Aplikacja Kubernetes pobiera wiadomości Pub/Sub i zapisuje je w Filestore; pojedynczy pod nie jest w stanie przetwarzać wiadomości w czasie rzeczywistym, co powoduje ich gromadzenie. Przetwarzanie jest intensywne pod względem operacji I/O. Jak należy skalować przetwarzanie?

Aplikacja Kubernetes nie nadąża z przetwarzaniem wiadomości, co prowadzi do ich gromadzenia. Ponieważ przetwarzanie jest intensywne pod względem operacji I/O, autoskalowanie oparte na CPU (kubectl autoscale) może nie być skuteczne, gdyż obciążenie CPU może nie odzwierciedlać faktycznego zapotrzebowania na zasoby. Autoskalowanie klastra (cluster autoscaling) skaluje węzły, a nie pody, co nie rozwiązuje bezpośrednio problemu niedostatecznej liczby podów przetwarzających wiadomości. Metryka subscription/pushrequestlatencies mierzy opóźnienia żądań push, co może być pośrednim wskaźnikiem problemu, ale nie bezpośrednim miernikiem zaległości. Najlepszym rozwiązaniem jest skalowanie deploymentu Kubernetes w oparciu o metrykę Pub/Sub subscription/numundeliveredmessages. Ta metryka bezpośrednio wskazuje liczbę nieprzetworzonych wiadomości, co pozwala na dynamiczne dostosowanie liczby podów do bieżącego obciążenia i zapewnienie przetwarzania w czasie rzeczywistym.