KEDA ist ein Open-Source-Tool für Kubernetes, das ereignisgesteuertes Autoscaling ermöglicht. Es kann Container in Kubernetes basierend auf der Anzahl der zu verarbeitenden Ereignisse skalieren.
Aber warum ist das so wichtig? Lassen Sie uns das genauer betrachten:
- Es ist ereignisgesteuert, nicht nur auf CPU-/Speicherbasis
- Es kann auf null skalieren (ja, null!)
- Es funktioniert mit jeder Kubernetes-Workload (Deployments, Jobs, benutzerdefinierte Ressourcen)
- Es unterstützt eine Vielzahl von Skalierern (Azure, AWS, Google Cloud, Apache Kafka, RabbitMQ und mehr)
Wie KEDA seine Magie entfaltet
KEDA arbeitet nach einem einfachen, aber leistungsstarken Prinzip: Es überwacht Ereignisquellen und passt die Anzahl der Pods basierend auf der Ereignislast an. Hier ist ein kurzer Überblick über den Prozess:
- KEDA wird als Kubernetes-Operator bereitgestellt
- Sie definieren eine ScaledObject- oder ScaledJob-Ressource
- KEDA überwacht die angegebene Ereignisquelle
- Basierend auf der Ereignislast passt KEDA die Replikazahl Ihrer Bereitstellung an
Sehen wir uns das mit einem einfachen Beispiel an, bei dem RabbitMQ als Ereignisquelle verwendet wird:
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
name: rabbitmq-scaledobject
namespace: default
spec:
scaleTargetRef:
deploymentName: rabbitmq-consumer
pollingInterval: 15 # Optional. Standard: 30 Sekunden
cooldownPeriod: 30 # Optional. Standard: 300 Sekunden
maxReplicaCount: 30 # Optional. Standard: 100
triggers:
- type: rabbitmq
metadata:
queueName: myqueue
queueLength: "5"
host: amqp://guest:[email protected]:5672/
In diesem Beispiel skaliert KEDA unsere rabbitmq-consumer
-Bereitstellung basierend auf der Anzahl der Nachrichten in der myqueue
-Warteschlange. Wenn es mehr als 5 Nachrichten gibt, beginnt es mit dem Hochskalieren. Ziemlich cool, oder?
Der KEDA-Vorteil: Mehr als nur Autoscaling
Vielleicht denken Sie jetzt: "Aber Kubernetes hat bereits den Horizontal Pod Autoscaler (HPA). Warum brauche ich KEDA?" Nun, mein Freund, KEDA ist wie HPA auf Steroiden. Hier ist der Grund:
- Von Null auf Hundert: KEDA kann Ihre Bereitstellungen auf null skalieren, wenn keine Arbeit zu erledigen ist, und spart so wertvolle Ressourcen und Geld.
- Ereignisgesteuert: Im Gegensatz zu HPA, das hauptsächlich auf CPU und Speicher basiert, kann KEDA basierend auf jeder Metrik oder Ereignisquelle skalieren.
- Plug and Play: KEDA integriert sich nahtlos in Ihre bestehende Kubernetes-Umgebung. Keine großen architektonischen Änderungen erforderlich.
- Erweiterbarkeit: Mit einer wachsenden Liste von Skalierern kann KEDA sich an fast jede Ereignisquelle anpassen, die Sie ihm geben.
KEDA in freier Wildbahn: Anwendungsfälle aus der Praxis
Schauen wir uns einige Szenarien an, in denen KEDA wirklich glänzt:
1. Microservices mit variabler Last
Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Microservice, der Bestellungen verarbeitet. Während Verkaufsaktionen steigt die Anzahl der Bestellungen sprunghaft an. Mit KEDA können Sie diesen Service basierend auf der Anzahl der unbearbeiteten Bestellungen in Ihrer Nachrichtenwarteschlange skalieren.
2. Batch-Verarbeitungsjobs
Haben Sie einen Job, der regelmäßig Daten verarbeitet? Verwenden Sie KEDAs CronScaledJob, um Ihren Job auf null zu skalieren, wenn er nicht läuft, und die erforderlichen Pods zu starten, wenn es Zeit ist, ihn auszuführen.
