Форум программистов, компьютерный форум, киберфорум
Mr. Docker
Войти
Регистрация
Восстановить пароль

Автомасштабирование Kubernetes: HPA, VPA и автомасштабирование кластера

Запись от Mr. Docker размещена 02.05.2025 в 14:29
Показов 1097 Комментарии 0
Метки devops, hpa, kubernetes, vpa

Нажмите на изображение для увеличения
Название: 7bfc6b59-e002-43af-be47-e931ac8cdafd.jpg
Просмотров: 49
Размер:	198.6 Кб
ID:	10713
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 Kubernetes



Kubernetes 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.

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-api
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-api
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 75
Вертикальный Pod Автоскейлер (VPA) решает другую задачу — он не плодит новые поды, а регулирует ресурсы для уже существующих. Представьте его как тренера, который на лету подкручивает характеристики ваших серверов: больше CPU тут, чуть меньше памяти там. Особено круто для приложений, которые не могут масштабироваться горизонтально, или когда вы точно не знаете, сколько ресурсов им реально нужно.

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
Привет. Нагуглил и разобрал пример, как разместить Spring-овый микросервис в кубернетес-кластере....

Запуск docker образа в kubernetes
Контейнер в docker запускаю так: docker run --cap-add=SYS_ADMIN -ti -e "container=docker" -v...

Деплой телеграм бота на Google Kubernetes Engine через GitLab CI
Доброго времни суток. Прошу помощи у форумчан тк. сам не могу разобраться. Как задеплоить бота на...

Возможно ли поднять в kubernetes proxy
Задача. Дано: На роутере настроены 10 ip-адресов внешних от провайдера. На сервере vmware поднято...


Правила принятия решений при автомасштабировании: метрики, пороги и алгоритмы



Автоскейлеры 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.

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
metrics:
type: Resource
  resource:
    name: cpu
    target:
      type: Utilization
      averageUtilization: 80
type: Pods
  pods:
    metric:
      name: packets-per-second
    target:
      type: AverageValue
      averageValue: 1k
Пороги — это красные линии, пересекая которые система говорит: "Всё, пора действовать!". Для HPA — это обычно процент утилизации (например, 80% CPU). Но важно понимать, что это не жёсткий триггер. HPA использует "гистерезис" (умное слово для обозначения эффекта памяти) и смотрит на среднее значение метрики за некоторый период, чтобы не дёргаться при кратковременных скачках.

А теперь о главном — алгоритмах решений. HPA использует формулу:

YAML
1
desiredReplicas = ceil[currentReplicas * (currentMetricValue / desiredMetricValue)]
Но тут есть нюансы. Во-первых, Kubernetes не увеличивает число реплик мгновенно на огромное значение — есть система сдерживания с частичным скейлингом и кулдаунами. Во-вторых, при использовании нескольких метрик HPA выбирает ту, которая предлагает наибольшее число реплик.

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 Kubernetes



При 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.

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
# Пример конфликта, когда VPA пытается изменить ресурсы пода, защищенного PDB
apiVersion: policy/v1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:
name: api-pdb
spec:
minAvailable: 90%
selector:
  matchLabels:
    app: critical-api
Cluster Autoscaler тормозит как старый Запорожец в горку. Время от принятия решения до появления рабочей ноды может исчисляться минутами, что для взрывного роста трафика критично. Кроме того, он жёстко привязан к провайдеру облака и может работать некорректно в мультиоблачных средах.
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 кода



