Vertikális és horizontális pod auto-skálázás a Kubernetesben

A modern szoftverfejlesztésben és üzemeltetésben a rugalmasság és az alkalmazkodóképesség kulcsfontosságú. A felhasználói igények dinamikusan változhatnak, a terhelés hirtelen megnőhet, vagy épp ellenkezőleg, drasztikusan lecsökkenhet. Ebben a változékony környezetben az alkalmazásoknak képesnek kell lenniük arra, hogy automatikusan alkalmazkodjanak a változó körülményekhez, miközben fenntartják a magas rendelkezésre állást és a költséghatékonyságot. Itt lép be a képbe a Kubernetes, a konténerizált alkalmazások de facto vezénylő platformja, két erőteljes automatikus skálázási mechanizmussal: a Horizontális Pod Autoscalerrel (HPA) és a Vertikális Pod Autoscalerrel (VPA).

Ebben az átfogó cikkben részletesen bemutatjuk mindkét skálázási megközelítést, feltárjuk működési elveiket, előnyeiket és hátrányaikat, és ami a legfontosabb, megvizsgáljuk, hogyan képesek együttműködni a lehető legjobb eredmény eléréséért. Célunk, hogy segítsük Önt abban, hogy a lehető leghatékonyabban optimalizálja Kubernetes fürtje erőforrásait.

1. A Horizontális Pod Autoscaler (HPA): Amikor több erő, több podot jelent

A Horizontális Pod Autoscaler (HPA) a Kubernetes egyik leggyakrabban használt automatikus skálázási eszköze. Ahogy a neve is sugallja, „horizontálisan” skáláz, ami azt jelenti, hogy dinamikusan növeli vagy csökkenti a podok számát egy adott terhelés, például egy Deployment vagy ReplicaSet esetében. Ez a mechanizmus tökéletes arra, hogy reagáljon a terhelés hirtelen változásaira, biztosítva, hogy mindig elegendő számú példány álljon rendelkezésre a bejövő kérések kiszolgálására.

Hogyan működik a HPA?

A HPA a metrikák alapján hoz döntéseket. A leggyakoribb metrikák a CPU-kihasználtság és a memória-felhasználás, de támogatja az egyedi metrikákat is (például kérések száma másodpercenként, üzenetsor hossza, hálózati forgalom). A HPA controller figyeli ezeket a metrikákat egy előre meghatározott célkitűzéshez képest (pl. 70%-os CPU-kihasználtság). Ha a kihasználtság tartósan meghaladja a célt, új podokat indít; ha tartósan alatta marad, leállítja a felesleges podokat. Ehhez a Metrics Servernek (vagy egy alternatív Prometheus adapternek) telepítve kell lennie a fürtben.

A HPA konfigurálása és példa

A HPA-t egy HorizontalPodAutoscaler objektummal definiáljuk. Például, ha egy webalkalmazást szeretnénk skálázni, amelynek podjai átlagosan 50%-os CPU-kihasználtságot céloznak meg, minimum 2 és maximum 10 pod között:


apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: webapp-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: webapp-deployment
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50

Előnyei:

Dinamikus terhelés kezelése: Kiválóan alkalmazkodik a változó terhelési mintákhoz.
Magas rendelkezésre állás: Több pod biztosítja a szolgáltatás folyamatosságát, még egy-egy pod meghibásodása esetén is.
Költséghatékonyság: Csak akkor fut több erőforrás, ha valójában szükség van rájuk, elkerülve a felesleges költségeket.
Terheléselosztás: A bejövő kérések több pod között oszlanak meg, csökkentve az egyes podok túlterhelését.

Hátrányai:

„Hidegindítás” problémája: Az új podok indítása időt vesz igénybe, ami rövid késleltetést okozhat a terheléscsúcsok elején.
Nem oldja meg az egyedi podok alul/túl-allokálását: Csak a podok számát kezeli, nem az egyes podok erőforrás-igényét. Ha egy pod túl kevés vagy túl sok CPU-t/memóriát kér, a HPA ezt nem korrigálja.
Metrikák pontossága: Ha a használt metrikák nem pontosan tükrözik az alkalmazás terhelését, a skálázás nem lesz optimális.
Állapottartó alkalmazások: StatefulSets esetén bonyolultabb a használata, mivel az újrarendezett podoknak ragaszkodniuk kell a perzisztens tárolókhoz.

2. A Vertikális Pod Autoscaler (VPA): Amikor az erőforrások mérete a lényeg

Míg a HPA a podok számával foglalkozik, a Vertikális Pod Autoscaler (VPA) egy másik dimenzióban optimalizál: az egyedi podok erőforrás-allokációját, azaz a CPU és memória request és limit értékeit finomhangolja. Gyakori hiba, hogy a fejlesztők vagy az üzemeltetők nem optimális erőforrás-igényeket adnak meg a podoknak, ami either túlallokáláshoz (pazarlás) vagy alulallokáláshoz (teljesítményproblémák, throttling) vezethet. A VPA pont ezt a problémát oldja meg.

