Автомасштабирование Kubernetes: HPA, VPA и автомасштабирование кластера
Автомасштабирование в K8s работает на разных уровнях архитектуры: от числа подов (HPA) и выделяемых им ресурсов (VPA) до количества нод в кластере (Cluster Autoscaler). И пускай кажется, что достаточно поставить пару манифестов и забыть, реальность сложнее - эффективная настройка требует понимания и бизнес-логики приложения, и внутренностей самого Kubernetes. Погружаемся в дебри всех трех типов автомасштабирования, учимся их грамотно конфигурировать и комбинировать между собой, разбираем боевые кейсы с нестандартными ситуациями.Типы масштабирования в KubernetesKubernetes предлагает троицу подходов к автоматическому масштабированию, и каждый из них заточен под разные ситуации. Понимание того, когда применять каждый из них — это уже половина успеха при построении по-настоящему эластичной системы. Горизонтальный Pod Автоскейлер (HPA) — самый распространённый зверь в зоопарке масштабирования. Он отвечает за количество запущенных реплик под'ов, увеличивая или уменьшая их число в зависимости от нагрузки. Это как нанимать больше работников в час пик и отправлять их домой, когда делать нечего. HPA смотрит на метрики использования (чаще всего CPU и память), и если они превышают заданные пороги — бах! — и у вас на пару подов больше.
Наконец, Кластерный Автоскейлер (Cluster Autoscaler) — это уже мастер-класс по управлению физическими (виртуальными) нодами. Если поды не могут разместиться на существующих нодах или, наоборот, ноды простаивают — он добавляет или удаляет доступные машины. Представьте этот компонент как управляющего дата-центром, который может по щелчку пальцев заказывать новые сервера или отключать неиспользуемые. Эти три всадника автоскейлинга часто используются совместно, хотя в некоторых ситуациях могут и конфликтовать. Они как три разные кнопки в кабине самолёта — каждая влияет на полёт, но знать и уметь нажимать нужную в правильный момент — это и есть мастерство администрирования K8s. Где расположить БД для Kubernetes кластера в облаке Запуск docker образа в kubernetes Деплой телеграм бота на Google Kubernetes Engine через GitLab CI Возможно ли поднять в kubernetes proxy Правила принятия решений при автомасштабировании: метрики, пороги и алгоритмыАвтоскейлеры в Kubernetes не просто тупо смотрят на цифры и дёргают рычаги — они руководствуются набором хитрых правил, которые стоит понимать, чтобы не получить сюрпризов в продакшене. Начнём с метрик — главной пищи для автоскейлеров. Все три автоскейлера питаются разными данными: HPA обычно потребляет CPU и память, но может работать и с кастомными метриками типа RPS (запросов в секунду) или длины очереди. VPA в основном ест исторические данные загрузки CPU и памяти, поскольку ему нужно точно знать, сколько ресурсов потребляли контейнеры. Ну а Cluster Autoscaler смотрит преимущественно на два момента: есть ли неразмещенные поды и насколько загружены ноды.
А теперь о главном — алгоритмах решений. HPA использует формулу:
VPA тоже не прост: он собирает данные за 8 дней (по умолчанию), строит гистограммы использования ресурсов и определяет подходящие значения запросов (requests) и лимитов (limits), учитывая максимальные всплески нагрузки с небольшим запасом. При этом он может действовать как рекомендательно, так и автоматически убивая и пересоздавая поды с новыми параметрами. А Cluster Autoscaler додумывает "что было бы, если" — если бы он добавил или удалил ноду, улучшилась бы ситуация? В отличие от других скейлеров, ему нужно учитывать не только метрики, но и стоимость инфраструктуры, и время запуска новых нод, и политики эвакуации. Ограничения стандартных механизмов масштабирования в KubernetesПри всей крутости автоскейлеров в K8s, у них есть свои болевые точки, о которых молчат вендоры, но знают все, кто хоть раз ставил их в прод. И перед тем как безоговорочно доверить им свои рабочие нагрузки, стоит понимать их узкие места. HPA страдает от запаздывания. Когда нагрузка внезапно подскакивает, HPA начинает нервно отправлять запросы на создание новых подов. Но пока эти поды запускаются, настраиваются и начинают принимать трафик (а это может занимать от нескольких секунд до минут), ваше приложение уже может лежать в конвульсиях. Жертвы такой задержки — сервисы с резкими скачками нагрузки, например, платёжные системы в Чёрную пятницу. VPA и его дилемма Шрёдингера — нельзя изменить ресурсы запущенного контейнера не убив его. VPA в режиме Auto создаёт мини-даунтаймы при каждом изменении ресурсов, что делает его бесполезным для сервисов, требующих постоянной доступности. Кроме того, VPA — ресурсоёмкая штука, которая жрёт память на аналитику исторических данных, что на небольших кластерах может быть неоправданно.