3. IoT-Datenverarbeitung
In einem IoT-Szenario könnten Sie unterschiedliche Mengen an Sensordaten erhalten. KEDA kann Ihnen helfen, Ihre Datenverarbeitungspods basierend auf der eingehenden Datenrate zu skalieren.
Erste Schritte mit KEDA
Bereit, KEDA auszuprobieren? So fangen Sie an:
- Definieren Sie Ihr ScaledObject oder ScaledJob (wie im RabbitMQ-Beispiel oben)
- Beobachten Sie, wie KEDA seine Magie entfaltet!
Wenden Sie Ihre Konfiguration an:
kubectl apply -f your-scaledobject.yaml
Installieren Sie KEDA in Ihrem Cluster:
helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts
helm repo update
helm install keda kedacore/keda --namespace keda --create-namespace
KEDA: Nicht nur ein Werkzeug, sondern ein Game-Changer
KEDA ist nicht nur ein weiteres Werkzeug in Ihrem Kubernetes-Werkzeugkasten. Es ist ein Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie wir über Skalierung in Kubernetes denken. Indem es die Lücke zwischen Ereignissen und Skalierung schließt, ermöglicht KEDA Ihren Anwendungen, wirklich auf reale Anforderungen zu reagieren.
Aber wie jedes leistungsstarke Werkzeug bringt KEDA seine eigenen Überlegungen mit sich:
- Komplexität: Während KEDA leistungsstark ist, fügt es Ihrer Kubernetes-Umgebung eine weitere Ebene hinzu. Stellen Sie sicher, dass Sie bereit sind, diese zusätzliche Komplexität zu verwalten.
- Überwachung: Mit KEDA im Spiel sollten Sie Ihre Skalierungsmuster genau im Auge behalten. Tools wie Prometheus und Grafana können hier Ihre besten Freunde sein.
- Kosten: Während KEDA helfen kann, Kosten zu optimieren, indem es auf null skaliert, sollten Sie sich der potenziell erhöhten Kosten durch häufigere Skalierungsereignisse bewusst sein.
Der Weg voraus: KEDAs Zukunft
KEDA ist ein aktives CNCF-Projekt mit einer vielversprechenden Zukunft. Die Community arbeitet ständig an neuen Funktionen und Skalierern. Einige spannende Bereiche, die Sie im Auge behalten sollten:
- Verbesserte metrikbasierte Skalierung
- Erweiterte Unterstützung für zustandsbehaftete Workloads
- Fortschrittlichere Skalierungsalgorithmen
Da sich Kubernetes weiterentwickelt, ist KEDA bereit, eine entscheidende Rolle in der Zukunft des cloud-nativen Autoscalings zu spielen.
Zusammenfassung: Ist KEDA das Richtige für Sie?
KEDA ist ein leistungsstarkes Werkzeug, aber kein Allheilmittel. Erwägen Sie die Einführung von KEDA, wenn:
- Sie ereignisgesteuerte Workloads mit variabler Last haben
- Sie die Ressourcennutzung und Kosten optimieren möchten
- Sie eine feinere Kontrolle über die Skalierung suchen
Denken Sie daran, dass das Ziel darin besteht, Ihre Anwendungen reaktionsfähiger und kosteneffizienter zu machen, nicht unnötige Komplexität hinzuzufügen. Fangen Sie klein an, experimentieren Sie und skalieren Sie Ihre Nutzung von KEDA, wenn Sie sich damit wohler fühlen.
Also, sind Sie bereit, Ihre Kubernetes-Cluster mit KEDA zu verstärken? Die Welt des ereignisgesteuerten Autoscalings erwartet Sie!
"Das Maß der Intelligenz ist die Fähigkeit zur Veränderung." - Albert Einstein
In der Welt von Kubernetes könnte KEDA genau die Intelligenz sein, die Ihr Cluster braucht, um sich anzupassen und zu gedeihen.
Viel Spaß beim Skalieren, liebe Kubernetes-Enthusiasten!