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    Container Service for Kubernetes:AHPAを使用したアプリケーションスケーリングのカスタムメトリックの設定

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    Container Service for Kubernetes:AHPAを使用したアプリケーションスケーリングのカスタムメトリックの設定

    最終更新日:Dec 14, 2024

    一部のシナリオでは、HTTPリクエストのQPSやメッセージキューの長さなど、カスタムメトリックに基づいてアプリケーションをスケーリングする必要がある場合があります。 Autosaling Horizontal Pod Autoscaler (AHPA) は、alibaba-cloud-Metrics-adapterコンポーネントと連携して、カスタムメトリクスに基づいてアプリケーションをスケーリングできる外部メトリクスメカニズムを提供します。 このトピックでは、AHPAを使用してアプリケーションスケーリングのカスタムメトリックを設定する方法について説明します。

    前提条件

    ステップ1: 準備

    1. ACKコンソールにログインします。 左側のナビゲーションウィンドウで、[クラスター] をクリックします。

    2. [クラスター] ページで、管理するクラスターの名前をクリックします。 左側のウィンドウで、[ワークロード] > [デプロイ] を選択します。

    3. [デプロイメント] ページで、右上隅の [YAMLから作成] をクリックします。

    4. [作成] ページで、次のYAMLコンテンツをコピーして、ストレステスト用のサンプルアプリ、サービス、fib-loader-qpsという名前のデプロイを作成し、[作成] をクリックします。

      説明

      1秒あたりのリクエスト数を示すカスタムメトリックrequests_per_secondが収集されます。

      クリックしてYAMLコンテンツを表示

      apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sample-app
  labels:
    app: sample-app
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: sample-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sample-app
    spec:
      containers:
      - image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/knative-sample-fib-server:v1
        name: metrics-provider
        ports:
        - name: http
          containerPort: 8080
        env:
        - name: NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        - name: POD_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name

    5. [作成] ページで、次のYAMLコンテンツをコピーしてServiceMonitorを作成し、[作成] をクリックします。

      クリックしてYAMLコンテンツを表示

      apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: sample-app
  namespace: default
spec:
  endpoints:
  - interval: 30s
    port: http
    path: /metrics
  namespaceSelector:
    any: true
  selector:
    matchLabels:
      app: sample-app

    6. ServiceMonitorを有効にします。

      1. ARMSコンソール にログインします。

      2. 左側のナビゲーションウィンドウで、Prometheusのマネージドサービス > インスタンスを選択します。

      3. 上部のナビゲーションバーで、Prometheusインスタンスがデプロイされているリージョンを選択し、ACKクラスターの名前と同じインスタンスの名前をクリックします。

      4. 左側のナビゲーションウィンドウで、[サービスの検出] をクリックします。 右側の [設定] タブをクリックし、[ServiceMonitor] タブをクリックします。

      5. sample-appの [操作] 列のスイッチをオンにします。1.jpg

    手順2: ack-alibaba-cloud-metrics-adapterのデプロイ

    1. Prometheusインスタンスの内部HTTP APIエンドポイントを取得します。

      1. ARMSコンソールにログインします。

      2. 左側のナビゲーションウィンドウで、Prometheusのマネージドサービス > インスタンスを選択します。

      3. [インスタンス] ページの上部のナビゲーションバーで、Prometheusインスタンスがデプロイされているリージョンを選択し、インスタンスの名前をクリックします。 Prometheusインスタンスの名前は、arms_metrics_{RegionId}_XXX形式です。

      4. 左側のナビゲーションウィンドウで、[設定] をクリックします。 [HTTP API URL (Grafana Read URL)] セクションで、Internal Networkの右側にエンドポイントを記録します。

        • オプションです。 アクセストークンが有効になっている場合は、クラスターのアクセストークンを設定し、そのアクセストークンを記録する必要があります。

        • Internal Networkの右側にHTTP APIエンドポイントを記録します。

        2.jpg

    2. ack-alibaba-cloud-metrics-adapterをデプロイします。

      1. ACKコンソールにログインします。 左側のナビゲーションウィンドウで、[Marketplace] > [Marketplace] を選択します。

      2. [アプリカタログ] タブで、[ack-alibaba-cloud-metrics-adapter] を見つけてクリックします。

      3. ack-alibaba-cloud-metrics-adapterページの右上隅で、[デプロイ] をクリックします。

      4. On the基本情報ウィザードページ,クラスターと名前空間をクリックし、次へ.

      5. [パラメーター] ウィザードページで、[グラフバージョン] を指定します。 記録した内部HTTP APIエンドポイントに基づいて、[パラメーター] セクションでprometheus.urlとprometheus.prometheusHeaderを設定し、[OK] をクリックします。 

