Bagikan melalui

Gunakan Autoscaler Pod Vertikal di Azure Kubernetes Service (AKS)

  • Artikel

Artikel ini menunjukkan cara menggunakan Vertical Pod Autoscaler (VPA) pada kluster Azure Kubernetes Service (AKS). VPA secara otomatis menyesuaikan permintaan CPU dan memori untuk pod Anda agar sesuai dengan pola penggunaan beban kerja Anda. Fitur ini membantu mengoptimalkan performa aplikasi Anda dan mengurangi biaya menjalankan beban kerja Anda di AKS.

Untuk informasi selengkapnya, lihat gambaran umum Penskala Otomatis Pod Vertikal.

Sebelum Anda mulai

  • Jika Anda memiliki kluster AKS yang ada, pastikan kluster tersebut menjalankan Kubernetes versi 1.24 atau yang lebih tinggi.

  • Anda memerlukan Azure CLI versi 2.52.0 atau yang lebih baru yang diinstal dan dikonfigurasi. Jalankan az --version untuk menemukan versinya. Jika Anda perlu memasang atau meningkatkan, lihat Memasang Azure CLI.

  • Jika mengaktifkan VPA pada kluster yang ada, pastikan kubectl diinstal dan dikonfigurasi untuk terhubung ke kluster AKS Anda menggunakan az aks get-credentials perintah .

    az aks get-credentials --name <cluster-name> --resource-group <resource-group-name>

Menyebarkan Autoscaler Pod Vertikal pada kluster baru

  • Buat kluster AKS baru dengan VPA diaktifkan menggunakan az aks create perintah dengan --enable-vpa bendera .

    az aks create --name <cluster-name> --resource-group <resource-group-name> --enable-vpa --generate-ssh-keys

    Setelah beberapa menit, perintah selesai dan kembalikan informasi berformat JSON tentang kluster.

Perbarui kluster yang ada untuk menggunakan Penskala Otomatis Pod Vertikal

  • Perbarui kluster yang ada untuk menggunakan VPA menggunakan az aks update perintah dengan --enable-vpa bendera .

    az aks update --name <cluster-name> --resource-group <resource-group-name> --enable-vpa

    Setelah beberapa menit, perintah selesai dan kembalikan informasi berformat JSON tentang kluster.

Nonaktifkan Autoscaler Pod Vertikal pada kluster yang ada

  • Nonaktifkan VPA pada kluster yang ada menggunakan az aks update perintah dengan --disable-vpa bendera .

    az aks update --name <cluster-name> --resource-group <resource-group-name> --disable-vpa

    Setelah beberapa menit, perintah selesai dan kembalikan informasi berformat JSON tentang kluster.

Menguji penginstalan Autoscaler Pod Vertikal

Dalam contoh berikut, kami membuat penyebaran dengan dua pod, masing-masing menjalankan satu kontainer yang meminta 100 millicore dan mencoba menggunakan sedikit di atas 500 miliore. Kami juga membuat konfigurasi VPA yang menunjuk pada penyebaran. VPA mengamati perilaku pod, dan setelah sekitar lima menit, memperbarui pod untuk meminta 500 millicore.

  1. Buat file bernama hamster.yaml dan salin dalam manifes berikut dari contoh Vertical Pod Autoscaler dari repositori GitHub kubernetes/autoscaler :

    apiVersion: "autoscaling.k8s.io/v1"
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: hamster-vpa
spec:
  targetRef:
    apiVersion: "apps/v1"
    kind: Deployment
    name: hamster
  resourcePolicy:
    containerPolicies:
      - containerName: '*'
        minAllowed:
          cpu: 100m
          memory: 50Mi
        maxAllowed:
          cpu: 1
          memory: 500Mi
        controlledResources: ["cpu", "memory"]
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hamster
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: hamster
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hamster
    spec:
      securityContext:
        runAsNonRoot: true
        runAsUser: 65534
      containers:
        - name: hamster
          image: registry.k8s.io/ubuntu-slim:0.1
          resources:
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 50Mi
          command: ["/bin/sh"]
          args:
            - "-c"
            - "while true; do timeout 0.5s yes >/dev/null; sleep 0.5s; done"

  2. Sebarkan hamster.yaml contoh Autoscaler Pod Vertikal menggunakan kubectl apply perintah .

    kubectl apply -f hamster.yaml

    Setelah beberapa menit, perintah selesai dan kembalikan informasi berformat JSON tentang kluster.

