使用HPA基于QPS数据实现应用的弹性伸缩
如果您的应用需要根据单位时间内收到的请求数量动态地调整计算资源总量,您可以使用ALB实例统计的QPS数据为应用的Pod设置弹性伸缩。
如何通过ARMS APM应用监控服务实现应用的HPA弹性伸缩
当应用接口的请求访问量飙升时,您可以通过Java应用接口的QPS配置HPA弹性策略,实现应用的弹性扩缩。本文介绍如何通过ARMS APM应用监控服务实现应用的HPA弹性伸缩。
根据不同业务场景调节HPA扩缩容灵敏度
在集群中启用容器水平伸缩HPA后,如果默认的扩缩容行为无法满足业务需求,您可以通过behavior字段更细粒度地配置缩容(scaleDown)和扩容(scaleUp)行为。例如,您可以在流量急剧上升时实现快速扩容,负载波动频繁的场景下实现快速扩容和缓慢缩容,对状态敏感的应用实现禁止缩容等。
实现容器定时水平伸缩CronHPA与容器水平伸缩HPA的协同配置
由于CronHPA和HPA两者无法相互感知,如果您的应用使用YAML同时配置了CronHPA和HPA,可能会出现两种配置独立工作,后执行操作覆盖了先执行操作的现象。为了解决这个问题,ACK提供了CronHPA兼容HPA的方案——当检测到两者同时存在时,将HPA作为CronHPA的扩缩容对象,从而实现...
Gitops应用使用HPA
由于Argo CD会定时同步Git仓库和集群中应用的状态,会和通过容器水平伸缩(HPA)来控制Pod副本数的行为发生冲突。因此对于使用GitOps发布的应用,如果使用容器水平伸缩控制Pod副本数,您需要对应用进行相应配置避免产生冲突。配置方式按照副本数分为默认1个副本和默认多个副本两种场景。
Kubernetes HPA 的三个误区与避坑指南
作者:之卫前言云计算带来的优势之一便是弹性能力,云原生场景下 Kubernetes 提供了水平弹性扩容能力(HPA),让应用可以随着实时指标进行扩/缩。然而 HPA 的实际工作情况可能和我们直观预想的情况是不一样的,这里面存在一些认知误区。本文总结了一下 EDAS 用户在使用 HPA 时常遇到的三个认知误区,具体如下:误区一:HPA 存在扩容死区现象:当 Request=Limit 时,期望利用....

Kubernetes HPA 的三个误区与避坑指南
前言云计算带来的优势之一便是弹性能力,云原生场景下Kubernetes提供了水平弹性扩容能力(HPA),让应用可以随着实时指标进行扩/缩。然而HPA的实际工作情况可能和我们直观预想的情况是不一样的,这里面存在一些认知误区。本文总结了一下 EDAS 用户在使用 HPA 时常遇到的三个认知误区,具体如下:误区一:HPA存在扩容死区现象:当Request=Limit时,期望利用率超过90%时,无法正常....

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
容器服务Kubernetes版您可能感兴趣
- 容器服务Kubernetes版profiling
- 容器服务Kubernetes版ai
- 容器服务Kubernetes版部署
- 容器服务Kubernetes版serverless
- 容器服务Kubernetes版调度
- 容器服务Kubernetes版大模型
- 容器服务Kubernetes版推理服务
- 容器服务Kubernetes版gateway
- 容器服务Kubernetes版优化
- 容器服务Kubernetes版实践
- 容器服务Kubernetes版集群
- 容器服务Kubernetes版容器
- 容器服务Kubernetes版pod
- 容器服务Kubernetes版应用
- 容器服务Kubernetes版云原生
- 容器服务Kubernetes版服务
- 容器服务Kubernetes版阿里云
- 容器服务Kubernetes版 Pod
- 容器服务Kubernetes版docker
- 容器服务Kubernetes版k8s
- 容器服务Kubernetes版 Docker
- 容器服务Kubernetes版kubernetes
- 容器服务Kubernetes版节点
- 容器服务Kubernetes版安装
- 容器服务Kubernetes版 K8S
- 容器服务Kubernetes版配置
- 容器服务Kubernetes版架构
- 容器服务Kubernetes版网络
- 容器服务Kubernetes版资源
- 容器服务Kubernetes版 kubernetes