KEDA (Kubernetes-basierter Event-gesteuerter Autoscaler) ist ein Open-Source-Projekt, das die Autoscaling-Fähigkeiten von Kubernetes über den integrierten Horizontal Pod Autoscaler (HPA) hinaus erweitert. Während HPA großartig für CPU- und speicherbasiertes Scaling ist, geht KEDA einen Schritt weiter, indem es Ihnen ermöglicht, basierend auf benutzerdefinierten Metriken wie Warteschlangentiefe, API-Verkehr oder nahezu jeder erdenklichen Metrik zu skalieren.

Hier ist, warum KEDA ein Game-Changer ist:

  • Event-gesteuertes Scaling: Reagieren Sie auf reale Ereignisse, nicht nur auf Ressourcennutzung
  • Von Null auf Hundert: Skalieren Sie von null Pods, wenn keine Last vorhanden ist
  • Metrik-Flexibilität: Verwenden Sie Metriken aus verschiedenen Quellen wie Prometheus, Azure Monitor, AWS CloudWatch und mehr
  • Einfache Integration: Funktioniert nahtlos mit bestehenden Kubernetes-Deployments

Erste Schritte mit KEDA

Bereit, KEDA auszuprobieren? Lassen Sie uns den Einrichtungsprozess durchgehen:

1. KEDA installieren

Zuerst bringen wir KEDA in Ihrem Cluster zum Laufen. Sie können Helm für eine schnelle und einfache Installation verwenden:


helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts
helm repo update
helm install keda kedacore/keda --namespace keda --create-namespace

Oder, wenn Sie den YAML-Weg bevorzugen:


kubectl apply -f https://github.com/kedacore/keda/releases/download/v2.8.1/keda-2.8.1.yaml

2. Ein ScaledObject definieren

Jetzt kommt der spannende Teil - definieren, wie Sie skalieren möchten. KEDA verwendet eine benutzerdefinierte Ressource namens ScaledObject, um das Skalierungsverhalten zu bestimmen. Hier ist ein Beispiel, das ein Deployment basierend auf der Anzahl der Nachrichten in einer RabbitMQ-Warteschlange skaliert:


apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: rabbitmq-scaledobject
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    deploymentName: my-deployment
  pollingInterval: 15
  cooldownPeriod:  30
  maxReplicaCount: 30
  triggers:
  - type: rabbitmq
    metadata:
      queueName: myqueue
      host: amqp://guest:[email protected]:5672/
      queueLength: "5"

Dieses ScaledObject weist KEDA an, das "my-deployment"-Deployment basierend auf der Länge der "myqueue"-RabbitMQ-Warteschlange zu skalieren. Wenn sich mehr als 5 Nachrichten in der Warteschlange befinden, beginnt KEDA mit dem Hochskalieren des Deployments.

KEDA in Aktion: Szenarien aus der Praxis

Schauen wir uns einige praktische Anwendungsfälle an, in denen KEDA glänzt:

Szenario 1: API-Verkehrs-Skalierung

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine API, die sporadische Verkehrsspitzen erlebt. Mit KEDA können Sie basierend auf der Anzahl der eingehenden Anfragen skalieren:


apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: api-scaler
spec:
  scaleTargetRef:
    deploymentName: api-deployment
  triggers:
  - type: prometheus
    metadata:
      serverAddress: http://prometheus.monitoring:9090
      metricName: http_requests_total
      threshold: "100"
      query: sum(rate(http_requests_total{job="api-gateway"}[2m]))

Diese Konfiguration skaliert Ihr API-Deployment, wenn die Rate der eingehenden Anfragen über einen Zeitraum von 2 Minuten 100 pro Sekunde überschreitet.

Szenario 2: Batch-Job-Verarbeitung

Für Batch-Verarbeitungsjobs können Sie Worker basierend auf der Anzahl der ausstehenden Aufgaben skalieren:


apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: batch-job-scaler
spec:
  scaleTargetRef:
    deploymentName: batch-worker
  triggers:
  - type: postgresql
    metadata:
      connectionFromEnv: POSTGRES_CONNECTION
      query: "SELECT COUNT(*) FROM jobs WHERE status='pending'"
      targetQueryValue: "10"

Dieses ScaledObject skaliert das Batch-Worker-Deployment basierend auf der Anzahl der ausstehenden Jobs in einer PostgreSQL-Datenbank.

