𝑲𝒖𝒃𝒆𝒓𝒏𝒆𝒕𝒆𝒔𝑺𝒄𝒂𝒍𝒊𝒏𝒈𝑺𝒕

𝑲𝒖𝒃𝒆𝒓𝒏𝒆𝒕𝒆𝒔 𝑺𝒄𝒂𝒍𝒊𝒏𝒈 𝑺𝒕𝒓𝒂𝒕𝒆𝒈𝒊𝒆𝒔 1. 水平 Pod 自动扩缩（HPA） HPA 根据 CPU 利用率或自定义指标调整 pod 副本数。当需求增加时，添加更多 pod；当需求减少时，pod 会缩减down. HPA 扩展之前：具有一定数量 pod 的单个节点。 HPA 扩展后：随着负载的增加，添加更多 pod（扩展）。 2. 垂直 Pod 自动扩缩（VPA） VPA 会调整分配给 Pod 的 CPU 和内存资源。如果 Pod 需要更多资源，VPA 会通过增加其 CPU 和内存来扩大其规模。 VPA 扩展之前：一个 pod 具有预定义的 CPU（例如，4 个核）和内存（例如，4GB）。 VPA Scaling 后：根据需要为 pod 分配更多 CPU（例如 6 核）和内存（例如 8GB）。 3. 集群自动扩缩 当由于资源不足而无法调度待处理的 Pod 时，集群自动伸缩会自动在集群中添加或删除节点。 现有节点：节点正在运行可用的 pod。 新节点：当前节点已满时，将启动新节点，以确保新的 pod 可以运行。 4.手动扩展 用户使用 Kubernetes 命令行工具（例如 kubectl）手动调整副本或节点的数量。 扩展过程：用户根据系统负载的需要手动指示 Kubernetes 添加或删除 pod 或节点。 5.预测扩展 预测性扩展使用机器学习 (ML) 预测来预测未来的资源需求。KEDA（Kubernetes 事件驱动自动扩展器）等工具用于根据预测的工作负载调整资源。 扩展过程：Kubernetes 主动调整资源，根据 ML 预测和事件驱动的决策来平衡资源。 6.基于自定义指标的扩展 这种扩展方法由自定义指标驱动，不限于 CPU 或内存。自定义指标注册表会收集数据，并根据这些自定义数据做出扩展决策。 扩展过程：HPA 根据从自定义注册表收集的指标来扩展部署，从而实现更加动态和定制的扩展操作。 #devops #kubernetes #k8s #程序员 #编程严选网