Un cluster EKS che utilizza gruppi di nodi gestiti ospita microservizi. Il team ha installato il Kubernetes Metrics Server e desidera che i Pods scalino automaticamente in base a una percentuale di utilizzo della CPU target con il minimo sforzo operativo. Quale combinazione realizza questo?

L'opzione corretta utilizza l'Horizontal Pod Autoscaler (HPA) per scalare i Pods in base all'utilizzo della CPU e il Cluster Autoscaler per scalare i nodi sottostanti. L'HPA monitora le metriche dei Pods (come l'utilizzo della CPU fornito dal Metrics Server) e regola il numero di repliche dei Pods per mantenere l'utilizzo target. Quando l'HPA richiede più Pods di quanti i nodi attuali possano ospitare, il Cluster Autoscaler rileva la necessità di risorse aggiuntive e aumenta il numero di nodi nel gruppo di nodi gestiti EKS, garantendo che ci siano sempre risorse sufficienti per i Pods. L'auto-discovery semplifica la configurazione del Cluster Autoscaler. Le altre opzioni sono meno efficienti o non risolvono completamente il problema: Modificare il gruppo Auto Scaling per i nodi worker: questo scala i nodi, ma non i Pods, e non risponde direttamente all'utilizzo della CPU dei microservizi. Installare HPA e VPA: il VPA regola le richieste di risorse dei Pods, non il loro numero, e non scala i nodi. Eseguire il documento SSM Automation: questo è un approccio manuale o basato su script, non uno scaling automatico e dinamico.