← До списку лабораторних по Kubernetes
Повний опис / сценарій лабораторної:
Мета: налаштувати autoscaling pod не тільки за cpu а й за кастомною метрикою. Крок 1. Переконатися що у кластері є metrics api. Пояснення: зазвичай це metrics server плюс адаптер кастомних метрик. Крок 2. Підготувати застосунок який експортує власну метрику. Пояснення: наприклад кількість активних задач або довжину черги. Крок 3. Налаштувати експортер так щоб метрика була доступна через http. Пояснення: це може бути формат prometheus. Крок 4. Переконатися що адаптер бачить цю метрику. Команда: kubectl get --raw /apis/custom.metrics.k8s.io/ | jq Пояснення: знайди свій параметр у списку. Крок 5. Створити deployment з кількома replica. Пояснення: це буде ціль для autoscaling. Крок 6. Створити HPA який використовує кастомну метрику. Пояснення: у spec metrics вкажи тип Pods або Object з назвою метрики і цілевим значенням. Крок 7. Застосувати HPA. Команда: kubectl apply -f hpa-custom.yaml Крок 8. Зімітувати збільшення метрики. Пояснення: створення тестового навантаження яке піднімає значення. Крок 9. Перевірити як HPA змінює кількість replica. Команда: kubectl get hpa -w Пояснення: подивися на поле CURRENT та DESIRED. Крок 10. Міні звіт. Завдання: опиши приклад реальної метрики яка краще за cpu для autoscaling у твоїй системі.