Hogyan működik a VPA?

A VPA folyamatosan figyeli az alkalmazások tényleges erőforrás-felhasználását a futó podokon. Történelmi adatok és a valós idejű kihasználtság alapján elemzi, hogy mennyi CPU-ra és memóriára van valójában szüksége az adott podnak. Ez alapján javaslatot tesz (vagy akár automatikusan be is állítja) az optimális requests és limits értékeket. A VPA egy külső komponens, amelyet telepíteni kell a Kubernetes fürtbe, és több részből áll:

Recommender: Ez a komponens figyeli a podok erőforrás-felhasználását és javaslatokat generál.
Updater: Ez a komponens felelős a podok újraindításáért és az új erőforrás-igények beállításáért (ha az updateMode ezt engedi).
Admission Controller: Ez egy webhook, amely elfogja az új podok létrehozási kéréseit, és felülírja az erőforrás-igényeket a VPA ajánlásai alapján, mielőtt a pod elindulna.

Üzemmódok (`updateMode`)

A VPA négy különböző üzemmódban működhet:

Off: A VPA csak figyeli a podokat és javaslatokat generál, de nem módosítja őket. A javaslatok a VPA objektum státuszában olvashatók. Ez a legbiztonságosabb mód az elsődleges teszteléshez.
Recommender: Ez az üzemmód valójában megegyezik az Off móddal a VPA objektum viselkedését tekintve. A javaslatokat generálja és a VPA objektum státuszában tárolja, de nem módosítja a podokat. (Megjegyzés: a Kubernetes dokumentációban némi eltérés tapasztalható az `Off` és `Recommender` leírásában; a lényeg, hogy egyik sem módosítja automatikusan a podokat).
Initial: A VPA csak a pod indulásakor állítja be az erőforrás-igényeket az ajánlásai alapján. Ezután már nem módosítja a futó podokat. Ez segít elkerülni a felesleges újraindításokat.
Auto: Ez a legagresszívabb mód. A VPA automatikusan módosítja a futó podok erőforrás-igényeit, ha szükséges. Ez jellemzően a pod újraindításával jár.

A VPA konfigurálása és példa

A VPA-t egy VerticalPodAutoscaler objektummal definiáljuk. Például, ha egy adott Deployment podjainak erőforrásait szeretnénk automatikusan optimalizálni:


apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: webapp-vpa
spec:
  targetRef:
    apiVersion: "apps/v1"
    kind: Deployment
    name: webapp-deployment
  updateMode: Auto
  resourcePolicy:
    containerPolicies:
      - containerName: '*'
        minAllowed:
          cpu: 100m
          memory: 50Mi
        maxAllowed:
          cpu: 4
          memory: 8Gi

Előnyei:

Erőforrás-pazarlás csökkentése: Pontosan allokálja az erőforrásokat a tényleges igények alapján, csökkentve a felesleges kiadásokat.
Teljesítmény javítása: Elkerüli a CPU throttlingot és a memória hiány okozta problémákat, mivel mindig elegendő erőforrás áll rendelkezésre.
Egyszerűbb erőforrás-menedzsment: Leveszi a fejlesztőkről és üzemeltetőkről az erőforrás-igények finomhangolásának terhét.
Automatikus finomhangolás: Folyamatosan alkalmazkodik az alkalmazás erőforrás-profiljának változásaihoz.

Hátrányai:

Pod újraindítás: Az Auto módban történő módosítások a pod újraindításával járhatnak, ami rövid szolgáltatás-kimaradást okozhat. Ezt gondos tervezéssel és magas rendelkezésre állású architektúrával kell kezelni.
Konfliktus a HPA-val: Ha a HPA CPU- vagy memória-alapú skálázást végez, és a VPA is módosítja ezeket az értékeket, konfliktusok keletkezhetnek (lásd következő szakasz).
Külső komponens: Nem része a Kubernetes alaptelepítésének, külön telepíteni és karbantartani kell.
Nem minden terheléshez megfelelő: Bizonyos „bursty” terhelések esetén, ahol nagyon gyors, de rövid ideig tartó terheléscsúcsok vannak, a VPA újraindítása lassú lehet.

