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    Container Service for Kubernetes:Prometheus for AHPAのマネージドサービスの有効化

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    Container Service for Kubernetes:Prometheus for AHPAのマネージドサービスの有効化

    最終更新日:Dec 06, 2024

    Alibaba Cloud Managed Service for Prometheusを使用すると、数回クリックするだけでAdvanced Horizontal Pod Autoscaler (AHPA) をインストールおよび設定できます。 Managed Service for Prometheusは、アプリケーションを監視するために使用できる標準のダッシュボードも提供します。 このトピックでは、マネージドサービスfor Prometheus for AHPAを有効にする方法について説明します。

    前提条件

    • Container Service for Kubernetes (ACK) クラスターでは、Managed Service for Prometheusが有効になっています。 Prometheusエージェントのバージョンは3.0.0以降です。 詳細については、「手順1: Prometheusのマネージドサービスの有効化」をご参照ください。

    • 高度な水平ポッドオートスケーラー (AHPA) 2.0.0以降がデプロイされています。 詳細については、「AHPAのデプロイ」をご参照ください。

    • Prometheusのマネージドサービス用に作成されたConfigMapには、次のコードが追加されています。

      詳細を見る

      apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: application-intelligence
  namespace: kube-system
data:
  prometheus_writer_url: http://cn-hangzhou-intranet.arms.aliyuncs.com/prometheus/190601496873****/cd5ec926b715e41b282296d1415a1***/cn-hangzhou/api/v3/write
  prometheus_writer_ak: xxx
  prometheus_writer_sk: xx
  ...

      • prometheus_writer_url: Prometheusインスタンスの内部リモート書き込みエンドポイントを指定します。

      • prometheus_writer_ak: Alibaba CloudアカウントのAccessKey IDを指定します。

      • prometheus_writer_sk: Alibaba CloudアカウントのAccessKeyシークレットを指定します。

    ステップ1: AHPAの統合

    次の手順を実行して、AHPAコンポーネントをManaged Service for Prometheusに統合できます。

    1. ログインして

      ARMSコンソールを使用します。

    2. 左側のナビゲーションウィンドウで、[統合センター] をクリックします。 表示されるページで、検索ボックスにAHPAと入力します。

    3. AHPAカードをクリックします。 表示されるページで、アクセスするACKクラスターを選択し、指示に従ってパラメーターを設定します。

      パラメーター

      説明

      名前

      名前は、AHPAからモニタリングデータを収集するために使用されるエクスポータ間で一意である必要があります。

      メトリック収集間隔 (秒)

      エクスポータがモニタリングデータを収集する間隔。

    AHPAダッシュボードの表示

    1. ログインして

      ARMSコンソールを使用します。

    2. 左側のナビゲーションウィンドウで、[統合管理] をクリックし、[統合アドオン] タブをクリックします。

    3. AHPAカードをクリックします。 表示されるページで、[ダッシュボード] タブをクリックし、ダッシュボードの名前をクリックして、Grafanaでダッシュボードの詳細を表示します。

    AHPAダッシュボードに表示されるメトリクスには、CPU使用率、現在のポッド数、予測ポッド数が表示されます。

    • CPU使用率と実際のPOD: デプロイの平均CPU使用率と現在のポッド数を表示します。

    • 実際のCPU使用率と予測されるCPU使用率: デプロイ内のポッドのCPU使用率と予測されるCPU使用率を表示します。 予測されたCPU使用率が現在のCPU使用率よりも高い場合、AHPAによって予測されたCPU容量はアプリケーションを実行するのに十分です。

    • ポッドトレンド: 実際のポッド数、推奨ポッド数、予測ポッド数を表示します。

      • 現在のポッド数: 実行中のポッド数。

      • 推奨ポッド数: AHPAがアプリケーションに推奨するポッド数。 この値は、プロアクティブ予測の結果、パッシブ予測の結果、および現在の期間内のポッドの最大数と最小数に基づいて生成されます。

      • 事前予測ポッド数: 過去のメトリックデータとワークロード変動のパターンに基づいてAHPAによって事前予測されたポッド数。

    主要なAHPAメトリック

    メトリクス

    説明

    ahpa_proactive_pods

    事前に予測されたポッドの数

    ahpa_reactive_pods

    受動的に予測されるポッドの数

    ahpa_requested_pods

    ポッドの推奨数

    ahpa_max_pods

    ポッドの最大数

    ahpa_min_pods

    ポッドの最小数

    ahpa_target_metric

    スケーリングしきい値

    関連ドキュメント

    クラウドネイティブのシナリオでは、リソース需要を予測することは困難です。 Kubernetesが提供する水平ポッドオートスケーラー (HPA) は、スケーリング遅延を伴ってリソースをスケーリングし、設定が複雑になります。 上記の問題を解決するために、ACKはAHPAに基づく予測スケーリングをサポートしています。 AHPAは、ワークロード変動のパターンを自動的に学習し、履歴メトリックデータに基づいてリソース需要を予測して、予測スケーリングの実装に役立ちます。 AHPAのベストプラクティスの詳細については、「自動スケーリングのベストプラクティス」をご参照ください。