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Scalabilità e scalabilità automatica dei servizi di runtime

Puoi scalare la maggior parte dei servizi in esecuzione in Kubernetes dalla riga di comando o in una sostituzione di configurazione. Puoi impostare i parametri di scalabilità per i servizi di runtime di Apigee hybrid nel file overrides.yaml.

Servizio	Implementato come	Scalabilità
Cassandra	ApigeeDatastore (CRD)	Consulta Scalabilità di Cassandra.
Ingress/LoadBalancer	Deployment	Anthos Service Mesh utilizza la scalabilità automatica orizzontale dei pod (HPA).
Logger	DaemonSet	I DaemonSet gestiscono le repliche di un pod su tutti i nodi, quindi si adattano quando esegui lo scale dei pod stessi.
MART Apigee Connect Watcher	ApigeeOrganization (CRD)	Per eseguire il ridimensionamento tramite configurazione, aumenta il valore della proprietà di configurazione `replicaCountMin` del deployment per le stanza `mart`, `watcher` e/o `connectAgent`. Ad esempio: mart: replicaCountMax: 2 replicaCountMin: 1 watcher: replicaCountMax: 2 replicaCountMin: 1 connectAgent: replicaCountMax: 2 replicaCountMin: 1 Questi deployment utilizzano un Horizontal Pod Autoscaler per la scalabilità automatica. Imposta la proprietà `targetCPUUtilizationPercentage` dell'oggetto Deployment sulla soglia per l'aumento di scala. Quando questo valore viene superato, Kubernetes aggiunge i pod fino al valore di `replicaCountMax`. Per ulteriori informazioni sull'impostazione delle proprietà di configurazione, consulta Gestire i componenti del piano di runtime.
Runtime Synchronizer UDCA	ApigeeEnvironment (CRD)	Per eseguire il ridimensionamento tramite configurazione, aumenta il valore della proprietà `replicaCountMin` per le stanza `udca`, `synchronizer` e/o `runtime` nel file delle sostituzioni. Ad esempio: synchronizer: replicaCountMax: 10 replicaCountMin: 1 runtime: replicaCountMax: 10 replicaCountMin: 1 udca: replicaCountMax: 10 replicaCountMin: 1 Nota : queste modifiche si applicano a TUTTI gli ambienti nel file delle sostituzioni. Se vuoi personalizzare la scalabilità per ogni ambiente, consulta Configurazioni avanzate di seguito. Questi deployment utilizzano un Horizontal Pod Autoscaler per la scalabilità automatica. Imposta la proprietà `targetCPUUtilizationPercentage` dell'oggetto Deployment sulla soglia per l'aumento di scala. Quando questo valore viene superato, Kubernetes aggiunge i pod fino al valore di `replicaCountMax`. Per ulteriori informazioni sull'impostazione delle proprietà di configurazione, consulta Gestire i componenti del piano di runtime.

Configurazioni avanzate

In alcuni scenari, potrebbe essere necessario utilizzare opzioni di ridimensionamento avanzate. Ecco alcuni scenari di esempio:

Impostazione di opzioni di ridimensionamento diverse per ogni ambiente. Ad esempio, env1 ha un valore minReplica pari a 5 e env2 ha un valore minReplica pari a 2.
Impostazione di opzioni di scalabilità diverse per ciascun componente all'interno di un ambiente. Ad esempio, se il componente udca ha un valore maxReplica pari a 5 e il componente synchronizer ha un valore maxReplica pari a 2.

L'esempio seguente mostra come utilizzare il comando kubernetes patch per modificare la proprietà maxReplicas del componente runtime:

Crea le variabili di ambiente da utilizzare con il comando:

export ENV=my-environment-name
export NAMESPACE=apigee  #the namespace where apigee is deployed
export COMPONENT=runtime #can be udca or synchronizer
export MAX_REPLICAS=2
export MIN_REPLICAS=1

Applica la patch. Tieni presente che questo esempio presuppone che kubectl sia in PATH:

kubectl patch apigeeenvironment -n $NAMESPACE \
  $(kubectl get apigeeenvironments -n $NAMESPACE -o jsonpath='{.items[?(@.spec.name == "'$ENV'" )]..metadata.name}') \
  --patch "$(echo -e "spec:\n  components:\n    $COMPONENT:\n      autoScaler:\n        maxReplicas: $MAX_REPLICAS\n        minReplicas: $MIN_REPLICAS")" \
  --type merge

Verifica la modifica:
```
kubectl get hpa -n $NAMESPACE
```

Scalabilità basata sulle metriche

Con la scalabilità basata su metriche, il runtime può utilizzare le metriche della CPU e dell'applicazione per scalare i pod apigee-runtime. L'API Horizontal Pod Autoscaler (HPA) di Kubernetes utilizza il campo hpaBehavior per configurare i comportamenti di scalabilità verso l'alto e verso il basso del servizio target. La scalabilità basata sulle metriche non è disponibile per altri componenti in un deployment ibrido.

La scalabilità può essere regolata in base alle seguenti metriche:

Metrica	Misura	Considerazioni
serverNioTaskWaitTime	Tempo di attesa medio (in ms) della coda di elaborazione nelle istanze di runtime per le richieste proxy a livello HTTP.	Questa metrica misura l'impatto del numero e delle dimensioni del payload delle richieste e delle risposte del proxy.
serverMainTaskWaitTime	Tempo di attesa medio (in ms) della coda di elaborazione nelle istanze di runtime per le richieste proxy per elaborare i criteri.	Questa metrica misura l'impatto della complessità dei criteri associati al flusso di richieste proxy.