Горизонтальный 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:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: webapp-hpa
spec:
scaleTargetRef:
  apiVersion: apps/v1
  kind: Deployment
  name: webapp
minReplicas: 3
maxReplicas: 15
metrics:
type: Resource
  resource:
    name: cpu
    target:
      type: Utilization
      averageUtilization: 70
Что здесь происходит? Мы говорим Kubernetes: "Держи минимум 3 пода, максимум 15, и старайся, чтобы в среднем они использовали примерно 70% доступного CPU". Кстати, не ставьте целевое значение слишком низким — я видел прожекты, где при 30% подов плодилось как кроликов, а потом все удивлялись счетам от облачного провайдера.
Но CPU — это всего лишь верхушка айсберга. В более сложных случаях можно использовать память:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
metrics:
type: Resource
resource:
  name: memory
  target:
    type: AverageValue
    averageValue: 250Mi
Правда, с памятью есть нюанс — она не так быстро освобождается как загружается CPU, и это может привести к пилообразному масштабированию (scale up происходит быстро, а scale down медленно).
Хочется фокусов посложнее? HPA поддерживает комбинацию метрик с разными типами:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
metrics:
type: Resource
resource:
  name: cpu
  target:
    type: Utilization
    averageUtilization: 70
type: Resource
resource:
  name: memory
  target:
    type: Utilization
    averageUtilization: 80
type: Pods
pods:
  metric:
    name: packets-per-second
  target:
    type: AverageValue
    averageValue: 1k
В этом примере HPA будет масштабировать на основе трёх метрик, причём выберет ту, которая требует наибольшего количества подов. Так мы подстрахуемся сразу от нескольких видов нагрузки. А что если нам нужно масштабировать на основе очереди сообщений или ещё какой-то кастомной метрики? Для этого HPA предлагает интеграцию с кастомными и внешными метриками, но для этого вам потребуется настроить adapter-метрик. Одна из распространённых схем — использовать Prometheus как источник данных:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
metrics:
type: External
external:
  metric:
    name: kafka_consumergroup_lag
    selector:
      matchLabels:
        topic: orders
  target:
    type: AverageValue
    averageValue: 100
Этот пример масштабирует поды на основе отставания консьюмера Kafka — крутая фича, если вашим подам нужно переваривать очереди сообщений.

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:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
metrics:
type: Object
  object:
    describedObject:
      apiVersion: networking.k8s.io/v1
      kind: Ingress
      name: main-ingress
    metric:
      name: requests-per-second
    target:
      type: Value
      value: 10k
На практике я сталкивался с ситуациями, когда HPA начинал нервно добавлять и удалять поды из-за "шумных" метрик. Сценарий знакомый — нагрузка скачет туда-сюда, а ваши поды то плодятся, то удаляются почти каждую минуту. Для таких ситуаций в Kubernetes 1.18+ добавили стабилизационные окна:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: stable-hpa
spec:
  # ... стандартные поля ...
  behavior:
    scaleDown:
      stabilizationWindowSeconds: 300
      policies:
      - type: Percent
        value: 50
        periodSeconds: 60
    scaleUp:
      stabilizationWindowSeconds: 60
      policies:
      - type: Percent
        value: 100
        periodSeconds: 60
      - type: Pods
        value: 4
        periodSeconds: 60
      selectPolicy: Max
Этот конфиг говорит: "при скейл-ауте рассматривай метрики за последнюю минуту и не кидайся сразу скейлить вниз еслм нагрузка упала — подожди 5 минут". При этом политика масштабирования вверх разрешает либо удвоить количество подов, либо добавить четыре пода (в зависимости от того, что больше) каждую минуту.

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 мониторинга



Мир 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:

Bash
1
2
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm install prometheus prometheus-community/prometheus
Затем настраиваем Prometheus Adapter, который сделает метрики доступными через API:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
prometheus:
  url: [url]http://prometheus-server.monitoring.svc.cluster.local[/url]
  port: 9090
 
rules:
  default: false
  custom:
  - seriesQuery: 'http_requests_total{namespace!="",pod!=""}'
    resources:
      overrides:
        namespace:
          resource: namespace
        pod:
          resource: pod
    name:
      matches: "^(.*)_total"
      as: "${1}_per_second"
    metricsQuery: 'sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}[2m])) by (<<.GroupBy>>)'
Этот конфиг берёт метрику http_requests_total и преобразует её в http_requests_per_second, расчитывая среднее за 2 минуты. Теперь можно использовать её в HPA:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: api-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: api
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 20
  metrics:
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: http_requests_per_second
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 100
Вот теперь наша система будет масштабироваться, когда каждый под начнёт обрабатывать больше 100 запросов в секунду — намного адекватнее, чем слепое масштабирование по CPU!

