HPA

當電商網站舉辦周年慶活動時，網站的瀏覽流量一定會面臨到網站掛掉或網站速度很慢，當然解決辦法也有相對應的解決辦法：

1. 使用更好的硬體，提高CPU core和memory，但也會有浪費，花費不必要的費用 (反正是公司的錢
2. 橫向擴展: 可以是EC2做ASG增加機器數量，或是[Day19]增加Container數量，更完善的利用CPU/Memory的資源。
   而Kubernetes也有提供類似的功能如HPA，會根據CPU/Memory的使用率，或自動的metric，此篇以CPU為主，針對deployment所控制的Pod進行數量的調整，當CPU使用率超過設定值就會進行scale-out；反之，CPU使用率低於設定值就會進行scale-in

Ps. HPA也有支援cooldown的功能，避免增加/減少太多Pod，緩衝區的概念

講解如何建立HPA在EKS上，如下步驟：

1. 安裝Metric Server

kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-
server/releases/latest/download/components.yaml

2. Deploy Application(deployment)

kubectl apply -f hpa.yaml

3. 針對想要進行HPA的deployment做設定

kubectl autoscale deployment hpa-deploy --cpu-percent=50 --min=1 –
max=10

4. 查看HPA的詳細資訊

kubectl describe hpa/hpa-deploy

5. 查看HPA

kubectl get hpa/hpa-deploy

檔案解析

hpa.yaml是由Service和Deployment，設定都跟之前的文章一樣

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: hpa-svc
  labels:
    app: hpa-svc
spec:
  type: NodePort
  selector:
    app: hpa-deploy
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 80
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hpa-deploy
  labels:
    app: hpa-deploy
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: hpa-deploy
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hpa-deploy
    spec:
      containers:
        - name: hpa-deploy
          image: johnson860312/awswebdb
          ports:
          - containerPort: 80
          resources:
            limits:
              memory: "512Mi"
              cpu: "256m"
            requests:
              memory: "256Mi"
              cpu: "128m"

測試方式

這邊也是使用ApacheBench(ab)進行測試，雖然筆者有設定NodePort把Pod做expose，但需要在EC2上設定SG，增加NodePort為inbound rule，這邊直接使用kubectl port-forward的方式，來訪問到Pod


HPA大致就講解到這裡，明天開始會講EKS的Storage系列