安装metrics server Metrics Server是Kubernetes内置的容器资源指标来源。 Metrics Server从node节点上的Kubelet收集资源指标,并通过Metrics API在 Kubernetes apiserver中公开指标数据,以供Horizontal Pod Autoscaler和Vertical Pod Autoscaler使用,
方式 https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/ kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10 kubectl autoscale deployment nginx-deployment --cpu-percent=50 --min=1 --max=10 --dry-ru
k8s HPA 1.1 简介 HPA适用于Deployment和ReplicaSet，在V1版本中仅支持根据Pod的Cpu利用率扩容，在vlalpha版本中，支持根据内存和用户自定义的metric扩缩容 HPA是依赖Deployment和Rs的，单纯的HPA是没有意义的 如上图，HPA可以设置一个阈值，当CPU大于80%，最少pod数量为2，最大为20，它会不断创建
元数据型资源 HPA HPA全称HorizontalPodAutoscaler，Pod水平自动扩缩，可以根据CPU利用率自动扩缩RC、Deployment、RS或StatefulSet中的Pod数量，目的是自动扩缩工作负载以满足需求。 水平扩缩意味着对增加的负载的响应是部署更多的Pod。 与"垂直（Vertical）"扩缩不同，对于Kubernetes，垂直扩
作者 胡启明，腾讯云专家工程师，专注 Kubernetes、降本增效等云原生领域，Crane 核心开发工程师，现负责成本优化开源项目 Crane 开源治理和弹性能力落地工作。 余宇飞，腾讯云专家工程师，专注云原生可观测性、成本优化等领域，Crane 核心开发者，现负责 Crane 资源预测、推荐落地、运营平台建设
目录摘要：(hpa简介)前言：HPA原理HPA创建方式1、文本方式创建（HPA是一种资源对象，通过yaml进行配置：）2、命令行创建 Horizontal Pod Autoscaler总结 摘要：(hpa简介) Horizontal Pod Autoscaling（Pod 水平自动伸缩），简称HPA，K8S通过对Pod中运行的容器各项指标（CPU占用、内存占用、网络请求
作者：元毅、子白 导读 在云原生容器时代，用户需要面对不同的业务场景：周期性的业务，Serverless 按需使用等。在使用自动弹性中， 会发现这样或那样的问题，其中最需要关注的是弹性滞后、冷启动问题。阿里巴巴云原生团队和阿里达摩院决策智能时序团队合作开发 AHPA 弹性预测产品，该产品主要
Kubernetes（K8s）_13_自动扩缩 自动扩缩HorizontalPodAutoscaler创建HorizontalPodAutoscaler PodDisruptionBudget创建PodDisruptionBudget 自动扩缩 自动扩缩：使Kubernetes集群中的Pod视情况自动对Pod进行扩缩容 1）原理：通过自动修改RC、RS和Deployment等资源的replicas字
文章目录 1、基本概念与控制器特点2、安装Metric-Server2、部署Deployment控制器和Service3、部署HPA控制器4、测试HPA功能4.1 使用软件下发多个http请求4.2 查看HPA、Deployment、Pod监控过程 1、基本概念与控制器特点 在前面的课程中，我们可以通过手工执行kubectl sca
Pod 是在 Kubernetes 体系中，承载用户业务负载的一种资源。Pod 们运行的好坏，是用户们最为关心的事情。在业务流量高峰时，手动快速扩展 Pod 的实例数量，算是玩转 Kubernetes 的基本操作。实际上这个操作还可以更加自动化，运维人员可以事先设置好规则，让 Pod 实例的数量，在指定情况下自动
minikube metrics-server pod 错误 启动 minikube addons enable metrics-server 之后查看 metrics-server pod 会有如下错误 Failed to pull image "k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.5.2": rpc error: code = Unknown desc = Error response from daemon: Get https://k8s.gc
前言 生产环境中我们经常会遇见服务器资源不够的情况，如果是以往的扩容方式步骤十分繁琐，如果是在k8s集群里面那，那就十分简单了，只要资源池中的资源足够，那么就可以在很短的时间里对pod进行扩容，解决资源不足的情况，在这里介绍k8s的hpa自动扩缩容。 一、配置HPA 1、部署 metrics-
部署一个应用 metrics-app.yml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: labels: app: metrics-app name: metrics-app spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: metrics-app template: metadata: labels: app: metrics