Profi-Tipps für KEDA-Beherrschung

Wenn Sie Ihre KEDA-Reise beginnen, beachten Sie diese Tipps:

  1. Klein anfangen: Beginnen Sie mit einer nicht kritischen Arbeitslast, um sich mit dem Verhalten von KEDA vertraut zu machen.
  2. Genau überwachen: Behalten Sie Ihre Skalierungsmuster im Auge, um Ihre Trigger fein abzustimmen.
  3. Kombinieren Sie mit HPA: KEDA kann zusammen mit HPA für noch flexibleres Scaling arbeiten.
  4. Verwenden Sie Scaling-Jobs zur Kostenoptimierung: KEDA kann Deployments auf null skalieren, wenn keine Arbeit vorhanden ist, was Ihnen Geld spart.
  5. Erkunden Sie benutzerdefinierte Scaler: Wenn die integrierten Scaler nicht Ihren Anforderungen entsprechen, können Sie benutzerdefinierte erstellen.

Mögliche Fallstricke: Vorsicht!

Obwohl KEDA leistungsstark ist, gibt es einige Dinge, auf die Sie achten sollten:

  • Zu aggressives Scaling: Stellen Sie sicher, dass Ihre Abkühlzeiten angemessen sind, um ein schnelles Hoch- und Herunterskalieren zu vermeiden.
  • Zuverlässigkeit der Metriken: Stellen Sie sicher, dass Ihre Skalierungsmetriken zuverlässig und resistent gegen kurzfristige Schwankungen sind.
  • Ressourcenlimits: Vergessen Sie nicht, Ressourcenanforderungen und -limits für Ihre Pods festzulegen, um eine Erschöpfung der Cluster-Ressourcen zu verhindern.
"Mit großer Skalierungskraft kommt große Verantwortung." - Onkel Ben, wenn er ein DevOps-Ingenieur wäre

Die Zukunft des Autoscalings: Was kommt als Nächstes für KEDA?

KEDA entwickelt sich aktiv weiter, mit neuen Funktionen und Verbesserungen am Horizont. Einige spannende Bereiche, die Sie im Auge behalten sollten:

  • Erweiterte Unterstützung für mehr Cloud-native Ereignisquellen
  • Verbesserte Integration mit Service-Meshes
  • Fortschrittliche, vorhersagebasierte Skalierungsalgorithmen

Behalten Sie das KEDA GitHub-Repository im Auge, um die neuesten Updates und Funktionen zu erhalten.

Zusammenfassung: Ist KEDA das Richtige für Sie?

KEDA bringt ein neues Maß an Flexibilität und Reaktionsfähigkeit in das Kubernetes-Autoscaling. Wenn Ihre Anwendungen mit variablen Arbeitslasten, ereignisgesteuerten Architekturen umgehen oder Skalierung basierend auf benutzerdefinierten Metriken erfordern, könnte KEDA das fehlende Puzzlestück in Ihrem Kubernetes-Setup sein.

Denken Sie daran, dass Autoscaling ebenso eine Kunst wie eine Wissenschaft ist. Beginnen Sie mit KEDA in einer kontrollierten Umgebung zu experimentieren, überwachen Sie sein Verhalten genau und optimieren Sie Ihre Skalierungsstrategien. Bevor Sie es wissen, haben Sie einen Kubernetes-Cluster, der wie ein Traum skaliert und mit anmutiger Effizienz auf die Schwankungen Ihrer Arbeitslasten reagiert.

Also, sind Sie bereit, Ihr Kubernetes-Autoscaling auf die nächste Stufe zu heben? Probieren Sie KEDA aus und beobachten Sie, wie Ihr Cluster zu einer schlanken, effizienten Skalierungsmaschine wird!

Weiterführende Lektüre

Viel Spaß beim Skalieren, Kubernetes-Enthusiasten!