Наконец, все три автоскейлера могут конфликтовать. Типичная ситуация: VPA увеличивает ресурсы подов, это приводит к тому, что на ноды помещается меньше подов, и Cluster Autoscaler решает добавить ноду. В это же время HPA решает, что нагрузка снизилась, и уменьшает количество подов, делая новую ноду бесполезной. Такие "войны скейлеров" — боль и слёзы многих админов. Практика применения HPA: принципы работы, конфигурация, примеры кодаГоризонтальный автоскейлер подов (HPA) — рабочая лошадка масштабирования в Kubernetes. Пришло время разобрать его до винтика и понять, как заставить его плясать под вашу дудку в реальных сценариях. Механизм работы HPA напоминает термостат: вы задаёте целевую температуру (метрику), а контроллер включает или выключает обогреватель (добавляет или удаляет поды), чтобы эту температуру поддерживать. Под капотом происходит следующее: 1. Контроллер HPA опрашивает API метрик (обычно каждые 15 секунд). 2. Сравнивает текущие значения с целевыми. 3. Расчитывает желаемое количество реплик. 4. Обновляет объект развёртывания (Deployment, StatefulSet и т.д.). Вот так выглядит базовый манифест HPA, который следит за утилизацией CPU:
Но CPU — это всего лишь верхушка айсберга. В более сложных случаях можно использовать память:
Хочется фокусов посложнее? HPA поддерживает комбинацию метрик с разными типами:
Ещё один вариант для продвинутого масштабирования — это использование Object метрик, которые относятся к конкретным объектам Kubernetes. Например, можно масштабировать на основе количества запросов, попадающих на Ingress контроллер:
Конечно, настоящее искусство — правильно определить метрики, на которых действительно нужно масштабироваться. Я часто вижу, как разработчики пытаются использовать CPU/память как "серебряную пулю", хотя их приложение может страдать от совсем других вещей — вроде числа открытых соединений или времени ответа. В таких случаях Prometheus с кастомными метриками — ваше всё. Кастомные метрики для HPA: интеграция с Prometheus и другими системами мониторингаМир не ограничивается CPU и памятью, особенно когда речь идёт о сложных приложениях. Часто для принятия решений о масштабировании нужны метрики, до которых Kubernetes "из коробки" не достаёт: количество запросов в очереди, латентность API, бизнес-показатели и прочие вкусности. И вот тут на сцену выходят кастомные метрики и их интеграция. Схема работы с кастомными метриками выглядит так: 1. Ваш сервис экспортирует метрики. 2. Prometheus (или другая система) собирает их. 3. Специальный адаптер преобразует данные в формат, понятный Kubernetes API. 4. HPA забирает эти метрики и принимает решения о масштабировании. Самый популярный подход — использование связки Prometheus + Prometheus Adapter. Сначала нужно установить сам Prometheus через Helm или operator:
http_requests_total и преобразует её в http_requests_per_second , расчитывая среднее за 2 минуты. Теперь можно использовать её в HPA:
Но Prometheus — не единственный вариант. Существуют адаптеры для Datadog, New Relic, Google StackDriver. Например, с Datadog процес похожий, только установка адаптера немного отличается:
Для особо извращенных случаев, когда нужна супер-кастомная логика, можно написать свой адаптер метрик, но это уже высший пилотаж, требующий глубокого погружения в API Kubernetes. Большинству проектов хватает стандартных адаптеров или их несложной настройки. Особенно ценны кастомные метрики в случаях, когда стандартные CPU и память не отражают реальных потребностей в масштабировании. Например, веб-приложение с высокой пропускной способностью может обслуживать тысячи запросов, почти не нагружая процессор, но при этом исчерпывать пропускную способность сети или открытые соединения. Для создания действительно мощных правил масштабирования на основе Prometheus адаптера нужно освоить PromQL — язык запросов Prometheus. Вот пример более сложного адаптера для мониторинга времени ответа API:
Если с Prometheus стало совсем скучно, можно интегрировать HPA с AWS CloudWatch. Понадобится установить aws-custom-metrics-adapter:
Тонкость работы с кастомными метриками — кеширование. Некоторые системы могут отдавать устаревшие данные, что приводит к неоптимальным решениям. Убедитесь, что ваш адаптер правильно настроен с точки зрения периода обновления данных. Отдельно отмечу, что настройка произвольных PromQL запросов может вести к непредсказуемому поведению HPA, если неправильно расчитать или масштабировать значения. Всегда начинайте с тестов в нагрузочной среде, а не сразу в продакшн. Стабилизационные окна и настройка чувствительности HPA к изменениям нагрузкиОдин из самых раздражающих моментов в работе с HPA — это эффект "флаппинга", когда поды то создаются, то удаляются с безумной частотой. Представьте: метрика нагрузки часто скачет вокруг порогового значения, и HPA мечется туда-сюда как пьяный матрос на палубе в шторм. И вот поды плодятся и тут же уничтожаются, создавая нагрузку на API-сервер и дестабилизируя систему. К щастью, начиная с Kubernetes 1.18, разработчики добавили фичу — настройку поведения автоскейлера через секцию behavior . Ключевым элементом здесь выступают стабилизационные окна — периоды времени, в течение которых автоскейлер "думает", прежде чем совершить действие.
Но настройка чувствительности не ограничивается окнами. Вы также можете задать, насколько агрессивно должен вести себя скейлер при изменении нагрузки:
Настройка HPA для многоконтейнерных подов: стратегии и особенностиПредставьте: у вас под, в котором крутятся три контейнера с разными аппетитами. Один жрёт CPU, другой память, а третий вообще непонятно что делает. Как в таком случае настроить адекватное масштабирование? Первое и ключевое правило — HPA смотрит на суммарное потребление ресурсов всеми контейнерами. Если один из ваших контейнеров — это скромный nginx, а второй — прожорливый аналитический движок, то HPA будет видеть только их совокупный аппетит. А это значит, что нужна особая стратегия:
ContainerResource и поле container — это фишка Kubernetes 1.20+, позволяющая таргетировать конкретный контейнер вместо всего пода. Это прям спасение для многоконтейнерных конфигураций. На практике я сталкивался со случаем, когда в поде сидел основной сервис и сайдкар для мониторинга. Мониторинг почти не жрал ресурсы, но основной сервис при нагрузке начинал дико раскочегариваться. Без таргетирования конкретного контейнера нам бы пришлось задавать очень сложные и неточные правила.Если вы используете неколько разных контейнеров в поде, другая стратегия — масштабирование по разным метрикам для разных контейнеров:
При работе с многоконтейнерными подами всегда обращайте внимание на доминантный контейнер — тот, который обычно первым достигает пределов ресурсов. Именно его метрики чаще всего должны диктовать политику масштабирования. Тонкости настройки VPA: когда применять, ограничения, реальные кейсыВертикальный автоскейлер — VPA — инструмент нишевый, но порой незаменимый. В отличие от HPA, который плодит клоны подов, VPA — как хороший тренер: меняет "телосложение" существующих, работая с их CPU и памятью. Но когда же VPA действительно круче конкурентов, а когда его лучше отключить и забыть? VPA идеален для гордых одиночек — сервисов, которые в принципе не могут быть размножены горизонтально. Типичные примеры: базы данных с состоянием, сервисы с привязкой к уникальным ресурсам или легаси-монолиты, которые рассыпаются при попытке запустить несколько копий. Для них VPA — едиственный способ адаптации к нагрузке без ручной перенастройки.
