell local
Para usar um ambiente de desenvolvimento local, siga estas etapas:
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Resource Manager, Compute Engine, GKE, Pub/Sub APIs.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Resource Manager, Compute Engine, GKE, Pub/Sub APIs.
Defina as variáveis de ambiente:
export PROJECT_ID=PROJECT_ID export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format 'get(projectNumber)') export LOCATION=LOCATION
Substitua
PROJECT_ID
pelo Google Cloud ID do projeto eLOCATION
pelas regiões ou zonas em que o cluster do GKE será criado.Se você não seguir todo o tutorial em uma única sessão ou se as variáveis de ambiente forem desdefinidas por algum motivo, execute esse comando novamente para definir as variáveis.
Crie um cluster padrão do GKE com o escalonamento automático de cluster e a federação de identidade da carga de trabalho do GKE ativados:
gcloud container clusters create scale-to-zero \ --project=${PROJECT_ID} --location=${LOCATION} \ --machine-type=n1-standard-2 \ --enable-autoscaling --min-nodes=1 --max-nodes=5 \ --workload-pool=${PROJECT_ID}.svc.id.goog
Instalar o KEDA
O KEDA é um componente que complementa o escalonador automático horizontal de pods do Kubernetes. Com o KEDA, é possível escalonar uma implantação para zero pods e de zero para um pod. Uma implantação é um objeto da API Kubernetes que permite executar várias réplicas de pods distribuídos entre os nós de um cluster. O algoritmo padrão do autoescalador horizontal de pods é aplicado depois que o GKE cria pelo menos um pod.
Depois que o GKE escalona a implantação para zero pods, como nenhum pod está em execução, o escalonamento automático não pode depender de métricas de pod, como utilização da CPU. Como consequência, o KEDA permite buscar métricas originadas de fora do cluster usando uma implementação da API External Metrics do Kubernetes. É possível usar essa API para escalonar automaticamente com base em métricas como o número de mensagens pendentes em uma assinatura do Pub/Sub. Consulte a documentação do KEDA para ver uma lista de todas as origens de métricas compatíveis.
Instale o KEDA no cluster com o Helm ou com
kubectl
.Helm
Execute os comandos a seguir para adicionar o repositório do Helm do KEDA, instalar o gráfico do Helm do KEDA e conceder à conta de serviço do KEDA acesso de leitura ao Cloud Monitoring:
helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts helm repo update helm install keda kedacore/keda --create-namespace --namespace keda gcloud projects add-iam-policy-binding projects/${PROJECT_ID} \ --role roles/monitoring.viewer \ --member=principal://iam.googleapis.com/projects/${PROJECT_NUMBER}/locations/global/workloadIdentityPools/${PROJECT_ID}.svc.id.goog/subject/ns/keda/sa/keda-operator
Esse comando também configura regras de autorização que exigem que o cluster seja configurado com a federação de identidade da carga de trabalho do GKE.
kubectl
Execute os comandos a seguir para instalar o KEDA usando
kubectl apply
e conceder à conta de serviço do KEDA acesso de leitura ao Cloud Monitoring:kubectl apply --server-side -f https://github.com/kedacore/keda/releases/download/v2.15.1/keda-2.15.1.yaml gcloud projects add-iam-policy-binding projects/${PROJECT_ID} \ --role roles/monitoring.viewer \ --member=principal://iam.googleapis.com/projects/${PROJECT_NUMBER}/locations/global/workloadIdentityPools/${PROJECT_ID}.svc.id.goog/subject/ns/keda/sa/keda-operator
Esse comando também configura regras de autorização que exigem que o cluster seja configurado com a federação de identidade da carga de trabalho do GKE.
Confirme se todos os recursos do KEDA aparecem no namespace
keda
:kubectl get all -n keda
Para mais informações sobre o design e os recursos do KEDA, consulte a documentação do KEDA.
Escalonar sua carga de trabalho do Pub/Sub para zero
Esta seção descreve uma carga de trabalho que processa mensagens de uma assinatura do Pub/Sub, processando cada mensagem e confirmando a conclusão dela. A carga de trabalho é escalonada dinamicamente: à medida que o número de mensagens não confirmadas aumenta, o escalonamento automático cria mais pods para garantir o processamento em tempo hábil.
O escalonamento para zero garante que nenhum pod seja instanciado quando nenhuma mensagem for recebida por um tempo. Isso economiza recursos, já que nenhum pod fica ocioso por longos períodos.