3. HPA és VPA Együtt: A Tökéletes Szinergia, Avagy a Konfliktusok Kezelése

A HPA és VPA együttes használata jelentheti a végső Kubernetes erőforrás-optimalizálást, de ehhez meg kell érteni az együttműködésüket és a potenciális konfliktusokat. Külön-külön is hatékonyak, de együtt igazán kiaknázhatják egymás előnyeit: a HPA biztosítja, hogy a megfelelő számú pod fusson a terheléshez igazodva, a VPA pedig optimalizálja, hogy az egyes podok a lehető leghatékonyabban használják fel a rendelkezésre álló erőforrásokat.

A Konfliktus Forrása

A leggyakoribb probléma akkor merül fel, ha mindkét autoscaler ugyanazokat a metrikákat – CPU és/vagy memória – próbálja meg kezelni. Képzeljük el a következő forgatókönyvet:

Egy pod CPU-igénye alacsonyan van beállítva.
A HPA észleli, hogy a CPU kihasználtság magas (mert az alacsony request miatt gyorsan eléri a 100%-ot), és új podokat indít.
Eközben a VPA észleli, hogy a pod folyamatosan magas CPU-t használ, és úgy dönt, hogy növeli a pod CPU requestjét.
Ha a VPA növeli a requestet, a pod CPU kihasználtsága hirtelen csökkenhet, amit a HPA úgy értelmez, mintha a terhelés csökkent volna, és elkezd leállítani podokat.
Ez egy ördögi kört eredményezhet, ahol a két autoscaler „harcol” egymással, instabil skálázási viselkedéshez vezetve.

Megoldások és Best Practice-ek

Ahhoz, hogy a HPA és VPA harmonikusan együttműködjön, gondosan kell megtervezni a stratégiát:

1. HPA egyedi metrikákkal, VPA CPU/memória optimalizálással (Az ajánlott megközelítés)

Ez a leginkább javasolt és legkevésbé konfliktusos módszer. Ennél a megközelítésnél:

A HPA a podok számát nem CPU vagy memória kihasználtság alapján skálázza, hanem egyedi metrikák (Custom Metrics vagy External Metrics) alapján. Ilyenek lehetnek például:
- Bejövő kérések száma másodpercenként (QPS).
- Üzenetsor hossza (pl. Kafka vagy RabbitMQ).
- Adatbázis tranzakciók száma.
- Hálózati forgalom.
Ezáltal a HPA a tényleges üzleti terhelésre reagál, és elválasztja a podok számát a belső erőforrás-felhasználástól.
A VPA felelős az egyes podok CPU és memória request és limit értékeinek optimalizálásáért, az Auto üzemmódban (vagy Initial módban, ha nem szeretnénk újraindításokat a futásidő alatt). Így biztosítva, hogy minden futó pod a lehető legkevésbé pazarolja az erőforrásokat, miközben teljesítménye optimális marad.

Példa: Egy webshop alkalmazás. A HPA a bejövő HTTP kérések száma alapján indít vagy állít le podokat. A VPA eközben a futó webshop podok tényleges CPU és memória felhasználását figyeli, és finomhangolja az erőforrás-requesteket, hogy azok a lehető leghatékonyabban működjenek. Így a HPA biztosítja a megfelelő kapacitást, a VPA pedig az erőforrás-hatékonyságot.

2. VPA `Recommender` vagy `Initial` módban, HPA CPU/memória skálázással

Ha a HPA-nak mindenképp CPU- vagy memória-alapú skálázást kell végeznie, akkor a VPA-t korlátozottabb módban érdemes használni:

A VPA-t Recommender (vagy Off) módban hagyjuk, ami azt jelenti, hogy csak javaslatokat tesz az optimális erőforrás-igényekre, de nem alkalmazza azokat automatikusan. Az operátorok manuálisan, időnként frissíthetik a Deployment/StatefulSet konfigurációját a VPA javaslatai alapján.
Alternatívaként az Initial módot is használhatjuk a VPA-hoz, ami azt jelenti, hogy a pod indításakor beállítja az optimális requesteket, de utána már nem avatkozik be. Ez segíthet a „jó alapértékek” meghatározásában.
A HPA ezután a szokásos módon skálázhatja a podokat CPU vagy memória kihasználtság alapján.

Ez a megközelítés kevésbé automatizált a VPA részéről, de elkerüli a direkt konfliktusokat. A VPA így egy értékes diagnosztikai eszközként funkcionál, amely segít az alap erőforrás-requestek helyes beállításában.