Особенно тяжело VPA уживается с HPA в одной системе. Если HPA масштабирует по CPU, а VPA в это же время меняет лимиты CPU, получается весёлая какофоня, когда автоскейлеры мешают друг другу. Единственный нормальный вариант сосуществования — это когда HPA смотрит на кастомные метрики, не связанные с ресурсами. В боевых условиях VPA показал себя как отличный инструмент для миграции legacy-приложений в Kubernetes. В одном из проектов мы не могли точно предсказать нагрузку на бухгалтерскую систему (особено в конце квартала). VPA помог ей получать нужные ресурсы без постоянного ручного вмешательства, и при этом экономить в периоды затишья. Но подобные результаты дались не сразу — мониторинг потребления ресурсов в течение нескольких часов не слишком надежен, лучше дать VPA поработать хотя бы неделю. Режимы работы VPA: Auto, Initial, Off и RecreateVPA не просто тупо меняет ресурсы — он имеет несколько режимов работы, которые кардинально меняют его поведение. Это как переключатель на швейцарском ноже — одно движение, и инструмент выполняет совершенно другую функцию. Режим Auto — самый агрессивный и радикальный. В этом режиме VPA не церемонится: видит, что поду нужно больше ресурсов — убивает и пересоздаёт его с новыми параметрами. Без PDB (Pod Disruption Budget) это может привести к краткосрочным простоям, а с PDB — к ситуации "хочу, но не могу": VPA пытается перезапустить под, PDB блокирует, и все сидят в подвешенном состоянии.
Прогнозирование ресурсов с помощью VPA Recommender и анализ рекомендацийVPA Recommender — это мозговой центр вертикального автоскейлера, который работает как опытный финансовый аналитик с памятью слона. Он непрерывно мониторит потребление ресурсов вашими подами, строит исторические графики и на их основе предсказывает будущее. По умолчанию этот умник хранит и анализирует данные за последние 8 дней — этот период можно настроить, но обычно его хватает для выявления типичных патернов нагрузки. Внутри VPA Recommender творится натуральная наука — там работает ОРА (Outline Recommender Algorithm), который строит гистограммы потребления ресурсов и определяет оптимальные значения на основе перцентилей. Грубо говоря, если 95-й перцентиль потребления CPU составляет 250 милликор, а 95-й перцентиль памяти — 1Гб, то примерно такие значения и будут рекомендованы с небольшим запасом.
Status , которая включает в себя рекомендации для каждого контейнера:
Lower Bound — минимум ресурсов, при котором приложение выживет, Target — оптимальное значение, рекомендуемое для установки, а Upper Bound — верхняя граница для пиковых нагрузок.На практике важно не слепо доверять VPA, а анализировать его рекомендации. Я неоднократно сталкивался с ситуациями, когда резкие всплески потребления (например, при запуске приложения или выполнении периодических заданий) приводили к завышеным рекомендациям. Поэтому вначале лучше использовать режим Off , смотреть рекомендации хотя бы неделю и только потом включать автоматическое обновление.Взаимодействие VPA с системой Quality of Service (QoS) в KubernetesВзаимодействие VPA с Quality of Service в K8s — это как встреча двух властных менеджеров, пытающихся контролировать один и тот же проект. QoS определяет три класса подов: Guaranteed (зарезервировал ресурсы — получил гарантии), Burstable (могу взять больше, но и выгнать меня могут первым) и BestEffort (берешь, что дают, и молишься, чтобы не выселили). Когда VPA начинает менять ресурсы, это напрямую влияет на QoS класс — и тут начинается самое интересное. Когда VPA устанавливает одинаковые requests и limits, под становится Guaranteed — элитой кластера, защищенной от выселения при нехватке ресурсов. Если же VPA задает разные значения — под переходит в ненадежный Burstable.