  3. Lihat pod yang sedang berjalan menggunakan kubectl get perintah .

    kubectl get pods -l app=hamster

    Output Anda akan terlihat mirip dengan contoh output berikut:

    hamster-78f9dcdd4c-hf7gk   1/1     Running   0          24s
hamster-78f9dcdd4c-j9mc7   1/1     Running   0          24s

  4. Lihat reservasi CPU dan Memori pada salah satu pod menggunakan kubectl describe perintah . Pastikan Anda mengganti <example-pod> dengan salah satu ID pod yang dikembalikan dalam output Anda dari langkah sebelumnya.

    kubectl describe pod hamster-<example-pod>

    Output Anda akan terlihat mirip dengan contoh output berikut:

     hamster:
    Container ID:  containerd://
    Image:         k8s.gcr.io/ubuntu-slim:0.1
    Image ID:      sha256:
    Port:          <none>
    Host Port:     <none>
    Command:
      /bin/sh
    Args:
      -c
      while true; do timeout 0.5s yes >/dev/null; sleep 0.5s; done
    State:          Running
      Started:      Wed, 28 Sep 2022 15:06:14 -0400
    Ready:          True
    Restart Count:  0
    Requests:
      cpu:        100m
      memory:     50Mi
    Environment:  <none>

    Pod memiliki 100 milikpu dan 50 Mibibyte Memori yang dicadangkan dalam contoh ini. Untuk aplikasi sampel ini, pod membutuhkan kurang dari 100 milikpu untuk dijalankan, sehingga tidak ada kapasitas CPU yang tersedia. Pod juga mencadangkan lebih sedikit memori daripada yang diperlukan. Penyebaran Vertical Pod Autoscaler vpa-recommender menganalisis pod yang menghosting aplikasi hamster untuk melihat apakah persyaratan CPU dan Memori sesuai. Jika penyesuaian diperlukan, vpa-updater akan menjalankan kembali pod dengan nilai yang diperbarui.

  5. Pantau pod menggunakan kubectl get perintah .

    kubectl get --watch pods -l app=hamster

  6. Ketika pod hamster baru dimulai, Anda dapat melihat reservasi CPU dan Memori yang diperbarui menggunakan kubectl describe perintah . Pastikan Anda mengganti <example-pod> dengan salah satu ID pod yang dikembalikan dalam output Anda dari langkah sebelumnya.

    kubectl describe pod hamster-<example-pod>

    Output Anda akan terlihat mirip dengan contoh output berikut:

    State:          Running
  Started:      Wed, 28 Sep 2022 15:09:51 -0400
Ready:          True
Restart Count:  0
Requests:
  cpu:        587m
  memory:     262144k
Environment:  <none>

    Pada output sebelumnya, Anda dapat melihat bahwa reservasi CPU meningkat menjadi 587 milikpu, yang lebih dari lima kali nilai asli. Memori meningkat menjadi 262.144 Kilobyte, yaitu sekitar 250 Mibibyte, atau lima kali nilai asli. Pod ini kurang bersumber daya, dan Penskala Otomatis Pod Vertikal mengoreksi perkiraan dengan nilai yang jauh lebih tepat.

  7. Lihat rekomendasi yang diperbarui dari VPA menggunakan kubectl describe perintah untuk menjelaskan informasi sumber daya hamster-vpa.

    kubectl describe vpa/hamster-vpa

    Output Anda akan terlihat mirip dengan contoh output berikut:

     State:          Running
  Started:      Wed, 28 Sep 2022 15:09:51 -0400
Ready:          True
Restart Count:  0
Requests:
  cpu:        587m
  memory:     262144k
Environment:  <none>

Mengatur permintaan Penskala Otomatis Pod Vertikal

Objek VerticalPodAutoscaler secara otomatis mengatur permintaan sumber daya pada pod dengan updateMode dari Auto. Anda dapat menetapkan nilai yang berbeda tergantung pada kebutuhan dan pengujian Anda. Dalam contoh ini, kami membuat dan menguji manifes penyebaran dengan dua pod, masing-masing menjalankan kontainer yang meminta 100 miliCPU dan 50 MiB Memori, dan mengatur updateMode ke Recreate.

