KEDA (Kubernetes-based Event Driven Autoscaler) è un progetto open-source che estende le capacità di autoscaling di Kubernetes oltre l'Horizontal Pod Autoscaler (HPA) integrato. Mentre l'HPA è ottimo per lo scaling basato su CPU e memoria, KEDA porta tutto a un livello superiore permettendoti di scalare in base a metriche personalizzate come la profondità delle code, il traffico API o praticamente qualsiasi metrica tu possa immaginare.
Ecco perché KEDA è rivoluzionario:
- Scaling basato su eventi: Reagisci agli eventi reali, non solo all'uso delle risorse
- Da zero a eroe: Scala da zero pod quando non c'è carico
- Flessibilità delle metriche: Usa metriche da varie fonti come Prometheus, Azure Monitor, AWS CloudWatch e altro
- Integrazione facile: Funziona perfettamente con le distribuzioni Kubernetes esistenti
Iniziare con KEDA
Pronto a provare KEDA? Vediamo insieme il processo di configurazione:
1. Installa KEDA
Per prima cosa, facciamo partire KEDA nel tuo cluster. Puoi usare Helm per un'installazione rapida e semplice:
helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts
helm repo update
helm install keda kedacore/keda --namespace keda --create-namespace
Oppure, se preferisci il metodo YAML:
kubectl apply -f https://github.com/kedacore/keda/releases/download/v2.8.1/keda-2.8.1.yaml
2. Definisci un ScaledObject
Ora arriva la parte divertente: definire come vuoi scalare. KEDA utilizza una risorsa personalizzata chiamata ScaledObject per determinare il comportamento di scaling. Ecco un esempio che scala un deployment in base al numero di messaggi in una coda RabbitMQ:
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
name: rabbitmq-scaledobject
namespace: default
spec:
scaleTargetRef:
deploymentName: my-deployment
pollingInterval: 15
cooldownPeriod: 30
maxReplicaCount: 30
triggers:
- type: rabbitmq
metadata:
queueName: myqueue
host: amqp://guest:[email protected]:5672/
queueLength: "5"
Questo ScaledObject dice a KEDA di scalare il deployment "my-deployment" in base alla lunghezza della coda "myqueue" di RabbitMQ. Quando ci sono più di 5 messaggi nella coda, KEDA inizierà a scalare il deployment.
KEDA in Azione: Scenari Reali
Esploriamo alcuni casi d'uso pratici in cui KEDA brilla:
Scenario 1: Scaling del Traffico API
Immagina di avere un'API che sperimenta picchi di traffico sporadici. Con KEDA, puoi scalare in base al numero di richieste in arrivo:
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
name: api-scaler
spec:
scaleTargetRef:
deploymentName: api-deployment
triggers:
- type: prometheus
metadata:
serverAddress: http://prometheus.monitoring:9090
metricName: http_requests_total
threshold: "100"
query: sum(rate(http_requests_total{job="api-gateway"}[2m]))
Questa configurazione scala il tuo deployment API quando il tasso di richieste in arrivo supera le 100 al secondo in una finestra di 2 minuti.
Scenario 2: Elaborazione di Lotti
Per i lavori di elaborazione in batch, puoi scalare i lavoratori in base al numero di attività in sospeso:
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
name: batch-job-scaler
spec:
scaleTargetRef:
deploymentName: batch-worker
triggers:
- type: postgresql
metadata:
connectionFromEnv: POSTGRES_CONNECTION
query: "SELECT COUNT(*) FROM jobs WHERE status='pending'"
targetQueryValue: "10"
Questo ScaledObject scala il deployment batch-worker in base al numero di lavori in sospeso in un database PostgreSQL.
Consigli per Padroneggiare KEDA
Mentre inizi il tuo viaggio con KEDA, tieni a mente questi consigli:
- Inizia in piccolo: Comincia con un carico di lavoro non critico per familiarizzare con il comportamento di KEDA.
- Monitora attentamente: Tieni d'occhio i tuoi schemi di scaling per perfezionare i tuoi trigger.
- Combina con HPA: KEDA può lavorare insieme a HPA per uno scaling ancora più flessibile.
- Usa lavori di scaling per ottimizzare i costi: KEDA può scalare i deployment a zero quando non c'è lavoro, risparmiando denaro.
- Esplora scaler personalizzati: Se gli scaler integrati non soddisfano le tue esigenze, puoi crearne di personalizzati.
Possibili Trappole: Fai Attenzione!
Sebbene KEDA sia potente, ci sono alcune cose a cui prestare attenzione:
- Scaling troppo aggressivo: Assicurati che i tuoi periodi di cooldown siano appropriati per evitare uno scaling rapido su e giù.
- Affidabilità delle metriche: Assicurati che le tue metriche di scaling siano affidabili e resistenti alle fluttuazioni a breve termine.
- Limiti delle risorse: Non dimenticare di impostare richieste e limiti di risorse sui tuoi pod per prevenire l'esaurimento delle risorse del cluster.
"Con grande potere di scaling viene grande responsabilità." - Zio Ben, se fosse un ingegnere DevOps
Il Futuro dell'Autoscaling: Cosa Aspettarsi da KEDA?
KEDA è in continua evoluzione, con nuove funzionalità e miglioramenti all'orizzonte. Alcune aree interessanti da tenere d'occhio:
- Supporto migliorato per più fonti di eventi cloud-native
- Integrazione migliorata con i service mesh
- Algoritmi avanzati di scaling basati su previsioni
Tieni d'occhio il repository GitHub di KEDA per gli ultimi aggiornamenti e funzionalità.
Conclusione: KEDA è Adatto a Te?
KEDA porta un nuovo livello di flessibilità e reattività all'autoscaling di Kubernetes. Se le tue applicazioni gestiscono carichi di lavoro variabili, architetture basate su eventi o richiedono scaling basato su metriche personalizzate, KEDA potrebbe essere il pezzo mancante nel tuo puzzle Kubernetes.
Ricorda, l'autoscaling è tanto un'arte quanto una scienza. Inizia a sperimentare con KEDA in un ambiente controllato, monitora attentamente il suo comportamento e perfeziona le tue strategie di scaling. Prima che te ne accorga, avrai un cluster Kubernetes che scala come un sogno, rispondendo al flusso e riflusso dei tuoi carichi di lavoro con efficienza elegante.
Allora, sei pronto a portare il tuo autoscaling Kubernetes al livello successivo? Prova KEDA e guarda il tuo cluster diventare una macchina da scaling snella e potente!
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Buon scaling, appassionati di Kubernetes!