Como escalar aplicações Kubernetes 1.26 usando HPA e VPA

O Kubernetes é uma plataforma poderosa para orquestração de contêineres, e a escalabilidade é uma de suas características mais importantes. Neste manual, vamos explorar como escalar aplicações no Kubernetes 1.26 usando Horizontal Pod Autoscaler (HPA) e Vertical Pod Autoscaler (VPA).

Introdução

Escalar aplicações é essencial para manter a performance e a disponibilidade. O HPA ajusta automaticamente o número de pods em uma implantação com base na carga, enquanto o VPA ajusta os recursos solicitados pelos pods.

Pré-requisitos

• Cluster Kubernetes 1.26 em funcionamento.
• kubectl configurado para se conectar ao cluster.
• Metrics Server instalado no cluster.

Instalação do Metrics Server

O Metrics Server é necessário para que o HPA funcione. Para instalá-lo, execute:

kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml

Configurando o Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

Para criar um HPA, você precisa de uma implantação existente. Vamos criar um HPA para uma aplicação chamada minha-aplicacao.

kubectl autoscale deployment minha-aplicacao --cpu-percent=50 --min=1 --max=10

Isso configura o HPA para manter a utilização da CPU em 50%, escalando entre 1 e 10 pods.

Verificando o HPA

Para verificar o status do HPA, use:

kubectl get hpa

Configurando o Vertical Pod Autoscaler (VPA)

Para instalar o VPA, você pode usar o seguinte comando:

kubectl apply -f https://github.com/kubernetes/autoscaler/releases/latest/download/vpa.yaml

Depois, crie um objeto VPA para a aplicação:

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: minha-aplicacao-vpa
spec:
  targetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: minha-aplicacao
  updatePolicy:
    updateMode: Auto

Salve isso em um arquivo chamado vpa.yaml e aplique com:

kubectl apply -f vpa.yaml

Verificando o VPA

Para verificar o status do VPA, use:

kubectl get vpa

Conclusão

Usar HPA e VPA juntos permite que suas aplicações se ajustem dinamicamente à carga de trabalho. É uma prática recomendada para garantir eficiência e escalabilidade no Kubernetes.

Dica: Monitore sempre o desempenho da sua aplicação e ajuste os limites de CPU e memória conforme necessário para evitar sobrecargas.