  1. Buat file bernama azure-autodeploy.yaml dan salin dalam manifes berikut:

    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vpa-auto-deployment
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: vpa-auto-deployment
  template:
    metadata:
      labels:
        app: vpa-auto-deployment
    spec:
      containers:
      - name: mycontainer
        image: mcr.microsoft.com/oss/nginx/nginx:1.15.5-alpine
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 50Mi
        command: ["/bin/sh"]
        args: ["-c", "while true; do timeout 0.5s yes >/dev/null; sleep 0.5s; done"]

  2. Buat pod menggunakan kubectl create perintah .

    kubectl create -f azure-autodeploy.yaml

    Setelah beberapa menit, perintah selesai dan kembalikan informasi berformat JSON tentang kluster.

  3. Lihat pod yang sedang berjalan menggunakan kubectl get perintah .

    kubectl get pods

    Output Anda akan terlihat mirip dengan contoh output berikut:

    NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
vpa-auto-deployment-54465fb978-kchc5   1/1     Running   0          52s
vpa-auto-deployment-54465fb978-nhtmj   1/1     Running   0          52s

  4. Buat file bernama azure-vpa-auto.yaml dan salin dalam manifes berikut:

    apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: vpa-auto
spec:
  targetRef:
    apiVersion: "apps/v1"
    kind:       Deployment
    name:       vpa-auto-deployment
  updatePolicy:
    updateMode: "Recreate"

    Nilai targetRef.name menentukan bahwa setiap pod yang dikontrol oleh penyebaran bernama vpa-auto-deployment milik VerticalPodAutoscaler. Nilai updateMode Recreate berarti bahwa pengontrol Vertikal Pod Autoscaler dapat menghapus pod, menyesuaikan permintaan CPU dan Memori, lalu membuat pod baru.

  5. Terapkan manifes ke kluster menggunakan kubectl apply perintah .

    kubectl create -f azure-vpa-auto.yaml

  6. Tunggu beberapa menit lalu lihat pod yang sedang berjalan menggunakan kubectl get perintah .

    kubectl get pods

    Output Anda akan terlihat mirip dengan contoh output berikut:

    NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
vpa-auto-deployment-54465fb978-qbhc4   1/1     Running   0          2m49s
vpa-auto-deployment-54465fb978-vbj68   1/1     Running   0          109s

  7. Dapatkan informasi terperinci tentang salah satu pod yang sedang berjalan menggunakan kubectl get perintah . Pastikan Anda mengganti <pod-name> dengan nama salah satu pod dari output sebelumnya.

    kubectl get pod <pod-name> --output yaml

    Output Anda akan terlihat mirip dengan contoh output berikut, yang menunjukkan bahwa pengontrol VPA meningkatkan permintaan Memori menjadi 262144k dan permintaan CPU menjadi 25 miliCPU:

    apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  annotations:
    vpaObservedContainers: mycontainer
    vpaUpdates: 'Pod resources updated by vpa-auto: container 0: cpu request, memory
      request'
  creationTimestamp: "2022-09-29T16:44:37Z"
  generateName: vpa-auto-deployment-54465fb978-
  labels:
    app: vpa-auto-deployment

spec:
  containers:
  - args:
    - -c
    - while true; do timeout 0.5s yes >/dev/null; sleep 0.5s; done
    command:
    - /bin/sh
    image: mcr.microsoft.com/oss/nginx/nginx:1.15.5-alpine
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    name: mycontainer
    resources:
      requests:
        cpu: 25m
        memory: 262144k

  8. Dapatkan informasi terperinci tentang Autoscaler Pod Vertikal dan rekomendasinya untuk CPU dan Memori menggunakan kubectl get perintah .

    kubectl get vpa vpa-auto --output yaml

    Output Anda akan terlihat mirip dengan contoh output berikut:

     recommendation:
  containerRecommendations:
  - containerName: mycontainer
    lowerBound:
      cpu: 25m
      memory: 262144k
    target:
      cpu: 25m
      memory: 262144k
    uncappedTarget:
      cpu: 25m
      memory: 262144k
    upperBound:
      cpu: 230m
      memory: 262144k

    Dalam contoh ini, hasil dalam target atribut menentukan bahwa tidak perlu mengubah CPU atau target Memori agar kontainer berjalan optimal. Namun, hasilnya dapat bervariasi tergantung pada aplikasi dan pemanfaatan sumber dayanya.

