利用世界第八大奇蹟，让你的财富横向扩展

HPA

当电商网站举办周年庆活动时，网站的浏览流量一定会面临到网站挂掉或网站速度很慢，当然解决办法也有相对应的解决办法：

使用更好的硬体，提高CPU core和memory，但也会有浪费，花费不必要的费用 ~~(反正是公司的钱~~
横向扩展: 可以是EC2做ASG增加机器数量，或是[Day19]增加Container数量，更完善的利用CPU/Memory的资源。
而Kubernetes也有提供类似的功能如HPA，会根据CPU/Memory的使用率，或自动的metric，此篇以CPU为主，针对deployment所控制的Pod进行数量的调整，当CPU使用率超过设定值就会进行scale-out；反之，CPU使用率低於设定值就会进行scale-in

Ps. HPA也有支援cooldown的功能，避免增加/减少太多Pod，缓冲区的概念

讲解如何建立HPA在EKS上，如下步骤：

安装Metric Server

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

Deploy Application(deployment)

kubectl apply -f hpa.yaml

针对想要进行HPA的deployment做设定

kubectl autoscale deployment hpa-deploy --cpu-percent=50 --min=1 –
max=10

查看HPA的详细资讯

kubectl describe hpa/hpa-deploy

查看HPA

kubectl get hpa/hpa-deploy

档案解析

hpa.yaml是由Service和Deployment，设定都跟之前的文章一样

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: hpa-svc
  labels:
    app: hpa-svc
spec:
  type: NodePort
  selector:
    app: hpa-deploy
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 80
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hpa-deploy
  labels:
    app: hpa-deploy
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: hpa-deploy
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hpa-deploy
    spec:
      containers:
        - name: hpa-deploy
          image: johnson860312/awswebdb
          ports:
          - containerPort: 80
          resources:
            limits:
              memory: "512Mi"
              cpu: "256m"
            requests:
              memory: "256Mi"
              cpu: "128m"

测试方式

这边也是使用ApacheBench(ab)进行测试，虽然笔者有设定NodePort把Pod做expose，但需要在EC2上设定SG，增加NodePort为inbound rule，这边直接使用kubectl port-forward的方式，来访问到Pod

HPA大致就讲解到这里，明天开始会讲EKS的Storage系列