Но Prometheus — не единственный вариант. Существуют адаптеры для Datadog, New Relic, Google StackDriver. Например, с Datadog процес похожий, только установка адаптера немного отличается:

Bash
1
2
3
4
helm repo add datadog https://helm.datadoghq.com
helm install datadog-adapter datadog/datadog-agent \
--set clusterAgent.enabled=true \
--set clusterAgent.metricsProvider.enabled=true
Я на практике сталкивался с ситуацией, когда нужно было масштабировать сервис обработки очередей на основе длинны очереди в RabbitMQ. Мы экспортировали метрику через Prometheus exporter, настраивали адаптер и в итоге получили автоскейлинг, который реагировал непосредственно на бизнес-нагрузку, а не на косвенные показатели вроде загрузки CPU.

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:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
seriesQuery: 'http_request_duration_seconds_sum{namespace!="",pod!=""}'
  resources:
    overrides:
      namespace: {resource: "namespace"}
      pod: {resource: "pod"}
  name:
    matches: "http_request_duration_seconds_sum"
    as: "http_request_latency"
  metricsQuery: 'sum(rate(http_request_duration_seconds_sum{<<.LabelMatchers>>}[5m])) by (<<.GroupBy>>) / sum(rate(http_request_duration_seconds_count{<<.LabelMatchers>>}[5m])) by (<<.GroupBy>>)'
Этот запрос вычисляет средний времени отклика за 5 минут, что гораздо точнее отражает производительность, чем загрузка CPU. Можно сказать это один из способов масштабировать напрямую по SLO.
Если с Prometheus стало совсем скучно, можно интегрировать HPA с AWS CloudWatch. Понадобится установить aws-custom-metrics-adapter:

Bash
1
2
3
helm install -n kube-system aws-custom-metrics-adapter \
  --set aws.region=us-west-2 \
  amazon/k8s-cloudwatch-adapter
А затем использовать метрики SQS, DynamoDB или других сервисов AWS для масштабирования:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: sqs-consumer-hpa
spec:
scaleTargetRef:
  apiVersion: apps/v1
  kind: Deployment
  name: sqs-consumer
minReplicas: 1
maxReplicas: 10
metrics:
type: External
  external:
    metric:
      name: sqs-approximage-message-count
      selector:
        matchLabels:
          queue: orders-queue
    target:
      type: AverageValue
      averageValue: 5
Этот HPA масштабирует сервис, когда на каждый под приходится более 5 сообщений в очереди SQS.

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 нагрузки



Один 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.

YAML
1
2
3
4
5
behavior:
  scaleDown:
    stabilizationWindowSeconds: 300  # Думай 5 минут перед сокращением
  scaleUp:
    stabilizationWindowSeconds: 60   # Думай минуту перед ростом
Что это значит на практике? При скейлинге вверх HPA будет смотреть на наихудшие (максимальные) показатели метрик за последнюю минуту, а при скейлинге вниз — на наилучшие (минимальные) за последние 5 минут. Это обеспечивает быстрое реагирование на рост нагрузки и осторожность при её снижении.
Но настройка чувствительности не ограничивается окнами. Вы также можете задать, насколько агрессивно должен вести себя скейлер при изменении нагрузки:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
behavior:
  scaleDown:
    policies:
    - type: Percent
      value: 20
      periodSeconds: 60  # Не более 20% подов за минуту
  scaleUp:
    policies:
    - type: Pods
      value: 5
      periodSeconds: 60  # Не более 5 подов за минуту
    - type: Percent
      value: 200
      periodSeconds: 60  # Не более чем удвоение за минуту
    selectPolicy: Max    # Выбирать более агрессивную политику
В своей практике я наблюдал множество случаев, когда правильно настроенные стабилизационные окна спасали систему от хаоса. Особенно это касается микросервисных архитектур с быстрыми всплесками трафика. В одном из проектов замена дефолтного поведения на стабилизационное окно в 3 минуты для уменьшения снизило количество операций масштабирования на 70%, сохранив при этом отзывчивость системы и экономию ресурсов.