    Autoscaler Pod Vertikal menggunakan lowerBound atribut dan upperBound untuk memutuskan apakah akan menghapus pod dan menggantinya dengan pod baru. Jika pod memiliki permintaan yang kurang dari batas bawah atau lebih besar dari batas atas, Penskala Otomatis Pod Vertikal menghapus pod dan menggantinya dengan pod yang memenuhi atribut target.

Pemberi Rekomendasi Tambahan untuk Autoscaler Pod Vertikal

Pemberi Rekomendasi memberikan rekomendasi untuk penggunaan sumber daya berdasarkan konsumsi sumber daya real time. AKS menyebarkan Pemberi Rekomendasi saat kluster mengaktifkan VPA. Anda dapat menyebarkan Pemberi Rekomendasi yang dikustomisasi atau Pemberi Rekomendasi tambahan dengan gambar yang sama dengan yang default. Manfaat memiliki Pemberi Rekomendasi yang disesuaikan adalah Anda dapat menyesuaikan logika rekomendasi Anda. Dengan Pemberi Rekomendasi tambahan, Anda dapat mempartisi VPU untuk menggunakan Pemberi Rekomendasi yang berbeda.

Dalam contoh berikut, kami membuat Pemberi Rekomendasi tambahan, berlaku untuk clust AKS yang ada, dan mengonfigurasi objek VPA untuk menggunakan Pemberi Rekomendasi tambahan.

  1. Buat file bernama extra_recommender.yaml dan salin dalam manifes berikut:

    apiVersion: apps/v1 
kind: Deployment 
metadata: 
  name: extra-recommender 
  namespace: kube-system 
spec: 
  replicas: 1 
  selector: 
    matchLabels: 
      app: extra-recommender 
  template: 
    metadata: 
      labels: 
        app: extra-recommender 
    spec: 
      serviceAccountName: vpa-recommender 
      securityContext: 
        runAsNonRoot: true 
        runAsUser: 65534
      containers: 
      - name: recommender 
        image: registry.k8s.io/autoscaling/vpa-recommender:0.13.0 
        imagePullPolicy: Always 
        args: 
          - --recommender-name=extra-recommender 
        resources: 
          limits: 
            cpu: 200m 
            memory: 1000Mi 
          requests: 
            cpu: 50m 
            memory: 500Mi 
        ports: 
        - name: prometheus 
          containerPort: 8942

  2. Sebarkan extra-recomender.yaml contoh Autoscaler Pod Vertikal menggunakan kubectl apply perintah .

    kubectl apply -f extra-recommender.yaml

    Setelah beberapa menit, perintah selesai dan kembalikan informasi berformat JSON tentang kluster.

  3. Buat file bernama hamster-extra-recommender.yaml dan salin dalam manifes berikut:

    apiVersion: "autoscaling.k8s.io/v1" 
kind: VerticalPodAutoscaler 
metadata: 
  name: hamster-vpa 
spec: 
  recommenders:  
    - name: 'extra-recommender' 
  targetRef: 
    apiVersion: "apps/v1" 
    kind: Deployment 
    name: hamster 
  updatePolicy: 
    updateMode: "Auto" 
  resourcePolicy: 
    containerPolicies: 
      - containerName: '*' 
        minAllowed: 
          cpu: 100m 
          memory: 50Mi 
        maxAllowed: 
          cpu: 1 
          memory: 500Mi 
        controlledResources: ["cpu", "memory"] 
--- 
apiVersion: apps/v1 
kind: Deployment 
metadata: 
  name: hamster 
spec: 
  selector: 
    matchLabels: 
      app: hamster 
  replicas: 2 
  template: 
    metadata: 
      labels: 
        app: hamster 
    spec: 
      securityContext: 
        runAsNonRoot: true 
        runAsUser: 65534 # nobody 
      containers: 
        - name: hamster 
          image: k8s.gcr.io/ubuntu-slim:0.1 
          resources: 
            requests: 
              cpu: 100m 
              memory: 50Mi 
          command: ["/bin/sh"] 
          args: 
            - "-c" 
            - "while true; do timeout 0.5s yes >/dev/null; sleep 0.5s; done"