Для защиты важных подов стоит настроить VPA так, чтобы он манипулировал requests и limits одинаково, сохраняя класс Guaranteed. Или же связать VPA с PDB (Pod Disruption Budget), чтобы ограничить количество одновременно недоступных подов. Автомасштабирование кластера: особенности работы в разных облакахВ отличие от HPA и VPA, которые играют в песочнице подов, Cluster Autoscaler управляет самими нодами, и делает это с учётом специфики облачного провайдера. По сути, это мостик между абстракциями Kubernetes и реальными виртуалками в облаке. И тут начинаются самые интересные различия. В AWS Cluster Autoscaler работает с Auto Scaling Groups (ASG). Он просто меняет размер уже существующих групп, но не может создавать новые. Основной прикол AWS — в концепции спот-инстансов, которые могут внезапно исчезнуть, если кто-то предложит больше денег. Поэтому в конфигурации важно указать возможность работы со спотами:
nodeSelector .Независимо от облака, Cluster Autoscaler всегда медлителен. Если HPA добавляет поды за секунды, то автоскейлеру кластера нужны минуты для создания новых нод. В своей практике я видел, как даже в AWS процесс мог занимать до 5 минут — это вечность для сервиса под внезапной нагрузкой. Особый случай — гибридные и мультиоблачные среды, где приходится комбинировать разных автоскейлеров или писать кастомную логику. Тут без слёз не взглянешь: разные API, разные скорости масштабирования, разные стратегии эвакуации нод. Зато можно оптимизировать стоимость, размещая нагрузки там, где сейчас дешевле. Оптимизация приоритетов удаления узлов при сокращении кластераКогда кластер сжимается, Cluster Autoscaler превращается в безжалостного палача — решает, какие ноды отправить на эшафот. По умолчанию логика прямолинейна: удаляются ноды с наименьшей утилизацией. Но эта стратегия не всегда идеальна. Я сталкивался с кейсом, когда автоскейлер методично убивал самые новые ноды (с наименьшей нагрузкой), оставляя старые, которые уже начинали хрипеть и терять в производительности. Для тонкой настройки мы можем использовать scale-down-utilization-threshold — этот параметр определяет, насколько загруженным должен быть узел, чтобы считаться кандидатом на удаление:
Еще один крутой параметр — scale-down-delay-after-add — определяет, сколько времени должно пройти после добавления узла, прежде чем его можно будет удалить:
Для важных приложений обязательно используйте PodDisruptionBudget, чтобы ограничить количество одновременно недоступных подов:
В ситуациях с разнородными нодами можно использовать scale-down-candidates-pool-ratio для контроля баланса между разными типами узлов при сокращении — это полезно, когда есть мощные, но дорогие ноды вперемешку с бюджетными, но похуже. Кастомные стратегии масштабирования узлов с использованием Node Affinity и TaintsСтандартный Cluster Autoscaler хорош для общих случаев, но когда дело касается гетерогенных кластеров со специализированными нагрузками, тут нужен более творческий подход. Node Affinity и Taints — два мощных механизма, которые позволяют создать по-настоящему умное масштабирование, учитывающее характеристики разных типов нагрузки. Представьте, что у вас есть приложения с GPU и обычные сервисы. Для них явно нужны разные типы нод. Разумно настроить ноды с GPU так, чтобы на них размещались только задачи для обработки графики:
Когда кластер автоматически масштабируется, умная маршрутизация подов критична для экономии. Я встречал случаи, когда неправильно настроеный афинити приводил к ситуации, когда под с маленькими требованиями не мог попасть на слабую, но свободную ноду из-за жёстких правил размещения и вызывал создание новой дорогой ноды. Тонкая работа с Node Affinity, Anti-Affinity и Taints требует понимания не только Kubernetes, но и особеностей вашей инфраструктуры и бизнеса — какие нагрузки критичны для бизнеса, какие могут подождать и какие требуют специального железа. Комбинированное использование механизмов масштабирования: стратегии и подходыВ реальном мире редко кто довольствуется каким-то одним способом масштабирования. Это как надеяться выжить в дикой природе с одним только швейцарским ножом — вроде и можно, но не очень практично. Умелое комбинирование HPA, VPA и Cluster Autoscaler открывает новые горизонты гибкости, но и добавляет головной боли, если не продумать архитектуру. Самый распространённый тандем — это HPA + Cluster Autoscaler. Это как идеальная пара в танце: HPA создаёт новые поды, когда нагрузка растёт, а Cluster Autoscaler обеспечивает, чтобы у них было где разместиться. Ключ к успеху этой комбинации — согласование временнЫх масштабов. HPA реагирует быстро (секунды или минуты), а Cluster Autoscaler — медленно (минуты или десятки минут). Эту разницу нужно учитывать при настройке стабилизационных окон:
1. Разделение сфер влияния: HPA масштабирует по кастомным метрикам (трафик, очереди), а VPA оптимизирует ресурсы внутри пода.