          prometheus:
    enabled: true
    # Enter the internal HTTP API endpoint, which is the URL of Managed Service for Prometheus. 
    url: http://cn-beijing-intranet.arms.aliyuncs.com:9090/api/v1/prometheus/6b4b40986a3bec4f92ea418534****/115964845466****/arms-metrics-6fae216078e4****/cn-beijing
    # If access tokens are enabled for Managed Service for Prometheus, you need to configure prometheusHeader Authorization. 
    prometheusHeader:
    - Authorization: eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJleHAiOjIwMDc1MTY0MDksImlzcyI6Imh0dHA6******liYWJhY2xvdWQuY29tIiwiaWF0IjoxNjkyMTU2NDA5LCJqdGkiOiI3NmRkOWJkOS0zYzBkLTRjY2MtOTFkYy1lZTU1OGFkNjg3NmMifQ.gltEJ7g4j-QPao2durNk3OiEBYhv2F_nzG-cncVfFtY

    3. カスタムメトリックを設定します。

      1. [クラスター] ページで、管理するクラスターの名前をクリックします。 左側のナビゲーションウィンドウで、[アプリケーション] > [ヘルム] を選択します。

      2. alibaba-cloud-metrics-adapterの [操作] 列で [更新] をクリックします。

      3. 次のYAMLコンテンツをコピーして、エディターのコードを上書きします。 次のサンプルコードのrequests_per_secondを、Prometheusのマネージドサービスで使用される実際のメトリックに置き換える必要があります。 [OK] をクリックします。 

          ......
  prometheus:
    adapter:
      rules:
        custom:
        - metricsQuery: sum(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>})
          name:
            as: requests_per_second
          resources:
            overrides:
              namespace:
                resource: namespace
          seriesQuery: requests_per_second # Specify the name of the metric that is used in Managed Service for Prometheus. 
        default: false
    enabled: true    # Set the value to true to enable ack-alibaba-cloud-metrics-adapter. 
    ......

      4. 次のコマンドを実行して、メトリックに関する詳細情報を照会します。 

        kubectl get --raw "/apis/external.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/requests_per_second"
{"kind":"ExternalMetricValueList","apiVersion":"external.metrics.k8s.io/v1beta1","metadata":{},"items":[{"metricName":"requests_per_second","metricLabels":{},"timestamp":"2023-08-15T07:59:09Z","value":"10"}]}

    ステップ3: AHPAのデプロイ

    1. 次のAHPAリソースを作成します。

      • external.metricを設定して、メトリック名とmatchLabelsを指定します。 メトリック名は、[カスタムメトリックの設定] で指定したメトリック名と同じである必要があります。 この例では、requests_per_secondメトリックが指定されています。

      • しきい値を設定します。 この例では、AverageValueは10に設定されています。 1秒あたりのリクエスト数が10を超えると、アプリケーションはスケールアウトされます。

      クリックしてYAMLコンテンツを表示

      apiVersion: autoscaling.alibabacloud.com/v1beta1
kind: AdvancedHorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: customer-deployment
  namespace: default
spec:
  metrics:
  - external:
      metric:
        name: requests_per_second
        selector:
          matchLabels:
            namespace: default
            service: sample-app
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 10
    type: External
  minReplicas: 0
  maxReplicas: 50
  prediction:
    quantile: 95
    scaleUpForward: 180
  scaleStrategy: observer
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: sample-app
  instanceBounds:
  - startTime: "2023-08-01 00:00:00"
    endTime: "2033-08-01 00:00:00"
    bounds:
    - cron: "* 0-8 ? * MON-FRI"
      maxReplicas: 50
      minReplicas: 4
    - cron: "* 9-15 ? * MON-FRI"
      maxReplicas: 50
      minReplicas: 5
    - cron: "* 16-23 ? * MON-FRI"
      maxReplicas: 50
      minReplicas: 1

    2. 次のコマンドを実行して、スケーリング結果を照会します。 

      custom-metric % kubectl get ahpa
NAME                  STRATEGY   REFERENCE                   METRIC                TARGETS     DESIREDPODS   REPLICAS   MINPODS   MAXPODS   AGE
customer-deployment   observer   Deployment/sample-app       requests_per_second   60000m/10   6             1          1         50        7h53m

      mまたはk単位は、Kubernetesがより高い精度を必要とする場合に使用されます。 例えば、この例では、1001mは1.001に等しく、60000mは60に等しい。 出力は、1秒あたりのリクエスト数が60であり、しきい値10を超えていることを示します。 予想されるポッド数 (DESIREDPODS) は6です。