水平 Pod 自動スケーリングを構成する

水平 Pod 自動スケーリングを使用すると、リアルタイムの需要に基づいて、クラスタ内の既存のステートレス ワークロードに対して実行中の Pod の数を自動的に調整できます。オートスケーラーは、負荷が増加すると Pod を追加し、需要が減少すると Pod を削除します。これにより、手動介入なしでアプリケーションの可用性を維持し、リソースを効率的に使用して、費用を管理できます。CPU 使用率などの標準リソース指標や、HTTP リクエスト率などの Prometheus のカスタム アプリケーション指標に基づいてスケーリングできます。

Deployment をスケールする

Kubernetes のスケーリング機能を使用して、Deployment で実行されている Pod の数を適切にスケーリングします。

Deployment の Pod を自動スケーリングする

Kubernetes には自動スケーリング機能が用意されているため、需要の変化に応じて Deployment を手動で更新する必要がありません。Deployment の Pod を自動スケーリングする手順は次のとおりです。

  1. 水平 Pod オートスケーラーが CPU 使用率を適切に測定できるように、Deployment に CPU リソース リクエストを設定します。

  2. Deployment で水平 Pod 自動スケーリングを設定します。

    kubectl --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG \
    -n NAMESPACE \
    autoscale deployment DEPLOYMENT_NAME \
    --cpu-percent=CPU_PERCENT \
    --min=MIN_NUMBER_REPLICAS \
    --max=MAX_NUMBER_REPLICAS

    次のように置き換えます。

    • CLUSTER_KUBECONFIG: クラスタの kubeconfig ファイル。

    • NAMESPACE: Namespace。共有クラスタの場合、これはプロジェクトの名前空間にする必要があります。標準クラスタの場合は、任意の Namespace を指定できます。

    • DEPLOYMENT_NAME: 自動スケーリングするデプロイの名前。

    • CPU_PERCENT: リクエストする目標平均 CPU 使用率。すべての Pod の割合として表されます。

    • MIN_NUMBER_REPLICAS: オートスケーラーがプロビジョニングできる Pod 数の下限。

    • MAX_NUMBER_REPLICAS: オートスケーラーがプロビジョニングできる Pod 数の上限。

  3. HorizontalPodAutoscaler の現在のステータスを確認します。

    kubectl get hpa

    出力は次のようになります。

    NAME              REFERENCE                          TARGET    MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
DEPLOYMENT_NAME   Deployment/DEPLOYMENT_NAME/scale   0% / 50%  1         10        1          18s

Deployment の Pod を手動でスケーリングする

Deployment を手動でスケーリングする場合は、次のコマンドを実行します。

kubectl --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG \
    -n NAMESPACE \
    scale deployment DEPLOYMENT_NAME \
    --replicas NUMBER_OF_REPLICAS

次のように置き換えます。

  • CLUSTER_KUBECONFIG: クラスタの kubeconfig ファイル。

  • NAMESPACE: Namespace。共有クラスタの場合、これはプロジェクトの名前空間にする必要があります。標準クラスタの場合は、任意の Namespace を指定できます。

  • DEPLOYMENT_NAME: 自動スケーリングするデプロイの名前。

  • DEPLOYMENT_NAME: デプロイ内の複製された Pod オブジェクトの数。

Prometheus のカスタム指標を自動スケーリングに使用する

水平 Pod 自動スケーリングでは、デフォルトで CPU 使用率やメモリ使用率などの標準リソース指標が使用されます。標準指標は一般的なスケーリングには適していますが、特殊なアプリケーション負荷には適していません。

Prometheus のカスタム指標で水平 Pod 自動スケーリングを使用すると、HTTP リクエスト率、キューの深さ、処理レイテンシなど、アプリケーション固有の指標に基づいてワークロードをスケーリングできます。Prometheus モニタリング スタックによってすでに収集されている豊富なデータを活用することで、クラスタは実際の需要により正確に対応できます。

