Ein Unternehmen betreibt containerisierte Anwendungen auf Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) unter Verwendung des Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler. Die Arbeitslast schwankt im Laufe des Tages. Die Anzahl der Knoten wird nicht automatisch hochskaliert, wenn die Cluster-Knoten ihre maximale Kapazität erreichen, was zu Leistungsproblemen führt. Welche Lösung behebt dies mit dem geringsten Verwaltungsaufwand?

Der Kubernetes Cluster Autoscaler ist die effektivste Lösung, da er speziell dafür entwickelt wurde, die Anzahl der Knoten in einem Kubernetes-Cluster automatisch an die Anforderungen der Pods anzupassen. Wenn Pods nicht geplant werden können, weil nicht genügend Ressourcen vorhanden sind, fügt der Cluster Autoscaler neue Knoten hinzu. Wenn Knoten unterausgelastet sind, entfernt er sie. Dies integriert sich nahtlos in EKS und erfordert den geringsten Verwaltungsaufwand. Die Skalierung basierend auf Speichernutzung ist unzureichend, da Pods auch CPU oder andere Ressourcen benötigen könnten. Eine AWS Lambda-Funktion wäre ein manueller, komplexerer Ansatz. Eine EC2 Auto Scaling-Gruppe allein skaliert die EC2-Instanzen, ist aber nicht direkt in die Pod-Planung von Kubernetes integriert und würde nicht automatisch auf unplanbare Pods reagieren.