tongchenkeji 发表于：2023-7-25 13:55:560次点击 已关注取消关注 关注 私信 云效不支持HPA？[阿里云云效] 暂停朗读为您朗读 云效不支持HPA？ 「点点赞赏，手留余香」 赞赏 还没有人赞赏，快来当第一个赞赏的人吧！ 海报 阿里云云效# 云效3181
Star时光AM 2023-11-28 8:39:46 1 云效平台本身并不限制或限定是否支持 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)。HPA 是 Kubernetes 的一个功能，用于根据实时负载自动调整容器副本的数量。 在使用云效部署应用程序到 Kubernetes 集群时，您可以手动配置和管理 HPA，以便根据需要自动扩展或缩减应用程序的副本数。这通常涉及定义 HPA 对象，并将其与部署相关联。 要使用 HPA 功能，请确保以下条件满足： 您的 Kubernetes 集群版本必须支持 HPA。请检查所使用的 Kubernetes 版本，并确保它符合 HPA 的要求。 应用程序的部署配置中需要包含指标服务（Metric Server）或其他可用于提供实时负载数据的监控解决方案。HPA 使用这些指标来决定何时进行自动伸缩操作。 在应用程序的 YAML 文件中，添加对 HPA 资源的定义和相关配置，例如目标 CPU 利用率、最小/最大副本数等。 请注意，具体的配置和使用方法可能因云效版本、Kubernetes 版本和配置而有所不同。建议参考云效和 Kubernetes 的文档、论坛或联系技术支持团队，以获取更准确和详细的指导。
飞云觅宙AM 2023-11-28 8:39:46 2 HPA 是 Pod 水平伸缩的组件，除了社区支持的 Resource Metrics 和 Custom Metrics，阿里云容器服务 Kubernetes 还提供了external-metrics-adapter，支持云服务的指标作为弹性伸缩的判断条件。目前已经支持例如：Ingress 的QPS、RT，ARMS 中应用的 GC 次数、慢 SQL次数等等多个产品不同维度的监控指标。 cronHPA 是定时伸缩组件，主要面向的是周期性负载，通过资源画像可以预测有规律的负载周期，并通过周期性伸缩，实现资源成本的节约。 默认HPA只支持基于CPU和内存的自动伸缩，并不能满足日常的运维需求。 阿里云Prometheus指标可以转换成HPA可用的指标，从而为应用提供更加便捷的扩缩机制。 Kubernetes 支持HPA模块进行容器伸缩，默认支持CPU和内存等指标。原生的HPA基于Heapster，不支持GPU指标的伸缩，但是支持通过CustomMetrics的方式进行HPA指标的扩展。可以通过部署一个基于Prometheus Adapter 作为CustomMetricServer，它能将Prometheus指标注册的APIServer接口，提供HPA调用。 通过配置，HPA将CustomMetric作为扩缩容指标， 可以进行GPU指标的弹性伸缩。 当HPA配置自定义监控指标进行伸缩指标后， 将无法使用原生HPA基于Heapster的CPU和Memory的伸缩。
云效平台本身并不限制或限定是否支持 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)。HPA 是 Kubernetes 的一个功能，用于根据实时负载自动调整容器副本的数量。
在使用云效部署应用程序到 Kubernetes 集群时，您可以手动配置和管理 HPA，以便根据需要自动扩展或缩减应用程序的副本数。这通常涉及定义 HPA 对象，并将其与部署相关联。
要使用 HPA 功能，请确保以下条件满足：
您的 Kubernetes 集群版本必须支持 HPA。请检查所使用的 Kubernetes 版本，并确保它符合 HPA 的要求。
应用程序的部署配置中需要包含指标服务（Metric Server）或其他可用于提供实时负载数据的监控解决方案。HPA 使用这些指标来决定何时进行自动伸缩操作。
在应用程序的 YAML 文件中，添加对 HPA 资源的定义和相关配置，例如目标 CPU 利用率、最小/最大副本数等。
请注意，具体的配置和使用方法可能因云效版本、Kubernetes 版本和配置而有所不同。建议参考云效和 Kubernetes 的文档、论坛或联系技术支持团队，以获取更准确和详细的指导。
HPA 是 Pod 水平伸缩的组件，除了社区支持的 Resource Metrics 和 Custom Metrics，阿里云容器服务 Kubernetes 还提供了external-metrics-adapter，支持云服务的指标作为弹性伸缩的判断条件。目前已经支持例如：Ingress 的QPS、RT，ARMS 中应用的 GC 次数、慢 SQL次数等等多个产品不同维度的监控指标。
cronHPA 是定时伸缩组件，主要面向的是周期性负载，通过资源画像可以预测有规律的负载周期，并通过周期性伸缩，实现资源成本的节约。
默认HPA只支持基于CPU和内存的自动伸缩，并不能满足日常的运维需求。
阿里云Prometheus指标可以转换成HPA可用的指标，从而为应用提供更加便捷的扩缩机制。
Kubernetes 支持HPA模块进行容器伸缩，默认支持CPU和内存等指标。原生的HPA基于Heapster，不支持GPU指标的伸缩，但是支持通过CustomMetrics的方式进行HPA指标的扩展。可以通过部署一个基于Prometheus Adapter 作为CustomMetricServer，它能将Prometheus指标注册的APIServer接口，提供HPA调用。 通过配置，HPA将CustomMetric作为扩缩容指标， 可以进行GPU指标的弹性伸缩。
当HPA配置自定义监控指标进行伸缩指标后， 将无法使用原生HPA基于Heapster的CPU和Memory的伸缩。
Appstack上可以扩缩容，这个HPA我们有计划要支持，现在还不支持。此回答整理自钉群“云效交付域答疑群”