Implantar uma carga de trabalho do Pub/Sub
Implante uma carga de trabalho de amostra que processe mensagens enfileiradas em um tópico do Pub/Sub. Para simular uma carga de trabalho realista, este programa de amostra aguarda três segundos antes de confirmar uma mensagem. A carga de trabalho está configurada para ser executada na conta de serviço
keda-pubsub-sa
.Execute os comandos a seguir para criar o tópico e a inscrição do Pub/Sub, configurar a permissão deles e criar a implantação que inicia a carga de trabalho no namespace
keda-pubsub
.gcloud pubsub topics create keda-echo gcloud pubsub subscriptions create keda-echo-read --topic=keda-echo gcloud projects add-iam-policy-binding projects/${PROJECT_ID} \ --role=roles/pubsub.subscriber \ --member=principal://iam.googleapis.com/projects/${PROJECT_NUMBER}/locations/global/workloadIdentityPools/${PROJECT_ID}.svc.id.goog/subject/ns/keda-pubsub/sa/keda-pubsub-sa kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples/refs/heads/main/cost-optimization/gke-keda/cloud-pubsub/deployment/keda-pubsub-with-workload-identity.yaml
Configurar o escalonamento para zero
Para configurar sua carga de trabalho do Pub/Sub para escalonar até zero, use o KEDA para definir um recurso
ScaledObject
e especificar como a implantação deve ser escalonada. Em seguida, o KEDA cria e gerencia automaticamente o objetoHorizontalPodAutoscaler
(HPA) subjacente.Crie o recurso
ScaledObject
para descrever o comportamento esperado do escalonamento automático:curl https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples/refs/heads/main/cost-optimization/gke-keda/cloud-pubsub/deployment/keda-pubsub-scaledobject.yaml | envsubst | kubectl apply -f -
Isso cria o seguinte objeto:
apiVersion: keda.sh/v1alpha1 kind: ScaledObject metadata: name: keda-pubsub namespace: keda-pubsub spec: maxReplicaCount: 5 scaleTargetRef: name: keda-pubsub triggers: - type: gcp-pubsub authenticationRef: name: keda-auth metadata: subscriptionName: "projects/${PROJECT_ID}/subscriptions/keda-echo-read"
Inspecione o objeto
HorizontalPodAutoscaler
(HPA) que o KEDA cria com base no objetoScaledObject
:kubectl get hpa keda-hpa-keda-pubsub -n keda-pubsub -o yaml
Leia mais sobre o escalonamento automático na documentação do Kubernetes.
Aguarde até que o KEDA reconheça que a assinatura do Pub/Sub está vazia e dimensione o Deployment para zero réplicas.
Inspecione o escalonador automático de carga de trabalho:
kubectl describe hpa keda-hpa-keda-pubsub -n keda-pubsub
Observe que, na resposta do comando, a condição
ScalingActive
é falsa. A mensagem associada mostra que o Escalonador automático horizontal de pods reconhece que o KEDA dimensionou a implantação para zero, momento em que para de operar até que a implantação seja dimensionada novamente para um pod.Name: keda-hpa-keda-pubsub Namespace: keda-pubsub Metrics: ( current / target ) "s0-gcp-ps-projects-[...]]" (target average value): 0 / 10 Min replicas: 1 Max replicas: 5 Deployment pods: 5 current / 5 desired Conditions: Type Status Reason Message ---- ------ ------ ------- AbleToScale True ScaleDownStabilized recent recommendations were higher than current one [...] ScalingActive False ScalingDisabled scaling is disabled since the replica count of the target is zero ScalingLimited True TooManyReplicas the desired replica count is more than the maximum replica count
Acionar o escalonamento vertical
Para estimular o escalonar verticalmente da implantação:
Enfileirar mensagens no tópico do Pub/Sub:
for num in {1..20} do gcloud pubsub topics publish keda-echo --project=${PROJECT_ID} --message="Test" done
Verifique se a implantação está sendo escalonada:
kubectl get deployments -n keda-pubsub
Na saída, observe que a coluna "Pronto" mostra uma réplica:
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE keda-pubsub 1/1 1 1 2d
O KEDA aumenta a implantação depois de observar que a fila não está vazia.
Escalonar sua carga de trabalho de LLM para zero
Esta seção descreve uma carga de trabalho de modelo de linguagem grande (LLM) que implanta um servidor Ollama com GPU anexada. O Ollama permite executar LLMs conhecidos, como Gemma e Llama 2, e expõe seus recursos principalmente por HTTP.
Instalar o complemento KEDA-HTTP
Reduzir um serviço HTTP para zero pods durante períodos de inatividade causa falhas de solicitação, já que não há um back-end para processar as solicitações.
Esta seção mostra como resolver esse problema usando o complemento KEDA-HTTP. O KEDA-HTTP inicia um proxy HTTP que recebe solicitações do usuário e as encaminha para os serviços configurados para escalonamento até zero. Quando o serviço não tem um pod, o proxy aciona o escalonar verticalmente do serviço e armazena em buffer a solicitação até que o serviço seja escalonado verticalmente para pelo menos um pod.