Самая сложная комбинация — все три механизма сразу. Тут важен строгий порядок настройки: 1. Сначала VPA в режиме Off — изучаем реальное потребление ресурсов. 2. Настройка HPA по неконфликтующим с VPA метрикам. 3. Настройка Cluster Autoscaler с буфером для новых подов. 4. Переключение VPA в режим Initial или Auto, но только для критических компонентов. Реальный кейс из жизни: мы настроили VPA для оптимизации ресурсов API-шлюзов, HPA для масштабирования по RPS, и Cluster Autoscaler для обеспечения нужного количества нод. Но если бы мы просто включили их без координации, произошло бы следующее: VPA увеличил бы ресурсы подов, что привело бы к снижению их плотности на нодах. HPA не понял бы, что поды теперь "тяжелее", и продолжал бы создавать их быстрее, чем Cluster Autoscaler успевал бы добавлять ноды. В итоге — ошибки планирования и недоступность сервиса. Спасло только четкое разграничение метрик и временных шкал для каждого компонента. Ещё одна хитрость — использование affinity и anti-affinity для разумного распределения подов по нодам. Это позволяет избегать ситуаций, когда автоскейлер добавляет новые машины, но поды не могут на них запланироваться из-за жёстких требований размещения.
Наконец, смешанное масштабирование требует и хорошо продуманого fallback-плана на случай, если один из механизмов выйдет из строя. Что будет, если сломается metrics-server? Как поведёт себя система, если накроется autoscaler? Имеет смысл держать под рукой эскапеды — ручные команды для экстренного масштабирования на случай, когда автоматика подводит. Интеграция с облачными сервисами масштабирования для гибридных решенийГибридное масштабирование — когда у вас один кластер размазан между собственным дата-центром и облаком, или вообще между разными облаками — это как пытаться дирижировать оркестром, где музыканты говорят на разных языках. Интеграция Kubernetes с нативными сервисами каждого облака требует виртуозности системного инженера. Представьте: у вас базовая нагрузка крутится на собственном железе, а пиковые всплески улетают в AWS или GCP. Для этого фокуса нужно подружить Cluster Autoscaler с API облачных провайдеров. В случае AWS это означает интеграцию с Auto Scaling Groups через такую конфигурацию:
Компромисс между стоимостью и производительностью — установка разных пулов нод с разными приоритетами эвакуации. Спот-инстансы в облаке идеальны для некритичных задач с возможностью прерывания, в то время как on-premise железо держит ядро системы. Экспертная оценка: сравнение эффективности, производительности и оптимизации затратПодводя итоги, сравним наших трёх мушкетеров автоскейлинга. HPA выигрывает в скорости реакции и простоте настройки — от кода до прода путь короткий. Но его близорукость к специфичным ресурсам (например, он слабо работает с GPU) часто приводит к неоптимальному использованию дорогостоящего железа. VPA — самый малоиспользуемый инструмент из троицы. Его потенциал в оптимизации затрат огромен (экономия до 40-60% расходов в некоторых проектах), но сложности с перезапуском подов и конфликты с HPA отпугивают многих. Идеальный сценарий для VPA — монолиты и СУБД, где горизонтальное масштабирование затруднительно. Cluster Autoscaler критичен для облачных вычислений, но его медлительность может стоить вам драгоценных минут при резких всплесках трафика. Рацонально держать буфер из предварительно прогретых нод для внезапных нагрузок. Мультиоблачные системы с комбинированным масштабированием предлагают максимальную гибкость, но ценой значительно возросшей сложности. По моему опыту, такие решения окупаются только при масштабах в сотни или тысячи нод и с действительно переменнымы нагрузками. Nginx + Kubernetes Конфигурация ngnix для Kubernetes Deployment Node.js аппа на Kubernetes Kubernetes не работает localhost Как сделать запрос к апи внутри кластера ? Вынести конфигурацию баз данных из тела конфигурации кластера почему vpa(y^i) != vpa(strcat(num2str(y),'^',num2str(i) ? Ошибка запуска кластера PostgreSQL после восстановления из бекапа кластера Как вычислить mod ( a , b ) в VPA ? Не работает vpa Отсутствует функция vpa Matrix Audio M-Stage HPA-2 USB |