Een Kubernetes-app haalt Pub/Sub-berichten op en schrijft naar Filestore; één enkele pod kan berichten niet in realtime verwerken en berichten hopen zich op. De verwerking is I/O-intensief. Hoe moet u de verwerking schalen?

De correcte aanpak is om de Kubernetes deployment te schalen op basis van de subscription/numundeliveredmessages Pub/Sub-metric. Deze metric geeft direct aan hoeveel berichten nog verwerkt moeten worden, wat een accurate indicator is voor de workload. Wanneer dit aantal stijgt, schaalt de applicatie automatisch op om de achterstand weg te werken. CPU-gebaseerde autoscaling is minder effectief omdat de verwerking I/O-intensief is; de CPU-utilisatie kan laag blijven terwijl de applicatie toch overbelast is. Cluster autoscaling is nuttig voor het toevoegen van nodes aan het cluster, maar schaalt niet de applicatie zelf. Schalen op basis van subscription/pushrequestlatencies is ook mogelijk, maar numundeliveredmessages is een directere en vaak robuustere indicator voor de verwerkingsachterstand bij Pub/Sub-consumers.