Autoscaling trong Kubernetes: 3 cách thức triển khai và lựa chọn phương án phù hợp cho bạn

Trong môi trường Kubernetes, việc quản lý tài nguyên hiệu quả là yếu tố quan trọng để đảm bảo hiệu suất và tối ưu chi phí. Autoscaling trong Kubernetes là một tính năng mạnh mẽ cho phép tự động điều chỉnh quy mô của các pod và node trong cụm tùy theo nhu cầu sử dụng. Với ba phương thức chủ yếu: Horizontal Pod Autoscaler (HPA), Vertical Pod Autoscaler (VPA) và Cluster Autoscaler, Kubernetes giúp tự động mở rộng hoặc thu nhỏ tài nguyên, mang lại sự linh hoạt và hiệu quả cao trong việc quản lý các ứng dụng quy mô lớn.

Autoscaling trong Kubernetes là gì?

Autoscaling trong Kubernetes là tính năng cho phép tự động điều chỉnh số lượng node trong một cụm hoặc điều chỉnh tài nguyên của pod tùy theo nhu cầu sử dụng. Khi nhu cầu tăng, cụm có thể thêm node hoặc cấp thêm tài nguyên cho các pod, còn khi nhu cầu giảm, Kubernetes sẽ tự động loại bỏ node hoặc giảm tài nguyên của pod. Điều này giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, giảm chi phí và nâng cao hiệu suất.

Có ba giải pháp phổ biến để mở rộng ứng dụng trong môi trường Kubernetes:

- Horizontal Pod Autoscaler (HPA): Tự động thêm hoặc loại bỏ các bản sao pod.

- Vertical Pod Autoscaler (VPA): Tự động thêm hoặc điều chỉnh tài nguyên CPU và bộ nhớ cho pod.

- Cluster Autoscaler: Tự động thêm hoặc loại bỏ node trong cụm dựa trên tài nguyên yêu cầu của tất cả các pod.

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

HPA tự động thêm hoặc loại bỏ các bản sao pod. Điều này cho phép quản lý tự động việc mở rộng quy mô ứng dụng khi mức sử dụng thay đổi.

HPA có thể hữu ích cho cả ứng dụng stateless và stateful. HPA được quản lý bởi Kubernetes controller manager và hoạt động theo chu kỳ kiểm soát. Mỗi chu kỳ, controller manager so sánh mức sử dụng tài nguyên thực tế với các chỉ số đã định sẵn cho HPA, lấy từ API chỉ số tuỳ chỉnh hoặc API tài nguyên.

Hạn chế:

Tránh sử dụng HPA cùng với Vertical Pod Autoscaler (VPA) khi đánh giá tài nguyên CPU hoặc bộ nhớ. Ngoài ra, khi sử dụng Deployment, bạn không thể cấu hình HPA trên ReplicaSet hoặc Replication Controller, mà chỉ trên Deployment.

Lưu ý:

- Đảm bảo tất cả các pod có yêu cầu tài nguyên được cấu hình.

- Ưu tiên sử dụng chỉ số tuỳ chỉnh thay vì chỉ số bên ngoài.

- Sử dụng HPA kết hợp với Cluster Autoscaler để đồng bộ hóa mở rộng pod và hành vi của node.

Vertical Pod Autoscaling (VPA)

VPA tự động điều chỉnh tài nguyên CPU và bộ nhớ cho các pod. Nó sử dụng dữ liệu sử dụng tài nguyên trực tiếp để thiết lập giới hạn tài nguyên cho container.

VPA giúp giải quyết tình trạng node bị quá tải bộ nhớ hoặc CPU do các yêu cầu tài nguyên quá cao. Khi sử dụng VPA, các yêu cầu tài nguyên của pod sẽ được điều chỉnh để phù hợp với bộ nhớ và CPU có sẵn.

Hạn chế:

Cập nhật các pod đang chạy vẫn là một tính năng thử nghiệm và hiệu suất trong các cụm lớn chưa được kiểm tra. VPA có thể gây sự cố nếu tài nguyên vượt quá khả năng cung cấp của cụm.

Lưu ý:

- Tránh sử dụng HPA và VPA cùng nhau.

- Sử dụng VPA kết hợp với Cluster Autoscaler để giảm thiểu các tình huống thiếu tài nguyên.

Cluster Autoscaler

Cluster Autoscaler tự động thêm hoặc loại bỏ các node trong cụm dựa trên tài nguyên yêu cầu của các pod. Nó tìm kiếm các pod không thể lên lịch và cố gắng hợp nhất các pod hiện tại vào ít node hơn.

Cluster Autoscaler kiểm tra các cụm node đã quản lý để xem liệu việc thêm một node có thể giải phóng pod không thể lên lịch. Nó cũng giúp di chuyển các pod giữa các node sẵn có.

Hạn chế:

Cluster Autoscaler chỉ hỗ trợ các nền tảng Kubernetes được quản lý. Nó không hỗ trợ PersistentVolumes cục bộ và không thể mở rộng nhóm node có kích thước 0 đối với pod yêu cầu ephemeral-storage khi sử dụng SSD cục bộ.

Lưu ý:

- Đảm bảo tài nguyên cho pod của Cluster Autoscaler.

- Đảm bảo tất cả các pod có yêu cầu tài nguyên đã được xác định rõ ràng.

Kết luận

Autoscaling trong Kubernetes là một công cụ mạnh mẽ giúp tối ưu hóa việc quản lý tài nguyên và chi phí trong môi trường container. Việc lựa chọn và kết hợp đúng các phương pháp này sẽ giúp đảm bảo hiệu suất tối ưu, đồng thời giảm thiểu lãng phí tài nguyên và tối ưu hóa chi phí vận hành cho các cụm Kubernetes.