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Die Performance von Vantage hängt sowohl vom Autoscaling der Workloads als auch von der Fähigkeit des zugrunde liegenden Clusters ab, einplanbare Kapazität bereitzustellen. KEDA kann die Anzahl der Replikate in Reaktion auf die CPU-Auslastung und Anwendungsmetriken ändern, fügt jedoch keine Knoten hinzu, passt keine Quoten an und macht Knoten nicht für TechCore-Workloads geeignet.

Autoscaling mit KEDA

Verstehen Sie Trigger-Strategien, aktivieren Sie KEDA, überprüfen Sie generierte ScaledObjects und planen Sie Kapazitäten.

Überwachung mit Prometheus

Konfigurieren Sie die von Prometheus-basierten Autoscaling-Triggern verwendete Metrik-Verarbeitungspipeline.

Dimensionierung

Anforderungen an CPU, Arbeitsspeicher und Pod-Anzahl pro Knotenpool für minimale und produktive Installationen.

Metadaten für zusätzliche Workloads

Wenden Sie erweiterte Überschreibungen pro Chart, etwa die Anzahl der Replikate, auf einzelne Vantage-Workloads an.

Voraussetzungen

Versehen Sie TechCore- und Training-Worker-Knoten mit Labels und Taints.

Fehlerbehebung

Diagnostizieren Sie fehlerhafte ScaledObjects, nicht verfügbare Metriken und Scheduling-Fehler.

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Kapazitätsprinzipien

  • Betrachten Sie die Summen der Anforderungen auf der Seite Dimensionierung als Untergrenze für die Installation, nicht als Garantie für die Dimensionierung im Produktivbetrieb.
  • Testen Sie mit repräsentativen Dokumenten, Skills sowie Anforderungen an Parallelität und Latenz.
  • Überwachen Sie die von HPA gewünschten Replikate und ausstehende Pods gemeinsam, damit Probleme bei den Triggern nicht mit Kapazitätsproblemen im Cluster verwechselt werden.
  • Dimensionieren Sie Knotenpools, Kontingente, Registries und Speicher für die gleichzeitige Skalierung über mehrere Services hinweg.
  • Halten Sie die Charts vantage-operator und vantage-selfhosted auf derselben Version, damit ihre Autoscaling-Konfiguration kompatibel bleibt.