L'esempio seguente della stanza runtime in overrides.yaml illustra i parametri standard (e gli intervalli consentiti) per il ridimensionamento dei pod apigee-runtime in un'implementazione ibrida:

hpaMetrics:
      serverMainTaskWaitTime: 400M (300M to 450M)
      serverNioTaskWaitTime: 400M (300M to 450M)
      targetCPUUtilizationPercentage: 75
    hpaBehavior:
      scaleDown:
        percent:
          periodSeconds: 60 (30 - 180)
          value: 20 (5 - 50)
        pods:
          periodSeconds: 60 (30 - 180)
          value: 2 (1 - 15)
        selectPolicy: Min
        stabilizationWindowSeconds: 120 (60 - 300)
      scaleUp:
        percent:
          periodSeconds: 60 (30 - 120)
          value: 20 (5 - 100)
        pods:
          periodSeconds: 60 (30 - 120)
          value: 4 (2 - 15)
        selectPolicy: Max
        stabilizationWindowSeconds: 30 (30 - 120)

Configurare una scalabilità più aggressiva

L'aumento dei valori percent e pods del criterio di scalabilità comporterà un criterio di scalabilità più aggressivo. Analogamente, l'aumento dei valori percent e pods in scaleDown comporterà un criterio di riduzione aggressivo. Ad esempio:

hpaMetrics:
    serverMainTaskWaitTime: 400M
    serverNioTaskWaitTime: 400M
    targetCPUUtilizationPercentage: 75
  hpaBehavior:
    scaleDown:
      percent:
        periodSeconds: 60
        value: 20
      pods:
        periodSeconds: 60
        value: 4
      selectPolicy: Min
      stabilizationWindowSeconds: 120
    scaleUp:
      percent:
        periodSeconds: 60
        value: 30
      pods:
        periodSeconds: 60
        value: 5
      selectPolicy: Max
      stabilizationWindowSeconds: 30

Nell'esempio riportato sopra, il valore scaleDown.pods.value viene aumentato a 5, il valore scaleUp.percent.value viene aumentato a 30 e il valore scaleUp.pods.value viene aumentato a 5.

Nota: il valore di periodSeconds non deve essere inferiore a 30.

Configurare una scalabilità meno aggressiva

I valori di configurazione hpaBehavior possono anche essere ridotti per implementare criteri di scalabilità meno aggressivi. Ad esempio:

hpaMetrics:
    serverMainTaskWaitTime: 400M
    serverNioTaskWaitTime: 400M
    targetCPUUtilizationPercentage: 75
  hpaBehavior:
    scaleDown:
      percent:
        periodSeconds: 60
        value: 10
      pods:
        periodSeconds: 60
        value: 1
      selectPolicy: Min
      stabilizationWindowSeconds: 180
    scaleUp:
      percent:
        periodSeconds: 60
        value: 20
      pods:
        periodSeconds: 60
        value: 4
      selectPolicy: Max
      stabilizationWindowSeconds: 30

Nell'esempio riportato sopra, il valore scaleDown.percent.value viene ridotto a 10, il valore scaleDown.pods.value viene ridotto a 1 e il valore scaleUp.stablizationWindowSeconds viene aumentato a 180.

Per saperne di più sulla scalabilità basata su metriche che utilizza il campo hpaBehavior, consulta Criteri di scalabilità.

Disattivare la scalabilità basata sulle metriche

Sebbene la scalabilità basata sulle metriche sia attiva per impostazione predefinita e non possa essere disattivata completamente, puoi configurare le soglie delle metriche a un livello in cui la scalabilità basata sulle metriche non verrà attivata. Il comportamento di scalabilità risultante sarà lo stesso della scalabilità basata sulla CPU. Ad esempio, puoi utilizzare la seguente configurazione per impedire l'attivazione della scalabilità basata su metriche:

hpaMetrics:
      serverMainTaskWaitTime: 4000M
      serverNioTaskWaitTime: 4000M
      targetCPUUtilizationPercentage: 75
    hpaBehavior:
      scaleDown:
        percent:
          periodSeconds: 60
          value: 10
        pods:
          periodSeconds: 60
          value: 1
        selectPolicy: Min
        stabilizationWindowSeconds: 180
      scaleUp:
        percent:
          periodSeconds: 60
          value: 20
        pods:
          periodSeconds: 60
          value: 4
        selectPolicy: Max
        stabilizationWindowSeconds: 30

Risoluzione dei problemi

Questa sezione descrive i metodi di risoluzione dei problemi relativi agli errori comuni che potresti riscontrare durante la configurazione del ridimensionamento e del ridimensionamento automatico.

L'HPA mostra `unknown` per i valori delle metriche

Se la scalabilità basata sulle metriche non funziona e l'HPA mostra unknown per i valori delle metriche, utilizza il seguente comando per controllare l'output dell'HPA:

kubectl describe hpa HPA_NAME

Quando esegui il comando, sostituisci HPA_NAME con il nome dell'HPA che vuoi visualizzare.

L'output mostrerà il target e l'utilizzo della CPU del servizio, a indicare che la scalabilità della CPU funzionerà in assenza di scalabilità basata su metriche. Per il comportamento dell'HPA che utilizza più parametri, consulta Eseguire il scaling in base a più metriche.