Oracle Cloud Hangout Cafe Season 4 #5「Kubernetesのオートスケーリング」(2021年8月4日開催)

HPAリソースの定義

ここからは、HPAリソースの定義方法を説明します。HPAリソースに定義する内容は、主に以下の4つです。

実際のHPAリソース例は以下です^*1。

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50
  behavior:
    scaleUp:
      stabilizationWindowSeconds: 60 
      policies:
      - type: Percent
        value: 100
        periodSeconds: 15
    scaleDown:
      stabilizationWindowSeconds: 300
      policies:
      - type: Percent
        value: 10
        periodSeconds: 60
      - type: Pods
        value: 4
        periodSeconds: 60
      selectPolicy: Max

この定義を先ほどの表に当てはめると以下になります。

スケール時の振る舞いについて補足します。上記の例では、以下の定義になります。

  behavior:
    scaleUp:
      stabilizationWindowSeconds: 60 
      policies:
      - type: Percent
        value: 100
        periodSeconds: 15
    scaleDown:
      stabilizationWindowSeconds: 300
      policies:
      - type: Percent
        value: 10
        periodSeconds: 60
      - type: Pods
        value: 4
        periodSeconds: 60
      selectPolicy: Max

まずは、スケールアウト時の挙動を説明します。

    scaleUp:
      stabilizationWindowSeconds: 60 
      policies:
      - type: Percent
        value: 100
        periodSeconds: 15

stabilizationWindowSecondsは、スケール条件を満たしてからスケールを行うまでのリードタイムです。そのため、今回はスケール開始まで60秒のリードタイムがあります。

次に、実際のスケール時の振る舞いです。今回の例ではスケール開始から15秒毎に判定が実施され、既存のレプリカ数を100％としてスケールアウト(ただし、最大レプリカ数を超過しない)します。例えば、現状のレプリカ数が3つの場合は、下図のイメージです。

スケールアウト

次に、スケールイン時の挙動です。

    scaleDown:
      stabilizationWindowSeconds: 300
      policies:
      - type: Percent
        value: 10
        periodSeconds: 60
      - type: Pods
        value: 4
        periodSeconds: 60
      selectPolicy: Max

stabilizationWindowSecondsは5分(300秒)です。

実際のスケール時の振る舞いですが、2通りのポリシーが定義されています。複数のポリシーが定義されている場合はselectPolicyによってどちらが選択されるかが決定します。今回の場合はMaxなので、削除するレプリカ数が多い方が選択されます。

ポリシーの1つ目は60秒おきに判定され、既存レプリカ数の10％分の数が削除されます。ポリシーの2つ目は60秒おきに判定され、既存レプリカ数から4つが削除されます。

例えば、今のレプリカ数が80個あり、必要なレプリカ数が10個の場合は下図のようにスケールインします。図に示すように、レプリカ数が40個まではPercentポリシー(既存レプリカ数の10％)が選択され、36個以下の場合はPodsポリシー(レプリカ数4個)が選択されます。

スケールイン