Horizontalpodautoscaler skaliert Pods, endet aber sofort

1. Wie lange dauert horizontaler POD -Autoscaler??
2. Was ist horizontaler Pod Auto Skaling?
3. Wie höre ich die automatische Skalierung in Kubernetes auf?
4. Wie skalieren Sie in Kubernetes auf und ab Pods??
5. Wie testet man einen horizontalen Pod -Autoscaler??
6. Wie lange dauert es, bis HPA skaliert wird??
7. Ist die horizontale Skalierung besser?
8. Was ist der Unterschied zwischen horizontalem POD -Autoscaler und Cluster -Autoscaler?
9. Warum brauchen wir horizontale Skalierung??
10. Warum beendete automatische Skalierung meine Instanz??
11. Wie schalte ich die automatische Skalierung aus??
12. Was löst die automatische Skalierung aus?
13. Wie lange dauert es, um einen Cluster zu verbessern??
14. Ist die automatische Skalierung horizontal oder vertikal?
15. Was ist der Unterschied zwischen horizontalem Pod -Autoscaler und vertikalem Pod -Autoscaler?
16. Wie lange dauert es, einen Cluster zu erstellen??
17. Was passiert, wenn wir die Anzahl der Cluster zu sehr erhöhen?
18. Wie kann ich meine Clustering -Leistung verbessern??

Wie lange dauert horizontaler POD -Autoscaler??

Dieser Wert ist mit dem Flag-Horizontal-Pod-Autoscaler-CPU-Initialisierungs-Perioden.

Was ist horizontaler Pod Auto Skaling?

Der horizontale Pod -Autoscaler ändert die Form Ihrer Kubernetes -Arbeitsbelastung, indem die Anzahl der Pods automatisch erhöht oder verringert wird.

Wie höre ich die automatische Skalierung in Kubernetes auf?

Wenn Sie den Effekt des Cluster -Autoscaler vorübergehend deaktivieren möchten, probieren Sie die folgende Methode aus. Sie können den Effekt von Cluster -Autoscaler (Knotenebene) aktivieren und deaktivieren). Kubectl Get Deploy -n Kube -System -> Es wird die Kube-System-Bereitstellungen aufgelistet. Aktualisieren Sie das Coredns-Autoscaler- oder Autoscaler-Replik von 1 bis 0.

Wie skalieren Sie in Kubernetes auf und ab Pods??

Sie können die Bereitstellungen auf der Grundlage der CPU -Auslastung von Pods mit Kubectl Autoscale oder aus dem GKE -Workloads -Menü in der Google Cloud -Konsole basierend. Kubectl Autoscale erstellt ein Horizontalpodautoscaler (oder HPA) -Objekt, das auf eine bestimmte Ressource abzielt (genannt das Maßstab) und nach Bedarf skaliert.

Wie testet man einen horizontalen Pod -Autoscaler??

So testen Sie Ihre horizontale POD -Autoscaler -Installation. Stellen Sie eine einfache Apache -Webserveranwendung mit dem folgenden Befehl ein. Dieser Apache -Webserver -Pod erhält ein 500 Millicpu -CPU -Grenze und dient auf Port 80. Erstellen Sie eine horizontale POD-Autoscaler-Ressource für die PHP-Apache-Bereitstellung.

Wie lange dauert es, bis HPA skaliert wird??

Wie wir sahen, dauert das HPA fünf Minuten, bis die Anzahl der Repliken verkleinert wurde. In Wirklichkeit kann dies geändert werden, da diese Zahl die Standardeinstellung darstellt. Sie können diese Zeit mit-Horizontal-Pod-Autoscaler-Downscale-Delay reduzieren .

Ist die horizontale Skalierung besser?

Die horizontale Skalierung ist fast immer wünschenswerter als vertikale Skalierung, da Sie nicht in ein Ressourcendefizit geraten.

Was ist der Unterschied zwischen horizontalem POD -Autoscaler und Cluster -Autoscaler?

