Hoy vamos a hablar sobre Horizontal Pod Autoscaling (HPA para los amigos).

¿Qué es HPA?

Es una funcionalidad que ajusta automáticamente el número de pods en un deployment, replicaset o statefulset de "forma automática", según el uso de métricas personalizadas.

Con lo que nos lleva a nuestra siguiente pregunta:

¿Qué es una métrica personalizada?

Se basan en cualquier métrica que un objeto de Kubernetes informe en un cluster, como la cantidad de solicitudes de un cliente por segundo, la escritura de E/S por segundo, el uso de CPU o memoria, entre otros.

¿Por qué es importante HPA?

Porque es una manera de ahorrarrecursos dinero, billete, cash, marmaja, etc. haciendo que la cantidad de pods crezca cuando se cumpla una política de uso en las métricas y disminuya la cantidad de pods cuando esté bajo del umbral.
Imagina que tu aplicación creará pods cuando sea necesario y los eliminará cuando no sean necesarios.

¿Cómo funciona HPA?

1. Recolección de métricas.2. Evaluación de políticas que se hayan definido en la aplicación.3. Ajuste de replicas, es decir, ajuste del número de pods que se crean o se eliminan.

Manos a la obra

Para tener disponible HPA hay que cumplir unas dependencias:

1. Instalar metric-server.2. Configurar HPA en la aplicación o en el manifest.

Instalación de metric-server

Si estás usando un servidor de un solo nodo master usa este link:

    kubectl apply-f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml

Si estás usando un clusterde k8s con HA usa este link:

    kubectl apply-f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/high-availability.yaml

Para minikube solo tienes que hacer:

    minikube addonsenablemetrics-server

Ahora verificamos que se haya instalado:

    kubectl get pods-n kube-system |grepmetrics-server

Ahora podemos obtener las métricas de nuestro cluster:

    kubectl top nodes    kubectl top pods-A#Para ver todos o puedes usar -n nombredelnamespace

Y podemos ver los deployments que usen hpa (en estos momentos no mostrará nada pero ya vamos a hacer uno).

    kubectl get hpa-A

Ejemplo de configuración de HPA en una aplicación

Vamos a configurar HPA en nuestra aplicación, en este caso usaré nginx, nota que usaré los valores de CPU de 10m y 11m y que no tengo especificado la cantidad de réplicas.

Vamos a crear 4 archivos:

1. 00-namespace.yaml2. 01-deployment.yaml3. 02-service.yaml4. 03-hpa.yaml

00-namespace.yaml

---apiVersion: v1kind: Namespacemetadata:  name: hpa-test

01-deployment.yaml

---apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:  name: nginx-deployment  namespace: hpa-test  labels:    app: nginxspec:  selector:    matchLabels:      app: nginx  template:    metadata:      labels:        app: nginx    spec:      containers:      - name: nginx        image: nginx:1.14.2        ports:        - containerPort: 80        resources:          requests:            cpu: 10m          limits:            cpu: 11m

Nota: usamos resource requests y limits de CPU en el ejemplo puse valores de 10m y 11m, y date cuenta que no tengo especificado la cantidad de réplicas. También puedes hacer lo mismo con la memoria.

02-service.yaml

---apiVersion: v1kind: Servicemetadata:  name: nginx-service  namespace: hpa-testspec:  selector:    app: nginx  ports:    - protocol: TCP      port: 80      targetPort: 80  type: LoadBalancer

Nota: en mi caso en type: uso LoadBalancer porque tengo metallb en mi cluster, si no lo tienes deberás usar NodePort y deberás crear un port-forward para acceder al nginx.

03-hpa.yaml

---apiVersion: autoscaling/v2kind: HorizontalPodAutoscalermetadata:  name: nginx-hpa  namespace: hpa-testspec:  scaleTargetRef:    kind: Deployment    name: nginx-deployment    apiVersion: apps/v1  minReplicas: 1  maxReplicas: 10  metrics:  - resource:      name: cpu      target:        type: Utilization        averageUtilization: 20    type: Resource

Presta atención a minReplicas y maxReplicas, por default iniciará con 1 solo pod, pero cuando tenga un uso mayor 20% de CPU, se crearán 10 nuevos pods.