Instale o complemento KEDA-HTTP usando o Helm. Para mais informações, consulte a documentação do KEDA-HTTP.
helm repo add ollama-helm https://otwld.github.io/ollama-helm/ helm repo update # Set the proxy timeout to 120s, giving Ollama time to start. helm install http-add-on kedacore/keda-add-ons-http \ --create-namespace --namespace keda \ --set interceptor.responseHeaderTimeout=120s
Implantar uma carga de trabalho de LLM do Ollama
Para implantar uma carga de trabalho de LLM do Ollama:
Crie um pool de nós com
g2-standard-4
nós e GPUs anexadas e configure o escalonamento automático do cluster para fornecer entre zero e dois nós:gcloud container node-pools create gpu --machine-type=g2-standard-4 \ --location=${LOCATION} --cluster=scale-to-zero \ --min-nodes 0 --max-nodes 2 --num-nodes=1 --enable-autoscaling
Adicione o repositório oficial de gráficos do Helm do Ollama e atualize o repositório do cliente Helm local:
helm repo add ollama-helm https://otwld.github.io/ollama-helm/ helm repo update
Implante o servidor Ollama usando o gráfico Helm:
helm install ollama ollama-helm/ollama --create-namespace --namespace ollama \ -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples/refs/heads/main/cost-optimization/gke-keda/ollama/helm-values-ollama.yaml
A configuração
helm-values-ollama.yaml
especifica os modelos de LLM a serem carregados, os requisitos de GPU e a porta TCP do servidor Ollama.
Configurar o escalonamento para zero
Para configurar sua carga de trabalho do Ollama para escalonar até zero, o KEDA-HTTP usa um
HTTPScaledObject
.Crie o recurso
HTTPScaledObject
para descrever o comportamento esperado do escalonamento automático:kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples/refs/heads/main/cost-optimization/gke-keda/ollama/keda-ollama-httpscaledobject.yaml
Isso cria o objeto
HTTPScaledObject
que define os seguintes campos:scaleTargetRef
: especifica o serviço para o qual o KEDA-HTTP precisa encaminhar as solicitações. Neste exemplo, todas as solicitações com o hostollama.ollama
são encaminhadas para o servidor Ollama.scaledownPeriod
: especifica (em segundos) a velocidade de reduzir escala vertical quando nenhuma solicitação é recebida.replicas
: especifica o número mínimo e máximo de pods a serem mantidos para a implantação do Ollama.scalingMetric
: especifica as métricas usadas para acionar o escalonamento automático, como a taxa de solicitações neste exemplo. Para mais opções de métricas, consulte a documentação do KEDA-HTTP.
kind: HTTPScaledObject apiVersion: http.keda.sh/v1alpha1 metadata: namespace: ollama name: ollama spec: hosts: - ollama.ollama scaleTargetRef: name: ollama kind: Deployment apiVersion: apps/v1 service: ollama port: 11434 replicas: min: 0 max: 2 scaledownPeriod: 3600 scalingMetric: requestRate: targetValue: 20
Execute o comando a seguir para verificar se o KEDA-HTTP processou o
HTTPScaledObject
criado na etapa anterior:kubectl get hpa,scaledobject -n ollama
A saída mostra os recursos
HorizontalPodAutoscaler
(criados pelo KEDA) eScaledObject
(criados pelo KEDA-HTTP):NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE horizontalpodautoscaler.autoscaling/keda-hpa-ollama Deployment/ollama 0/100 (avg) 1 2 1 2d NAME SCALETARGETKIND SCALETARGETNAME MIN MAX TRIGGERS AUTHENTICATION READY ACTIVE FALLBACK PAUSED AGE scaledobject.keda.sh/ollama apps/v1.Deployment ollama 0 2 external-push True False False Unknown 2d
Verifique se a implantação é reduzida a zero pods.
Aguarde o período definido no campo
scaledownPeriod
e execute o comando:kubectl get deployments -n ollama
A saída mostra que o KEDA reduziu a implantação do Ollama e que nenhum pod está em execução:
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE ollama 0/0 0 0 2d
Acionar o escalonamento vertical
Para estimular o escalonar verticalmente da implantação, chame o serviço do Ollama usando o proxy configurado pelo complemento KEDA-HTTP. Isso faz com que o valor da métrica taxa de solicitação aumente e aciona a criação de um primeiro pod.
Use os recursos de encaminhamento de porta
kubectl
para acessar o proxy, porque ele não é exposto externamente.kubectl port-forward svc/keda-add-ons-http-interceptor-proxy -n keda 8080:8080 & # Set the 'Host' HTTP header so that the proxy routes requests to the Ollama server. curl -H "Host: ollama.ollama" \ http://localhost:8080/api/generate \ -d '{ "model": "gemma:7b", "prompt": "Hello!" }'
O comando
curl
envia o comando "Olá!" para um modelo da Gemma. Observe os tokens de resposta retornando na resposta. Para a especificação da API, consulte o guia do Ollama.Limpar
Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados no tutorial, exclua o projeto que os contém ou mantenha o projeto e exclua os recursos individuais.
Remova a inscrição e o tópico do Pub/Sub:
gcloud pubsub subscriptions delete keda-echo-read gcloud pubsub topics delete keda-echo
Exclua seu cluster do GKE:
gcloud container clusters delete scale-to-zero --location=${LOCATION}
A seguir
- Saiba mais sobre o escalonamento automático de cargas de trabalho de inferência de LLM no GKE.
- Conheça o repositório do GitHub e a documentação do KEDA.
Como configurar o ambiente
Para configurar o ambiente com o Cloud Shell, siga estas etapas: