HPA – Horizontal Pod Autoscaler no Kubernetes

Referências

• Metrics Server
• Documentação HPA (K8s)
• Comando kubectl autoscale

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Instalação do Metrics Server

kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml

Validação

kubectl top nodes
kubectl top pods
# Se aparecerem as métricas, está funcionando corretamente

Configuração recomendada

kubectl edit deployment metrics-server -n kube-system

Adicione em args:

args:
- --kubelet-insecure-tls
- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname

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Manifesto do HPA

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: monitor-app-hpa
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: {{ .Values.deployment.name }}   # Nome do deployment (Helm)
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 5
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 50        # Escala com uso acima de 50% da CPU
    - type: Resource
      resource:
        name: memory
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 70        # Escala com uso acima de 70% da Memória

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Gerar HPA via comando

kubectl autoscale deployment app-name --min=2 --max=10 --cpu-percent=70 --dry-run=client -o yaml > hpa.yaml

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Monitoramento do HPA

kubectl get hpa -w    # Exibe o status em tempo real

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Recurso obrigatório no Deployment

O HPA só funciona se o Deployment definir corretamente os recursos (resources:). Indentação errada = HPA não funciona (mostra "unknown")

spec:
  containers:
    - name: app
      image: {{ .Values.image }}
      ports:
        - containerPort: 5000
      resources:
        requests:
          cpu: "100m"
          memory: "64Mi"
        limits:
          cpu: "200m"      # Normalmente nao se limita cpu do container
          memory: "128Mi"