Настройка HPA для многоконтейнерных подов: стратегии и особенности



Представьте: 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:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: multi-container-app
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: complex-app
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: ContainerResource
    containerResource:
      name: cpu
      container: analytics-engine
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70
Обратите внимание на тип метрики 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:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
metrics:
type: ContainerResource
  containerResource:
    name: cpu
    container: api-server
    target:
      type: Utilization
      averageUtilization: 75
type: ContainerResource
  containerResource:
    name: memory
    container: cache
    target:
      type: Utilization
      averageUtilization: 80
Это уже продвинутое решение — HPA будет смотреть на загрузку CPU в контейнере api-server и на память в контейнере cache, выбирая для масштабирования худший из вариантов.

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 кейсы



Вертикальный 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.

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: mysql-vpa
spec:
  targetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: StatefulSet
    name: mysql
  updatePolicy:
    updateMode: "Auto"
  resourcePolicy:
    containerPolicies:
    - containerName: '*'
      minAllowed:
        cpu: 100m
        memory: 512Mi
      maxAllowed:
        cpu: 4
        memory: 8Gi
Главный недостаток VPA — его исполнительный стиль. Когда VPA решает, что поду нужно больше ресурсов, он бесцеремонно убиваит существующий под и создаёт новый с обновлёнными параметрами. В миру продакшн-систем такое поведение может принести больше вреда, чем пользы, если не настроены PodDisruptionBudget и корректные стратегии развёртывания.

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 Recreate



VPA 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.

YAML
1
2
updatePolicy:
updateMode: "Auto"
Режим Initial — компромиссный вариант для осторожных. VPA влияет только на новые поды при их создании, не трогая уже запущенные. Идеально подходит, когда даунтайм недопустим, но вы хотите, чтобы новые поды получали оптимальные ресурсы. Минус — старые поды так и будут работать с неоптимальными настройками до ручного перезапуска.

YAML
1
2
updatePolicy:
updateMode: "Initial"
Режим Off превращает VPA в этакого тихого аналитика: он наблюдает, считает, формирует рекомендации, но ничего не делает. Этот режим полезен, когда вы только начинаете работать с VPA и хотите увидеть, какие решения он принимает, прежде чем доверить ему управление ресурсами.

YAML
1
2
updatePolicy:
updateMode: "Off"
Относительно новый режим Recreate похож на Auto, но с одним ключевым отличием: он не ждёт, пока под самостоятельно удалится — он активно убивает под, если видит, что его ресурсы нужно обновить. Этот режим подходит для некритичных задач, где быстрота адаптации важнее стабильности.

YAML
1
2
updatePolicy:
updateMode: "Recreate"
На практике выбор режима больше похож на выбор между скоростью реакции и стабильностью работы. Для большинства продакшн-систем Initial или Off — наиболие безопасные варианты старта работы с VPA. И только убедившись, что рекомендации адекватны, а система может пережить перезапуск подов, можно переходить к более агрессивным режимам.

Прогнозирование ресурсов с помощью VPA Recommender и анализ рекомендаций



VPA 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.

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: analytics-vpa
spec:
  targetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: analytics-engine
  updatePolicy:
    updateMode: "Off"  # Только рекомендации
Получить рекомендации можно командой:

Bash
1
kubectl describe vpa analytics-vpa
В выводе вы увидите секцию Status, которая включает в себя рекомендации для каждого контейнера:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
Status:
  Recommendation:
    Container Recommendations:
      Container Name:  analytics-engine
      Lower Bound:
        Cpu:     500m
        Memory:  512Mi
      Target:
        Cpu:     750m
        Memory:  1Gi
      Upper Bound:
        Cpu:     1
        Memory:  1.5Gi
Здесь 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 Kubernetes



Взаимодействие 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.

