#配置 VerticalPodAutoscaler (VPA)

#概述

Alauda Container Platform Vertical Pod Autoscaler 基于开源的 Vertical Pod Autoscaler 组件。它会分析 Pod 的历史资源使用数据，并提供资源建议，以提高资源利用率。

对于无状态和有状态应用，VerticalPodAutoscaler (VPA) 会根据应用需求自动建议，并可选择应用更合适的 CPU 和内存资源请求与限制。这有助于确保 Pod 拥有充足的资源，同时提升整个集群的资源利用率。

#Release Notes

本节详细介绍 Alauda Container Platform Vertical Pod Autoscaler 插件的新功能、增强功能、废弃功能和已知问题。

#Supported Versions

#v4.3 Release Notes

#v4.3.0

1. 安全漏洞修复。

#生命周期策略

下表列出了 Alauda Container Platform Vertical Pod Autoscaler 插件已发布版本的生命周期计划：

#理解 VerticalPodAutoscalers

VerticalPodAutoscaler (VPA) 用于根据 Pod 的历史使用模式，为 Pod 的 CPU 和内存资源请求与限制提供建议，或自动更新这些配置。

创建 VPA 后，平台会开始监控目标 Pod 的资源使用情况。收集到足够的数据后，VPA 会计算建议的资源值。根据其配置的更新模式，VPA 可以自动应用这些建议，也可以仅提供建议供人工查看和应用。

通过分析一段时间内的资源使用情况，VPA 有助于确保 Pod 在不过度配置的情况下获得所需资源，从而实现更高效的集群级资源利用。

#VPA 如何工作？

VerticalPodAutoscaler (VPA) 扩展了 Pod 资源优化的概念。VPA 会监控 Pod 的资源使用情况，并根据观察到的使用模式提供 CPU 和内存请求建议。

VPA 通过持续监控 Pod 的资源使用情况，并在有新数据可用时更新其建议来工作。VPA 可在以下模式下运行：

• Off：VPA 仅提供建议，不会自动应用建议。
• Manual Adjustment：您可以根据 VPA 建议手动调整资源配置。

Important：当集群资源充足时，弹性伸缩（水平或垂直）效果最佳。当资源稀缺时，伸缩操作可能会导致 Pod 卡在 Pending 状态。请确保集群拥有足够的资源，设置合理的配额，并配置告警来监控伸缩事件。

#Supported Features

VPA 会基于历史使用模式提供资源建议，帮助您优化 Pod 的 CPU 和内存配置。

Important：手动应用 VPA 建议时，会发生 Pod 重建，这可能会对应用造成临时中断。对于生产负载，请考虑在维护窗口期间应用建议。

#前提条件

在使用 VPA 之前，请确保满足以下条件：

• 集群中已安装 Alauda Container Platform Vertical Pod Autoscaler 集群插件。

  • 下载与您的平台版本兼容的最新插件包。
  • 使用 violet CLI 工具将 Alauda Container Platform Vertical Pod Autoscalers 和 Alauda DevOps Pipelines 包上传到目标集群。有关使用 violet 的详细说明，请参阅 CLI。

• 请确保当前集群中已部署监控组件，且运行正常。您可以通过点击平台右上角的 > Platform Health Status。 来查看监控组件的部署和健康状态。

#安装 Vertical Pod Autoscaler 插件

1. 登录并进入 Administrators 页面。

2. 单击 Marketplace > Cluster Plugins，进入 Cluster Plugins 列表页。

3. 找到 Alauda Container Platform Vertical Pod Autoscaler 集群插件，单击 Install，然后继续进入安装页面。

#升级 Vertical Pod Autoscaler 插件

1. 登录并进入 Administrators 页面。

2. 单击 Marketplace > Cluster Plugins，进入 Cluster Plugins 列表页。

3. 找到 Alauda Container Platform Vertical Pod Autoscaler 集群插件，单击 Upgrade，然后继续进入安装页面。

#创建 VerticalPodAutoscaler

#使用 CLI

您可以通过命令行界面创建 VerticalPodAutoscaler：定义一个 YAML 文件并使用 kubectl create 命令。以下示例展示了 Deployment 对象的垂直 Pod 伸缩：