26.使用HPA控制器动态扩展基础资源 应用资源的使用率通常和业务特性密切相关，其会有高峰和低谷的时候。如何削峰填谷、如何提高集群的整体资源利用率、如何让service中的Pod个数进行自动调整呢？ 这就得依赖于Horizontal Pod Autoscaling（HPA控制器）了！ 1.系统扩展浅谈 随着业务
1、Pod 水平自动扩缩 Pod 水平自动扩缩（Horizontal Pod Autoscaler） 可以基于 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController、Deployment、ReplicaSet 和 StatefulSet 中的 Pod 数量。 除了 CPU 利用率，也可以基于其他应程序提供的 自定义度量指标 来执行自动扩缩。 Pod 自动扩缩不适用
Trivial File Transfer Protocol(TFTP) 安装： apt-get install tftp-hpa tftpd-hpa xinetd 修改: /etc/default/tftp-hpa TFTP_DIRECTORY="/tftpboot" TFTP_OPTIONS="–secure -c" -c的意思是可以创建文件 创建目录： mkdir /tftpboot sudo chmod -R 777 /tftpboot sudo servi
HorizontalPodAutoScale简称HPA，目前仅在Deployment和RS中生效，早期版本支持通过CPU进行伸缩，目前版本支持根据CPU和内存进行伸缩 实际上HPA就是一个Pod的资源监视器，假设一个RS的Pod的资源（如CPU、内存）超过了指定值，将会创建新的Pod水平扩展，直到CPU或内存使用率恢复正常范围，最大不
1.HPA介绍 HPA 的全称为（Horizontal Pod Autoscaling）它可以根据当前 pod 资源的使用率（如 CPU、磁盘、内存等），进行副本数的动态的扩容与缩容，以便减轻各个 pod 的压力。当 pod 负载达到一定的阈值后，会根据扩缩容的策略生成更多新的 pod 来分担压力，当 pod 的使用比较空闲时，在稳定空闲一
简介： 内存虚拟化相比裸机，仍然存在较大差异，是当下值得关注的问题！ 云与虚拟化 云计算是通过 Internet 服务的方式提供动态可伸缩资源的计算模式，经过多年的发展已成为企业 IT 技术的重要支撑。虚拟化是云计算的核心技术之一，将一台计算机抽象为多台逻辑计算机，即虚拟机，每个虚拟
Kubernetes对Pod的扩缩容操作提供了手动和自动两种模式，手动模式通过执行kubectl scale命令或通过RESTful API对一个Deployment/RC进行Pod副本数量的设置。自动模式则需要用户根据某个性能指标或者自定义业务指标，并指定Pod副本数量的范围，系统将自动在这个范围内根据性能指标的变化
kubernetes自动扩缩容[HPA控制器 horizontal pod autoscaler] #查看当前hpa控制器版本： [root@k8s-master01 ~]# kubectl get apiservices |grep autosca v1.autoscaling Local True 17d v2beta1.autoscaling
HPA控制器介绍 当系统资源过高的时候，我们可以使用如下命令来实现 Pod 的扩缩容功能 $ kubectl -n luffy scale deployment myblog --replicas=2 但是这个过程是手动操作的。在实际项目中，我们需要做到是的是一个自动化感知并自动扩容的操作。Kubernetes 也为提供了这样的一个资源
1.下载ftfp tftp-hpa源码下载地址：https://mirrors.edge.kernel.org/pub/software/network/tftp/ 我们选用的是0.4的版本 wget https://mirrors.edge.kernel.org/pub/software/network/tftp/tftp-hpa-0.40.tar.gztar xvf tftp-hpa-0.40.tar.gzcd tftp-hpa-0.40.tar.gz 2.交
配置 tftp 服务端 sudo apt-get install tftpd-hpa (服务器端) sudo apt-get install tftp-hpa （客户端,如果不需要可以不安装） 1.配置TFTP服务器 sudo vim /etc/default/tftpd-hpa 将原来的内容改为: TFTP_USERNAME="tftp" TFTP_ADDRESS="0.0.0.0:69" TFTP_DIRECTORY="/home/
B. Ultraman vs. Aodzilla and Bodzilla 题目大意： 两只怪兽A和B，血量分别为hpa，hpb，攻击力分别为atka，atkb。 英雄每一轮只能对一只怪兽进行攻击，第i次攻击伤害为i。 怪兽每一轮比英雄先攻击，伤害为存活怪兽伤害总和。 求出英雄最小受到的伤害，并且输出英雄攻击字典序。 解题思路： 非
