Kubernetes弹性伸缩HPA功能增强AdvancedHorizontalPodAutoscaler介绍部署篇

背景

WHAT（做什么）

Advanced Horizontal Pod Autoscaler（简称：AHPA）是kubernetes中HPA的功能增强. 在兼容原生HPA功能基础上，增加预测、执行模式配置、缩容控制等功能。用户可以使用AdvancedHorizontalPodAutoscaler对支持scale功能的对象（例如Deployment等）进行弹性伸缩。

WHY（为什么做）

HPA在使用方面存在不便之处：

• 扩缩模式不灵活：创建HPA后，资源真实扩缩后方可验证可用性
• 扩缩控制存在一定风险，缩容按照目标态单次执行，易造成业务抖动
• 针对规律性强应用，无法进行特殊处理，比如提前备容，降低扩容效率低带来的风险
• 支持指标需要自定义扩展，需要一定开发成本

How（怎么做）

AHPA功能分为两部分：controller和algorithm。

• controller部分：HPA功能兼容、阈值触发和预测触发结果处理、扩缩模式功能、缩容控制功能等
• algorithm部分：提供一个基于STL + auto-arima的预测算法实现功能
• 整体架构如下：

使用场景

周期性规律明显应用成本优化 --提前备容，降低容量风险

针对规律性明显的应用，一般有如下特征：

上图中，红线表示应用的入网流量(qps)，蓝线表示容器数。从图中蓝色可以看出，在qps到来前一段时间（比如：60min）已经开始备容，在qps达到峰值前资源已经ready，降低流量高峰来临时刻备容应用抖动带来的风险；在qps峰值过后，资源缓慢回收（缩容速率线性递减），避免产生浪费。通过上图可以看出，针对规律性明显应用，提前备容，缓慢缩容，最终能够保证应用稳定性的前提下达到成本优化目的。

部署

前置条件

• helm v2版本大于 v2.11.0+.
• 预测功能依赖"阿里云云监控"，需安装"ack-alibaba-cloud-metrics-adapter"组件.

安装 && 卸载

安装chart

方式一：进入“容器服务”->"市场"->"应用目录"->"ack-advanced-horizontal-pod-autoscaler"进行安装，如下图：

方式二：

卸载chart

helm参数配置

使用

运行一个AHPA demo

AHPA功能增强配置说明 && 指标支持

功能增强说明

指标支持

• Ingress（SLS)
• SLB
• CMS

最后

Advanced Horizontal Pod Autoscaler可针对周期性规律强的应用进行提前备容，减少扩容资源申请、应用启动耗时带来的容量风险，同时更好的支持扩缩模式和扩缩控制，增加了自动扩缩的业务的可用性。AHPA目前向白名单用户开放,申请地址：https://page.aliyun.com/form/act946163602/index.htm，欢迎大家试用并提新需求。

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本文作者：寒砚

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