YAML
1
2
3
4
5
6
7
containerPolicies:
containerName: '*'
  controlledResources: ["cpu", "memory"]
  mode: Auto
  minAllowed:
    cpu: 100m
    memory: 250Mi
В боевых условиях эта особенность может создать неожиданные эффекты. Например, критический под со статусом Guaranteed после работы VPA может стать Burstable и оказаться первым кандидатом на выселение при нехватке ресурсов. Такой "подарок" обнаружился у меня, когда VPA "оптимизировал" ресурсы важного сервиса, сделав requests меньше limits, и при первой же просадке кластера этот сервис улетел в перезапуск.

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 облаках



В 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:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: cluster-autoscaler-priority-expander
  namespace: kube-system
data:
  priorities: |-
    10:
      - .*spot.*
    50:
      - .*
В GCP автоскейлер интегрируется с MIG (Managed Instance Groups) и имеет больше опций для гибкого масштабирования, включая возможность менять тип узла и зону доступности налету. Одна из фишек GCP — возможность создавать отдельные пулы нод для разных типов рабочих нагрузок. Azure предлагает самые лакомые плюшки для VMSS (Virtual Machine Scale Sets), включая поддержку зональности, что критично для высоконадежных систем. При этом он дает максимально детальный доступ к параметрам машин через тэг 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 кластера



Когда 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:

YAML
1
--scale-down-utilization-threshold=0.5
Если узел использует менее 50% своих ресурсов, он попадает в список потенциальных жертв.
Еще один крутой параметр — scale-down-delay-after-add — определяет, сколько времени должно пройти после добавления узла, прежде чем его можно будет удалить:

YAML
1
--scale-down-delay-after-add=10m
Эта настройка помогает избежать нервного поведения системы, когда узлы добавляются и удаляются слишком часто.
Для важных приложений обязательно используйте PodDisruptionBudget, чтобы ограничить количество одновременно недоступных подов:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
apiVersion: policy/v1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:
  name: critical-api-pdb
spec:
  minAvailable: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: critical-api
А хардкорный подход — использовать pod.Spec.terminationGracePeriodSeconds для контроля времени, которое дается подам на корректное завершение. Вместо стандартных 30 секунд можно дать им больше времени для сохранения состояния и корректного закрытия соединений.

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 Taints



Стандартный 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:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: ml-inference
spec:
  template:
    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
            - matchExpressions:
              - key: gpu
                operator: Exists
А для защиты дорогих GPU-нод от обычных нагрузок тэйнты незаменимы:

YAML
1
kubectl taint nodes gpu-node-1 workload=gpu:NoSchedule
Затем в спецификации GPU-пода добавляем toleration:

YAML
1
2
3
4
5
tolerations:
key: "workload"
  operator: "Equal"
  value: "gpu"
  effect: "NoSchedule"
В боевом режиме я применял эту связку для создания трехуровневого кластера: дешёвые спот-инстансы для фоновых задач, стандартные ноды для основных сервисов и производительные машины для аналитики. Каждый пул имел свою автоскейлинг-группу и правила афинити.

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 подходы



В 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:

YAML
1
2
3
4
5
6
# HPA с более длинным окном для сглаживания скачков
behavior:
  scaleUp:
    stabilizationWindowSeconds: 120
  scaleDown:
    stabilizationWindowSeconds: 300
Для Cluster Autoscaler важно настроить buffer-pods — запас пустых нод, которые будут готовы принять новые поды:

YAML
1
2
3
--scale-up-unneeded-time=10m
--ok-total-unready-count=3
--max-node-provision-time=15m
Комбинация HPA и VPA — вещь куда более деликатная. Они легко могут начать конфликтовать, особенно если HPA работает по CPU или памяти, а VPA параллельно меняет эти же ресурсы. На практике я вижу две жизнеспособные стратегии:

1. Разделение сфер влияния: HPA масштабирует по кастомным метрикам (трафик, очереди), а VPA оптимизирует ресурсы внутри пода.

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
# HPA по кастомной метрике
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: service-hpa
spec:
  metrics:
  - type: External
    external:
      metric:
        name: nginx_connections_active
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 800
2. VPA в режиме Initial + HPA: VPA только устанавливает начальные ресурсы для новых подов, а дальнейшее масштабирование идёт через HPA.