4. Speciális Megfontolások és Kihívások

Az automatikus skálázás bevezetése nem mindig egyszerű feladat, számos tényezőt figyelembe kell venni a sikeres implementáció érdekében:

Költséghatékonyság: Az optimalizálás egyik fő célja a költségek csökkentése. A HPA és VPA egyaránt hozzájárul ehhez azáltal, hogy elkerülik a felesleges erőforrás-foglalást. Azonban az automatikus skálázás túl agresszív beállítása, vagy az elégtelen minimális podszám megadása instabilitáshoz, míg a túl konzervatív beállítás alulteljesítéshez vezethet.
Monitoring és riasztás: A skálázási politikák hatékonyságának ellenőrzéséhez elengedhetetlen a robusztus monitoring rendszer (pl. Prometheus, Grafana). Figyelni kell a podok számát, a CPU és memória kihasználtságot, valamint az alkalmazás specifikus metrikáit. Riasztásokat kell beállítani a nem várt skálázási eseményekre vagy a teljesítményromlásra.
Tesztelés: Az auto-skálázási konfigurációkat alaposan tesztelni kell különböző terhelési mintákkal, hogy megértsük, hogyan reagál az alkalmazás a valós körülmények között. Terheléses tesztek (pl. Locust, JMeter) kulcsfontosságúak.
Graceful Shutdown: Fontos biztosítani, hogy az alkalmazások rendesen fejezzék be a munkájukat, mielőtt a HPA leállít egy podot, vagy a VPA újraindít egy podot. A Kubernetes terminationGracePeriodSeconds paramétere és az alkalmazáson belüli megfelelő signal handling segít ebben.
Állapottartó alkalmazások (StatefulSets): Bár a HPA képes StatefulSets-ekkel is dolgozni, különös figyelmet igényel a perzisztens tárolók csatlakoztatása és leválasztása. A VPA esetében az újraindítások komolyabb következményekkel járhatnak.
Metrikák megbízhatósága és késleltetése: A Metrics Server, illetve az egyedi metrikák forrásainak megbízhatóan és alacsony késleltetéssel kell szolgáltatniuk az adatokat, különben a HPA és VPA rossz döntéseket hozhat.
Konfigurációs komplexitás: Az optimális minReplicas, maxReplicas, targetUtilization, updateMode, cooldownPeriod, stabilizationWindowSeconds és egyéb paraméterek beállítása időt és tapasztalatot igényel.

5. Legjobb Gyakorlatok (Best Practices)

Az alábbi javaslatok segíthetnek a sikeres HPA és VPA implementációban:

Definiálj mindig resource requests és limits értékeket: Ez az alapja mindkét autoscaler hatékony működésének és a fürt stabil működésének. Nélkülük a VPA nem tud optimalizálni, és a HPA sem tud pontosan skálázni CPU-kihasználtság alapján.
Kezdj VPA-val Recommender módban: Mielőtt engedélyeznéd az automatikus módosításokat, hagyd, hogy a VPA gyűjtsön adatokat és javaslatokat generáljon. Ez segít megérteni az alkalmazás tényleges erőforrás-igényét.
Használj HPA-t egyedi metrikákkal, ha VPA is aktív CPU/memória optimalizálással: Ez a legtisztább megközelítés a konfliktusok elkerülésére.
Figyelj a cooldown és upscale stabilization időszakokra HPA esetén: Ezek a paraméterek segítenek elkerülni a „thrashing”-et, azaz a túl gyors és felesleges skálázást fel-le.
Rendszeresen auditáld és finomhangold a skálázási beállításokat: Az alkalmazások fejlődnek, a terhelési minták változnak. Az autoscaler konfigurációkat időről időre felül kell vizsgálni.
Használj megfelelő Kubernetes verziót: Mindig a Kubernetes és az autoscaler komponensek legfrissebb stabil verzióit használd a legjobb funkcionalitás és hibajavítások elérése érdekében.
Alaposan dokumentáld a skálázási stratégiát: Legyen egyértelmű, hogy melyik autoscaler mit kezel, milyen metrikák alapján, és milyen célokat szolgálnak.

Összegzés

A vertikális és horizontális pod auto-skálázás a Kubernetesben egy komplex, de elengedhetetlen terület a modern, felhő natív alkalmazások üzemeltetésében. A Horizontális Pod Autoscaler (HPA) a podok számának dinamikus változtatásával biztosítja az alkalmazkodóképességet a változó terheléshez, garantálva a magas rendelkezésre állást és a gyors reakcióidőt.

Eközben a Vertikális Pod Autoscaler (VPA) az egyes podok erőforrás-allokációjának finomhangolásával kiküszöböli az erőforrás-pazarlást és optimalizálja a teljesítményt. A két eszköz megfelelő kombinációja, különösen az egyedi metrikák HPA-val való használatával, valóban forradalmasíthatja az erőforrás-optimalizálást és a költséghatékonyságot a Kubernetes fürtökben.

Bár a beállítás és a finomhangolás kihívásokat rejthet, az eredmény – egy stabil, rugalmas, és költséghatékony alkalmazás-infrastruktúra – minden befektetett energiát megér. A kulcs a megfontolt tervezés, a folyamatos monitoring, és a beállítások rendszeres felülvizsgálata a változó igényekhez igazodva.