水平 Pod 自動スケーリングで Prometheus を使用するための前提条件

この機能を有効にする前に、次の条件を満たす必要があります。

  • 既存の Prometheus サーバー: Prometheus サーバーがすでにデプロイされており、クラスタ内からネットワーク アクセス可能である必要があります（HPA コントローラは Prometheus インスタンス自体を管理しません）。詳細については、Kubernetes で Prometheus Operator をデプロイして構成する方法をご覧ください。

  • 管理権限: Cluster カスタム リソースを変更するために必要な権限が必要です。

  • API の競合がない: プリフライト チェックでは、他のコンポーネントが custom.metrics.k8s.io の APIService を登録していないことを確認します。競合が存在する場合、アダプタを有効にできません。

Prometheus を有効にして構成する

このプロセスでは、指標ルールの定義とクラスタ構成の更新を行います。

  1. 1 つ以上の指標ルール ConfigMap を作成します。

    ターゲット クラスタの名前空間内の 1 つ以上の ConfigMap で、カスタム指標の PromQL ベースのルールを定義します。コントローラはこれらの ConfigMap を監視し、マージして、アダプタに自動的に適用します。

    ルールの定義の詳細については、kubernetes-sigs/prometheus-adapter の指標の検出と表示の構成をご覧ください。

    次のサンプルは、data フィールドに http_requests_per_second のルールが定義されている ConfigMap を示しています。

    apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: my-app-rules
  namespace: <cluster-namespace>
data:
  config.yaml: |
    rules:
    - seriesQuery: 'http_requests_total'
      resources:
        overrides:
          namespace_name: {resource: "namespace"}
          pod_name: {resource: "pod"}
      name:
        matches: "^(.*)_total$"
        as: "${1}_per_second"
      metricsQuery: 'sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}[5m])) by (<<.GroupBy>>)'

  2. Prometheus サーバーで相互トランスポート層セキュリティ（mTLS）などの認証が必要な場合は、必要な認証情報を含む kubeconfig 形式の Kubernetes Secret を作成します。

    次の例は、基本認証をサポートする Secret を示しています。

    apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: prometheus-auth-secret
  namespace: <cluster-namespace>
  annotations:
    baremetal.cluster.gke.io/mark-source: "true"
type: Opaque
stringData:
  config: authentication-credentials

  3. Cluster カスタム リソースを更新します。

    1. Cluster カスタム リソースの metadata に preview.baremetal.cluster.gke.io/metrics-adapter: "true" アノテーションを追加します。

    2. spec.metricsAdapter セクションを追加して、Prometheus URL を定義し、ルール ConfigMap を参照します。

      apiVersion: baremetal.cluster.gke.io/v1
kind: Cluster
metadata:
  name: <cluster-name>
  namespace: <cluster-namespace>
  annotations:
    preview.baremetal.cluster.gke.io/metrics-adapter: "true"
spec:
  # ... other existing cluster configurations ...
  metricsAdapter:
    prometheus:
      url: "http://prometheus-k8s.monitoring.svc.cluster.local:9090"
      orgID: "production-environment"
      auth:
        configSecretRef:
          name: prometheus-auth-secret
          key: config # This is the key within the Secret's 'data' field
    rules:
      configMapKeyRefs:
        - name: my-app-rules
          key: config.yaml # This is the key within the ConfigMap's 'data' field
        # - name: base-system-rules
        #   key: config.yaml

      Prometheus インスタンスで認証が不要な場合は、クラスタ仕様から metricsAdapter.prometheus.auth セクションを省略できます。

  4. 更新された Cluster カスタム リソースを適用します。

    コントローラは、Prometheus Adapter を kube-system Namespace に自動的にデプロイします。

  5. ConfigMap の rules フィールドで定義されたカスタム指標をターゲットとする HorizontalPodAutoscaler リソースを作成して、水平 Pod 自動スケーリングにカスタム指標を使用します。

    前のステップの ConfigMap サンプルでは、http_requests_per_second カスタム指標が定義されています。この指標を使用するには、HorizontalPodAutoscaler リソースは次の例のようになります。

    apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: <name>
  namespace: <namespace>
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: <workload-name>
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: http_requests_per_second
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 10

Prometheus を無効にする

水平 Pod 自動スケーリングで Prometheus の使用を無効にするには、Cluster カスタム リソースから spec.metricsAdapter セクションを削除します。