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.

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
affinity:
  podAntiAffinity:
    preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    - weight: 100
      podAffinityTerm:
        labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: app
            operator: In
            values:
            - critical-api
        topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
Тут надо отметить еще одну крутую фишку — плавный скейлинг при смешанном использовании. Если вы настраивали всё правильно, то поды должны распределяться равномерно по зонам доступности. В противном случае на одной ноде у вас может оказаться большинство реплик критичного сервиса, и когда эта нода уйдет в перезагрузку — привет, деградация.

YAML
1
2
3
4
5
6
7
topologySpreadConstraints:
maxSkew: 1
  topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
  whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway
  labelSelector:
    matchLabels:
      app: critical-service
Ещё один прём, который мы активно юзали в боевых условиях — проактивное масштабирование по расписанию. Звучит как каменный век в эпоху автоскейлеров, но многие рабочие нагрузки имеют предсказуемые паттерны. Вместо того, чтобы ждать, пока HPA заметит, что нагрузка растёт, и пока Cluster Autoscaler раскочегарит новые ноды, можно заранее разворачивать дополнительные мощности перед фиксированными пиками потребления:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
name: scale-up-morning
spec:
schedule: "30 8 * * 1-5"  # В 8:30 по будням
jobTemplate:
  spec:
    template:
      spec:
        containers:
        - name: kubectl
          image: bitnami/kubectl
          command:
          - kubectl
          - scale
          - deployment/web-app
          - --replicas=10
        restartPolicy: OnFailure
Мониторинг смешанных автоскейлеров — это отдельное искусство. Недостаточно просто смотреть на количество подов, нужно отслеживать причину масштабирования (какая метрика сработала) и как это повлияло на остальные компоненты. Помню, в одном из проектов мы поставили оповещалку, которая срабатывала, когда HPA и VPA начинали конфликтовать из-за ресурсов — это спасло нас от нескольких потенциальных инцидентов.

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 решений



Гибридное 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:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: cluster-autoscaler
  namespace: kube-system
spec:
  containers:
  - command:
    - ./cluster-autoscaler
    - --cloud-provider=aws
    - --node-group-auto-discovery=asg:tag=k8s.io/cluster-autoscaler/enabled,k8s.io/cluster-autoscaler/my-cluster
    env:
    - name: AWS_REGION
      value: us-east-1
В Azure всё крутится вокруг VMSS (Virtual Machine Scale Sets), а в GCP — вокруг Managed Instance Groups. Самый сок — настроить правила маршрутизации нагрузки между разными средами. Для этого используются метки нод и node affinity:

YAML
1
2
nodeSelector:
  cloud: aws
Особого внимания требует синхронизация состояния между разными облаками. Latency может варьироваться драматически, особенно при кросс-континентальном размещении. Я видел, как разница в 200мс между регионами убивала всю преимущество гибридности.

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 затрат



Подводя 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
Добрый день всем! Я решил попробовать использовать Kubernetes. Вот что я сделал на текущий...

Конфигурация ngnix для Kubernetes Deployment
Подскажите, что не так с nginx.conf переданным в ConfigMap для k8s? У меня на порту сервиса сайт не...

Node.js аппа на Kubernetes
Или кто проворачивал такое? Есть какие грабли? Как там с process.env переменными?

Kubernetes не работает localhost
Добрый день! Пытался поставить kubernetes-dashboard на новом кластере. Выполнял все пункты по...

Как сделать запрос к апи внутри кластера ?
Всем доброго времени суток. У меня есть кубернетес кластер. В нём 3 пода. ReactJS front-end...

Вынести конфигурацию баз данных из тела конфигурации кластера
Привет. Придумал я себе такую интересную задачу. Когда-то давно был создан кластер в terraform....

почему vpa(y^i) != vpa(strcat(num2str(y),'^',num2str(i) ?
y=7; i=19; s1=vpa(strcat(num2str(y),'^',num2str(i))); % = 11398895185373143 ; s2=vpa(y^i); %...