Cluster -Autoscaler (CA): Passt die Anzahl der Knoten im Cluster an, wenn Pods nicht planen oder wenn Knoten nicht genutzt werden. Horizontaler POD -Autoscaler (HPA): Passt die Anzahl der Repliken einer Anwendung an. Vertikaler Pod -Autoscaler (VPA): Passt die Ressourcenanforderungen und Grenzen eines Containers an.

Warum brauchen wir horizontale Skalierung??

Vorteile der horizontalen Skalierung:

Es ist einfach zu aktualisieren. Es ist einfach zu implementieren und kostet weniger. Es bietet flexible, skalierbare Werkzeuge. Es verfügt über eine unbegrenzte Skalierung mit unbegrenzter Hinzufügung von Serverinstanzen.

Warum beendete automatische Skalierung meine Instanz??

Amazon EC2 Auto Scaling endet an Spot -Instanzen, wenn einer der folgenden Auftritte auftritt: Die Kapazität ist nicht mehr verfügbar. Der Spotpreis übersteigt den maximalen Preis, den Sie für die Instanzen angegeben haben.

Wie schalte ich die automatische Skalierung aus??

Deaktivieren einer Skalierungsrichtlinie (Konsole)

Wählen Sie unter dynamischen Skalierungsrichtlinien auf der Registerkarte Automatic Scaling das Kontrollkästchen in der oberen rechten Ecke der gewünschten Skalierungsrichtlinie aus. Scrollen Sie nach oben in den Abschnitt Dynamic Scaling -Richtlinien und wählen Sie Aktionen, deaktivieren Sie.

Was löst die automatische Skalierung aus?

Die automatische Skalierungsgruppe in Ihrer elastischen Beanstalk -Umgebung verwendet zwei Amazon CloudWatch -Alarme, um Skalierungsvorgänge auszulösen. Die Standardtriggerskala, wenn der durchschnittliche Ausgangsnetzwerk von jeder Instanz über einen Zeitraum von fünf Minuten höher als 6 MB oder niedriger als 2 MB ist.

Wie lange dauert es, um einen Cluster zu verbessern??

Es dauert einige Zeit, bis GCP Ihr Cluster verbessert (normalerweise mindestens fünf Minuten). GCP sendet Ihnen eine Benachrichtigung in der Benutzeroberfläche, wenn Ihr Cluster fertig ist.

Ist die automatische Skalierung horizontal oder vertikal?

Horizontales Auto Skaling bezieht sich auf das Hinzufügen von mehr Servern oder Maschinen zur Autoskalierungsgruppe, um zu skalieren. Vertikale Autoskalierung bedeutet Skalierung, indem mehr Strom als mehr Einheiten hinzugefügt wird, zum Beispiel in Form eines zusätzlichen RAM.

Was ist der Unterschied zwischen horizontalem Pod -Autoscaler und vertikalem Pod -Autoscaler?

Grundsätzlich liegt der Unterschied zwischen VPA und HPA in ihrer Skalierung. HPA skaliert durch Hinzufügen oder Entfernen von Schoten - dies horizontal Skalierungskapazität. VPA skaliert jedoch durch Erhöhen oder Verringern von CPU- und Speicherressourcen innerhalb der vorhandenen POD -Container - die Skalierungskapazität vertikal.

Wie lange dauert es, einen Cluster zu erstellen??

Das Erstellen eines Cluster kann bis zu 40 Minuten dauern.

Was passiert, wenn wir die Anzahl der Cluster zu sehr erhöhen?

Wenn die Anzahl der Cluster zunimmt. Lassen Sie uns den Fall mit zwei Clustern sehen: Wie Sie sehen können, dass der durchschnittliche Abstand zwischen Datenpunkten und Zentroiden abnimmt.

Wie kann ich meine Clustering -Leistung verbessern??

Graph-basierte Clustering-Leistung kann leicht verbessert werden, indem die ICA-Blindquellen-Trennung während des Laplace-Einbettungsschritts der Graph angewendet wird. Anwenden von unbeaufsichtigtem Feature -Lernen zum Eingeben von Daten mithilfe von RICA oder SFT verbessert die Clustering -Leistung.