    Jika memory tidak ditentukan dalam controlledResources, Pemberi Rekomendasi tidak merespons peristiwa OOM. Dalam contoh ini, kami hanya mengatur CPU di controlledValues. controlledValues memungkinkan Anda untuk memilih apakah akan memperbarui permintaan sumber daya kontainer menggunakanRequestsOnly opsi , atau dengan permintaan sumber daya dan batas menggunakan RequestsAndLimits opsi . Nilai defaultnya adalah RequestsAndLimits. Jika Anda menggunakan opsi , RequestsAndLimits permintaan dihitung berdasarkan penggunaan aktual, dan batasan dihitung berdasarkan rasio permintaan dan batas pod saat ini.

    Misalnya, jika Anda memulai dengan pod yang meminta 2 CPU dan membatasi 4 CPU, VPA selalu menetapkan batas menjadi dua kali lipat dari permintaan. Prinsip yang sama berlaku untuk Memori. Saat Anda menggunakan mode ini RequestsAndLimits , mode ini dapat berfungsi sebagai cetak biru untuk permintaan dan batas sumber daya aplikasi awal Anda.

    Anda dapat menyederhanakan objek VPA menggunakan Auto mode dan rekomendasi komputasi untuk CPU dan Memori.

  4. Sebarkan hamster-extra-recomender.yaml contoh menggunakan kubectl apply perintah .

    kubectl apply -f hamster-extra-recommender.yaml

  5. Pantau pod Anda menggunakan [kubectl getperintah ]kubectl-get .

    kubectl get --watch pods -l app=hamster

  6. Saat pod hamster baru dimulai, lihat reservasi CPU dan Memori yang diperbarui menggunakan kubectl describe perintah . Pastikan Anda mengganti <example-pod> dengan salah satu ID pod Anda.

    kubectl describe pod hamster-<example-pod>

    Output Anda akan terlihat mirip dengan contoh output berikut:

    State:          Running
  Started:      Wed, 28 Sep 2022 15:09:51 -0400
Ready:          True
Restart Count:  0
Requests:
  cpu:        587m
  memory:     262144k
Environment:  <none>

  7. Lihat rekomendasi yang diperbarui dari VPA menggunakan kubectl describe perintah .

    kubectl describe vpa/hamster-vpa

    Output Anda akan terlihat mirip dengan contoh output berikut:

    State:          Running
 Started:      Wed, 28 Sep 2022 15:09:51 -0400
Ready:          True
Restart Count:  0
Requests:
  cpu:        587m
  memory:     262144k
Environment:  <none>
Spec:
  recommenders:
    Name: customized-recommender

Memecahkan masalah Autoscaler Pod Vertikal

Jika Anda mengalami masalah dengan Penskala Otomatis Pod Vertikal, Anda dapat memecahkan masalah komponen sistem dan definisi sumber daya kustom untuk mengidentifikasi masalah.

  1. Verifikasi bahwa semua komponen sistem berjalan menggunakan perintah berikut:

    kubectl --namespace=kube-system get pods|grep vpa

    Output Anda harus mencantumkan tiga pod: pemberi rekomendasi, updater, dan admission-controller, semuanya dengan status Running.

  2. Untuk setiap pod yang dikembalikan dalam output Anda sebelumnya, verifikasi bahwa komponen sistem mencatat kesalahan apa pun menggunakan perintah berikut:

    kubectl --namespace=kube-system logs [pod name] | grep -e '^E[0-9]\{4\}'

  3. Verifikasi bahwa definisi sumber daya kustom dibuat menggunakan perintah berikut:

    kubectl get customresourcedefinition | grep verticalpodautoscalers

Langkah berikutnya

Untuk mempelajari selengkapnya tentang objek VPA, lihat referensi VERTICAL Pod Autoscaler API.