Ошибка запуска кластера PostgreSQL после восстановления из бекапа кластера
Был выгружен кластер с помощью pg_basebackup После восстановления на новом месте, при запуске...

Как вычислить mod ( a , b ) в VPA ?
Как вычислить mod(a,b) в VPA ? Это весь вопрос.

Не работает vpa
Здравствуйте! Как избавиться от комплексного числа i с помощью функйии vpa? Помогите, пожалуйста!...

Отсутствует функция vpa
Доброго! При использовании функции vpa выходит ошибка Undefined function or variable 'vpa'. Во...

Matrix Audio M-Stage HPA-2 USB
Что можете сказать о данном усилителе? Как вам качество звука, на сколько долго может служить? Судя...

Метки devops, hpa, kubernetes, vpa
Размещено в Без категории
Надоела реклама? Зарегистрируйтесь и она исчезнет полностью.
Всего комментариев 0
Комментарии
 
Новые блоги и статьи
Чем асинхронная логика (схемотехника) лучше тактируемой, как я думаю, что помимо энергоэффективности - ещё и безопасность.
Hrethgir 14.05.2025
Помимо огромного плюса в энергоэффективности, асинхронная логика - тотальный контроль над каждым совершённым тактом, а значит - безусловная безопасность, где безконтрольно не совершится ни одного. . .
Многопоточные приложения на C++
bytestream 14.05.2025
C++ всегда был языком, тесно работающим с железом, и потому особеннно эффективным для многопоточного программирования. Стандарт C++11 произвёл революцию, добавив в язык нативную поддержку потоков,. . .
Stack, Queue и Hashtable в C#
UnmanagedCoder 14.05.2025
Каждый опытный разработчик наверняка сталкивался с ситуацией, когда невинный на первый взгляд List<T> превращался в узкое горлышко всего приложения. Причина проста: универсальность – это прекрасно,. . .
Как использовать OAuth2 со Spring Security в Java
Javaican 14.05.2025
Протокол OAuth2 часто путают с механизмами аутентификации, хотя по сути это протокол авторизации. Представьте, что вместо передачи ключей от всего дома вашему другу, который пришёл полить цветы, вы. . .
Анализ текста на Python с NLTK и Spacy
AI_Generated 14.05.2025
NLTK, старожил в мире обработки естественного языка на Python, содержит богатейшую коллекцию алгоритмов и готовых моделей. Эта библиотека отлично подходит для образовательных целей и. . .
Реализация DI в PHP
Jason-Webb 13.05.2025
Когда я начинал писать свой первый крупный PHP-проект, моя архитектура напоминала запутаный клубок спагетти. Классы создавали другие классы внутри себя, зависимости жостко прописывались в коде, а о. . .
Обработка изображений в реальном времени на C# с OpenCV
stackOverflow 13.05.2025
Объединение библиотеки компьютерного зрения OpenCV с современным языком программирования C# создаёт симбиоз, который открывает доступ к впечатляющему набору возможностей. Ключевое преимущество этого. . .
POCO, ACE, Loki и другие продвинутые C++ библиотеки
NullReferenced 13.05.2025
В C++ разработки существует такое обилие библиотек, что порой кажется, будто ты заблудился в дремучем лесу. И среди этого многообразия POCO (Portable Components) – как маяк для тех, кто ищет. . .
Паттерны проектирования GoF на C#
UnmanagedCoder 13.05.2025
Вы наверняка сталкивались с ситуациями, когда код разрастается до неприличных размеров, а его поддержка становится настоящим испытанием. Именно в такие моменты на помощь приходят паттерны Gang of. . .
Создаем CLI приложение на Python с Prompt Toolkit
py-thonny 13.05.2025
Современные командные интерфейсы давно перестали быть черно-белыми текстовыми программами, которые многие помнят по старым операционным системам. CLI сегодня – это мощные, интуитивные и даже. . .
КиберФорум - форум программистов, компьютерный форум, программирование
Powered by vBulletin
Copyright ©2000 - 2025, CyberForum.ru