Nota: esos valores son de ejemplo, a ti te tocará hacer pruebas para sacar los mejores valores para tu aplicación.

Si quisieras usar la memoria para el HPA puedes usar:

---...metrics:- type: Resource  resource:    name: memory    target:      type: AverageValue      averageValue: 10Mi # este valor es un ejemplo.

Guarda todos los archivos en una carpeta y ejecuta:

    kubectl apply-f.

Después de unos minutos (minuto y medio aprox.) podrás ver que ya se están mostrando los valores de hpa:

    kubectl get hpa-n hpa-test

Probando HPA

Te recomiendo que abras 3 terminales, en dos de ellas ejecutarás estos comandos respectivamente:

Terminal 1:

    watch-n 1"kubectl get hpa -n hpa-test"

Terminal 2:

    watch-n 1"kubectl get pods -n hpa-test"

Y en la Terminal 3: vamos a generar tráfico para estresar y subir el cpu, puedes abrir un navegador y dejar F5 presionado o puedes ejecutar el siguiente script:

#!/bin/shwhiletrue;docurl http://URL:PORTdone

Guardamos el archivo como traffic.sh, le damos permisos de ejecución y lo ejecutamos:

chmod +x traffic.sh    ./traffic.sh

Al cabo de unos minutos verás qué:

Terminal 1:
Como sube el uso del CPU.

Terminal 2:
Como se empiezan a crear los pods hasta llegar al valor de maxReplicas: 10

Ahora puedes detener el script y al cabo de unos 2-3 minutos se empezarán a destruir los pods hasta quedar en minReplicas: 1

¡Felicidades funciona!

Qué tal si te digo que podemos configurar con más detalle HPA scaleUp, scaleDown y policies

Vamos a configurar más a detalle el comportamiento de HPA (ahorrando más dinero $$$).

Editamos nuestro archivo 03-hpa.yaml:

---apiVersion: autoscaling/v2kind: HorizontalPodAutoscalermetadata:  name: nginx-hpa  namespace: hpa-testspec:  scaleTargetRef:    kind: Deployment    name: nginx-deployment    apiVersion: apps/v1  minReplicas: 1  maxReplicas: 10  metrics:  - resource:      name: cpu      target:        type: Utilization        averageUtilization: 20    type: Resource  behavior:    scaleDown:      stabilizationWindowSeconds: 30      policies:        - type: Pods          value: 1          periodSeconds: 30    scaleUp:      stabilizationWindowSeconds: 30      policies:        - type: Pods          value: 1          periodSeconds: 30

Mira que hemos agregado una nueva sección llamada behavior, que contiene dos secciones: scaleUp y scaleDown.
Con esta sección definimos el tiempo de estabilización de la aplicación y las políticas de escalado hacia arriba y hacia abajo, es decir, le configuramos cuando el cluster debe crear más pods y cuando debe eliminar los pods dejando la aplicación en el estado deseado (minReplicas). Y en este ejemplo estará escalando hacia arriba o hacia los pods de 1 en 1 cada 30 segundos. A diferencia del ejemplo inicial, que crea los 10 pods de una vez cuando estresamos la aplicación.

Tip cálculo de pods

Para sacar el cálculo de los valores deberás usar la siguiente fórmula:

desiredReplicas = ceil[currentReplicas * ( currentMetricValue / desiredMetricValue )]

Donde:

- currentReplicas: Es el número actual de réplicas del pod que está siendo escalado.- currentMetricValue: Es el valor actual de la métrica que se está utilizando para escalar (por ejemplo, el uso actual de la CPU).- desiredMetricValue: Es el valor deseado de la métrica que se está utilizando para escalar (por ejemplo, el uso deseado de la CPU).- ceil(): Es una función que redondea hacia arriba al número entero más cercano.

Recuerda que para ver el máximo de pods, CPU y memoria de cada nodo puedes hacer un:

    kubectl describe nodes

Esto te mostrará todos los nodos y te tocará buscar la secciónAllocated resources :

o puedes hacer:

    kubectl describe nodes NOMBREDELNODO-1 NOMBREDELNODO-2

Hasta aquí el uso de HPA, puedes configurar lo más detallado posible para ahorrarrecursos dinero y maximizar la elasticidad de tu aplicación.

Cualquier duda en la caja de comentarios.