1. 创建一个名为 vpa.yaml 的 YAML 文件，并写入以下内容：

   apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
   kind: VerticalPodAutoscaler
   metadata:
     name: my-deployment-vpa
     namespace: default
   spec:
     targetRef:
       apiVersion: apps/v1
       kind: Deployment
       name: my-deployment
     updatePolicy:
       updateMode: 'Off'
     resourcePolicy:
       containerPolicies:
         - containerName: '*'
           mode: 'Auto'
   1. 使用 autoscaling.k8s.io/v1 API。
   2. VPA 的名称
   3. 指定目标工作负载对象。VPA 会使用工作负载的 selector 查找需要调整资源的 Pod。支持的工作负载类型包括 DaemonSet、Deployment、ReplicaSet、StatefulSet、ReplicationController、Job 和 CronJob。
   4. 指定要扩缩容对象的 API 版本。
   5. 指定对象类型。
   6. VPA 适用的目标资源
   7. 定义 VPA 如何应用建议的更新策略。updateMode 可以是：
      • Auto：在创建 Pod 时自动设置资源请求，并将当前 Pod 更新为推荐的资源请求。目前等同于 "Recreate"。此模式可能导致应用停机。一旦支持原地 Pod 资源更新，"Auto" 模式将采用这种更新机制。
      • Recreate：在创建 Pod 时自动设置资源请求，并驱逐当前 Pod 以更新为推荐的资源请求。不会使用原地更新。
      • Initial：仅在创建 Pod 时设置资源请求，之后不再修改。
      • Off：不自动修改 Pod 资源请求，仅在 VPA 对象中提供建议。
   8. 资源策略，可为不同容器设置特定策略。例如，将某个容器的 mode 设置为 "Auto" 表示会为该容器计算建议，而设置为 "Off" 则不会计算建议。
   9. 将策略应用于 Pod 中的所有容器。
   10. 将模式设置为 Auto 或 Off。Auto 表示会为该容器生成建议，Off 表示不会生成建议。

2. 应用 YAML 文件以创建 VPA：

   kubectl create -f vpa.yaml

   示例输出：

   verticalpodautoscaler.autoscaling.k8s.io/my-deployment-vpa created

3. 创建 VPA 后，您可以通过运行以下命令查看建议：

   kubectl describe vpa my-deployment-vpa

   示例输出（部分）：

   Status:
     Recommendation:
       Container Recommendations:
         Container Name:  my-container
         Lower Bound:
           Cpu:     100m
           Memory:  262144k
         Target:
           Cpu:     200m
           Memory:  524288k
         Upper Bound:
           Cpu:     300m
           Memory:  786432k

#使用 Web Console

1. 登录并进入 Container Platform。

2. 在左侧导航栏中，单击 Workloads > Deployments。

3. 单击 Deployment Name。

4. 向下滚动到 Elastic Scaling 区域，并单击右侧的 Update。

5. 选择 Vertical Scaling 并配置伸缩规则。

   参数	描述
   Scaling Mode	当前支持 Manual Scaling 模式，该模式通过分析过去的资源使用情况提供推荐的资源配置。您可以根据推荐值手动调整。调整后会重建并重启 Pod，因此请选择合适的时间，以避免影响正在运行的应用。 通常情况下，Pod 运行超过 8 天后，推荐值会变得更准确。 请注意，当集群资源不足时，伸缩可能会导致 Pod 处于 Pending 状态。请确保集群具有充足的资源或合理的配额，或者配置告警来监控伸缩条件。
   Target Container	默认使用工作负载的第一个容器。您可以根据需要选择为一个或多个容器启用资源限制建议。

6. 单击 Update。

#高级 VPA 配置

#更新策略选项

• updateMode: "Off" - VPA 仅提供建议，不会自动应用。您可以根据需要手动应用这些建议。
• updateMode: "Auto" - 在创建 Pod 时自动设置资源请求，并将当前 Pod 更新为推荐值。目前等同于 "Recreate"。
• updateMode: "Recreate" - 在创建 Pod 时自动设置资源请求，并驱逐当前 Pod 以更新为推荐值。
• updateMode: "Initial" - 仅在创建 Pod 时设置资源请求，之后不再修改。
• minReplicas: <number> - 最小副本数。当 Updater 驱逐 Pod 时，确保至少保留该数量的 Pod 可用。必须大于 0。

#容器策略选项

• containerName: "*" - 将策略应用于 Pod 中的所有容器。
• mode: "Auto" - 为该容器自动生成建议。
• mode: "Off" - 不为该容器生成建议。

注意：

• VPA 建议基于历史使用数据，因此 Pod 可能需要运行数天后，建议才会变得准确。
• 当以 Auto 模式应用 VPA 建议时，会发生 Pod 重建，这可能会对您的应用造成临时中断。

#后续操作

配置 VPA 后，可以在 Elastic Scaling 区域查看目标容器 CPU 和内存资源限制的推荐值。在 Containers 区域中，选择目标容器选项卡，然后单击 Resource Limits 右侧的图标，即可根据推荐值更新资源限制。