Klaster EKS używający zarządzanych grup węzłów hostuje mikroserwisy. Zespół zainstalował Kubernetes Metrics Server i chce, aby pody automatycznie skalowały się w oparciu o docelowy procent wykorzystania procesora przy minimalnym wysiłku operacyjnym. Jaka kombinacja to osiągnie?

Prawidłowa odpowiedź to wdrożenie Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) i Cluster Autoscaler. HPA automatycznie skaluje liczbę replik podów wdrożenia w oparciu o metryki, takie jak wykorzystanie procesora, co jest zgodne z celem skalowania podów w oparciu o docelowy procent wykorzystania procesora. Cluster Autoscaler natomiast dynamicznie dostosowuje liczbę węzłów w klastrze, zapewniając, że HPA ma wystarczające zasoby do uruchamiania skalowanych podów, jednocześnie minimalizując wysiłek operacyjny. Pozostałe opcje są nieprawidłowe: Modyfikacja grupy Auto Scaling dla węzłów roboczych EKS skaluje tylko węzły, a nie pody, i nie reaguje bezpośrednio na wykorzystanie procesora przez pody. Zainstalowanie HPA i VPA jest częściowo poprawne, ale VPA w trybie rekomendacji nie skaluje automatycznie zasobów podów, a samo HPA nie zapewni dodatkowych węzłów, gdy będzie to potrzebne. Uruchomienie dokumentu automatyzacji SSM do aktualizacji rozmiarów grup węzłów jest rozwiązaniem ręcznym lub półautomatycznym, a nie automatycznym skalowaniem w oparciu o obciążenie.