O que é e como funciona o autoscaling de nodes no Kubernetes?

Entenda melhor o autoscaling de nodes no K8s e como essa funcionalidade pode otimizar o uso de recursos, reduzir custos e aumentar a disponibilidade das suas aplicações.

Nos últimos anos, o Kubernetes (K8s) se tornou a plataforma padrão para orquestração de contêineres, ajudando empresas de todos os tamanhos a escalar suas aplicações de maneira eficiente

Uma das funcionalidades mais poderosas oferecidas pelo K8s é o autoscaling (autoescalonamento), que permite a escalabilidade automática dos nós (nodes) de um cluster.

Neste artigo, vamos explorar o autoscaling de nodes no Kubernetes, como ele funciona e por que ele é essencial para otimizar o uso de recursos e manter a performance das aplicações em alta.

O que é o K8s node autoscaling?

No Kubernetes, um "node" é uma máquina de trabalho (física ou virtual) que executa os pods (unidades de execução contendo contêineres). À medida que a demanda aumenta, é necessário adicionar mais nodes para garantir que os pods tenham recursos suficientes, como CPU e memória, para operar sem interrupções.

O autoscaling de nodes automatiza esse processo, adicionando ou removendo nodes do cluster com base nas necessidades da aplicação em tempo real.

Benefícios do autoscaling de nodes

Eficiência de recursos

O autoscaling ajusta automaticamente os nodes para evitar desperdício de recursos. Isso é especialmente útil para economizar custos em ambientes de cloud, onde pagar por recursos ociosos é uma prática comum sem um autoscaler configurado.

Alta disponibilidade

Garantir que sua aplicação tenha sempre os recursos necessários para atender à demanda é fundamental para manter a alta disponibilidade e a experiência do usuário. Com o autoscaling de nodes, a infraestrutura responde em tempo real às flutuações de carga.

Redução de custos

Uma das maiores vantagens do autoscaling de nodes é a capacidade de remover automaticamente nodes que não estão mais sendo usados, o que evita custos com máquinas que estão sem carga.

Estes são os principais tipos de autoscaling no Kubernetes:

• Horizontal Pod Autoscaler (HPA) - Escala os pods, ajustando o número de réplicas de um determinado deployment.

• Vertical Pod Autoscaler (VPA) - Ajusta as especificações de recursos (CPU e memória) dos pods.

• Cluster Autoscaler (CA) - Focado em nodes, adiciona ou remove nós de um cluster com base nas demandas dos pods.

O texto de hoje vai focar no Cluster Autoscaler, o componente responsável por gerenciar o autoscaling de nodes no K8s.

Como funciona o Cluster Autoscaler?

O Cluster Autoscaler (CA) é um componente que interage com a infraestrutura de cloud ou on-premise onde o Kubernetes está implantado, verificando constantemente se os pods estão sendo programados corretamente.

Quando ele detecta que há pods pendentes por falta de recursos, o autoscaler solicita à infraestrutura mais nodes para o cluster. Da mesma forma, quando há nodes ociosos, o CA pode removê-los, otimizando o uso de recursos e reduzindo custos operacionais.

Entre as funcionalidades mais importantes do Cluster Autoscaler, podemos destacar:

Escalonamento automático: Quando um pod não consegue ser agendado devido à falta de recursos, o Cluster Autoscaler adiciona nodes automaticamente.

Redução automática de nodes: Nodes que ficam ociosos por um tempo prolongado podem ser removidos do cluster.

Interação com provedores de cloud: O autoscaler trabalha diretamente com provedores de nuvem como AWS, Google Cloud e Azure para ajustar os nodes dinamicamente.

Para tirar o máximo proveito dessas funcionalidades e assegurar bons resultados com o autoescalonamento de nodes, é interessante implementar certas práticas estratégicas. Monitoramento contínuo, estabelecimento bem definido de limites mínimos e máximos de nós, além de testes de cenários de alta demanda são algumas dessas práticas.

Como ajustar as configurações do Cluster Autoscaler para otimizar custos?

Quando configurado corretamente, o Cluster Autoscaler pode reduzir significativamente os custos e garantir que a infraestrutura acompanhe as necessidades em constante mudança da aplicação.

A seguir, confira algumas condutas recomendadas para alcançar a otimização de custos no Kubernetes com o Cluster Autoscaler.

1. Defina limites de escalonamento

• Configure o número mínimo e máximo de nós para cada grupo de nós. Isso evita que o autoscaler adicione nós desnecessariamente.

• Use as anotações cluster-autoscaler/min-nodes e cluster-autoscaler/max-nodes para definir esses limites.

2. Ajuste os parâmetros de escalonamento

scale-down-unneeded-time:

Ajuste o tempo que um nó deve permanecer ocioso antes de ser considerado para remoção. Valores mais altos podem evitar a remoção prematura de nodes.

scale-down-utilization-threshold:

Esse parâmetro define a utilização mínima (em porcentagem) que um nó deve ter para ser considerado para remoção. Um valor mais alto pode ajudar a manter nodes que ainda estão com alguma carga.

3. Aplique estrategicamente os tolerâncias e afinidades

Tolerâncias:

Use tolerâncias para garantir que pods que requerem recursos específicos possam ser agendados em nós apropriados, evitando a criação desnecessária de nós.

Afinidade de pods:

Configure regras de afinidade para que os pods sejam agendados em nodes já existentes, em vez de forçar a criação de novos nós.

4. Use recursos de forma eficiente

Defina limites de CPU e memória para seus pods. Isso ajuda o Cluster Autoscaler a entender melhor as necessidades de recursos e a ajustar o tamanho do cluster de acordo.

5. Monitore e analise

• Monitore os logs do Cluster Autoscaler e as métricas do cluster para identificar padrões de uso. Isso pode ajudar a ajustar as configurações e a prever a demanda.

• Utilize ferramentas para visualizar a utilização de recursos e o desempenho do autoscaler.

6. Teste e ajuste regularmente

• Realize testes de carga para entender como o autoscaler se comporta sob diferentes condições. Ajuste as configurações conforme necessário.

• Revise regularmente as configurações do Cluster Autoscaler e de seus pods para garantir que ainda atendem às suas necessidades de custo e desempenho.

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