Escalado de Kubernetes a cero (y vuelta atrás)

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• Escalado proactivo para clústeres de Kubernetes
• Escalado de Kubernetes entre regiones

Reducir los costes de infraestructura se reduce a apagar los recursos cuando no se utilizan. Sin embargo, el reto es averiguar cómo encender estos recursos automáticamente cuando sea necesario. Repasemos los pasos necesarios para desplegar un clúster Kubernetes utilizando Linode Kubernetes Engine (LKE) y utilizar el Kubernetes Events-Driven Autoscaler (KEDA) para escalar a cero y volver.

Por qué escalar a cero

Imaginemos que estás ejecutando una aplicación razonablemente intensiva en recursos en Kubernetes y que solo se necesita durante las horas de trabajo.

Es posible que quieras apagarlo cuando la gente salga de la oficina y volver a encenderlo cuando empiece el día.

Mientras que usted podría utilizar un CronJob para escalar hacia arriba y hacia abajo la instancia, esta solución es un parche que sólo puede ejecutarse en un horario preestablecido.

¿Qué ocurre durante el fin de semana? ¿Y los días festivos? ¿O cuando el equipo está de baja por enfermedad?

En lugar de generar una lista de reglas cada vez mayor, puede escalar sus cargas de trabajo en función del tráfico. Cuando el tráfico aumenta, puede escalar las réplicas. Si no hay tráfico, puedes apagar la aplicación. Si la aplicación está apagada y hay una nueva solicitud entrante, Kubernetes lanzará al menos una única réplica para manejar el tráfico.

A continuación, vamos a hablar de cómo hacerlo:

• interceptar todo el tráfico hacia sus aplicaciones;
• controlar el tráfico; y
• configurar el autoescalador para ajustar el número de réplicas o desactivar las aplicaciones.

Si prefieres leer el código de este tutorial, puedes hacerlo en el GitHub de LearnK8s.

Creación de un clúster

Empecemos por crear un clúster Kubernetes.

Los siguientes comandos se pueden utilizar para crear el clúster y guardar el archivo kubeconfig.

bash
$ linode-cli lke cluster-create \
 --label cluster-manager \
 --region eu-west \
 --k8s_version 1.23
 
$ linode-cli lke kubeconfig-view "insert cluster id here" --text | tail +2 | base64 -d > kubeconfig

Puede comprobar que la instalación se ha realizado correctamente con:

bash
$ kubectl get pods -A --kubeconfig=kubeconfig

Exportar el archivo kubeconfig con una variable de entorno suele ser más conveniente.

Puedes hacerlo con:

bash
$ export KUBECONFIG=${PWD}/kubeconfig
$ kubectl get pods

Ahora vamos a desplegar una aplicación.

Desplegar una aplicación

yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 name: podinfo
spec:
 selector:
   matchLabels:
     app: podinfo
 template:
   metadata:
     labels:
       app: podinfo
   spec:
     containers:
     - name: podinfo
       image: stefanprodan/podinfo
       ports:
       - containerPort: 9898
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
 name: podinfo
spec:
 ports:
   - port: 80
     targetPort: 9898
 selector:
   app: podinfo

Puede enviar el archivo YAML con:

terminal|command=1|title=bash
$ kubectl apply -f 1-deployment.yaml

Y puedes visitar la aplicación con:

Abra su navegador a localhost:8080.

bash
$ kubectl port-forward svc/podinfo 8080:80

En este punto, deberías ver la aplicación.

A continuación, vamos a instalar KEDA, el autoescalador.

KEDA - el autoescalador de Kubernetes impulsado por eventos

Kubernetes ofrece el Horizontal Pod Autoscaler (HPA) como controlador para aumentar y disminuir las réplicas dinámicamente.

Por desgracia, la HPA tiene algunos inconvenientes:

1. No funciona de forma inmediata: es necesario instalar un servidor de métricas para agregar y exponer las métricas.
2. No escala a cero réplicas.
3. Escala las réplicas en función de las métricas y no intercepta el tráfico HTTP.

Afortunadamente, no tienes que usar el autoescalador oficial, sino que puedes usar KEDA en su lugar.

KEDA es un autoescalador formado por tres componentes:

1. Un escalador
2. Un adaptador de métricas
3. Un controlador

Los escaladores son como adaptadores que pueden recoger métricas de las bases de datos, corredores de mensajes, sistemas de telemetría, etc.

Por ejemplo, el HTTP Scaler es un adaptador que puede interceptar y recoger el tráfico HTTP.

Puedes encontrar un ejemplo de escalador usando RabbitMQ aquí.

El adaptador de métricas es responsable de exponer las métricas recogidas por los escaladores en un formato que el pipeline de métricas de Kubernetes pueda consumir.

Y por último, el controlador pega todos los componentes:

• Recoge las métricas utilizando el adaptador y las expone a la métrica API.
• Registra y gestiona las definiciones de recursos personalizados (CRD) específicas de KEDA, es decir, ScaledObject, TriggerAuthentication, etc.
• Crea y gestiona el Autoscaler Horizontal Pod en su nombre.

Esa es la teoría, pero veamos cómo funciona en la práctica.

Una forma más rápida de instalar el controlador es usar Helm.

Puede encontrar las instrucciones de instalación en el sitio web oficial de Helm.

bash
$ helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts
$ helm install keda kedacore/keda

KEDA no viene con un escalador HTTP por defecto, por lo que tendrás que instalarlo por separado:

bash
$ helm install http-add-on kedacore/keda-add-ons-http

Llegados a este punto, estás preparado para escalar la aplicación.

Definición de una estrategia de autoescalado

El complemento KEDA HTTP expone un CRD en el que se puede describir cómo debe escalarse la aplicación.

Veamos un ejemplo:

yaml
kind: HTTPScaledObject
apiVersion: http.keda.sh/v1alpha1
metadata:
   name: podinfo
spec:
   host: example.com
   targetPendingRequests: 100
   scaleTargetRef:
       deployment: podinfo
       service: podinfo
       port: 80
   replicas:
       min: 0
       max: 10

Este archivo indica a los interceptores que reenvíen las solicitudes de example. com al servicio podinfo.

También incluye el nombre del despliegue que debe ser escalado - en este caso, podinfo.

Enviemos el YAML al cluster con:

bash
$ kubectl apply -f scaled-object.yaml

En cuanto envíe la definición, ¡el pod se borrará!

¿Pero por qué?

Después de crear un HTTPScaledObject, KEDA escala inmediatamente el despliegue a cero ya que no hay tráfico.

Debes enviar peticiones HTTP a la aplicación para escalarla.

Vamos a probarlo conectándonos al servicio y emitiendo una petición.

bash
$ kubectl port-forward svc/podinfo 8080:80

¡El comando se cuelga!

Tiene sentido; no hay vainas que sirvan la petición.

Pero, ¿por qué Kubernetes no escala el despliegue a 1?

Prueba del interceptor KEDA

Un servicio Kubernetes llamado keda-add-ons-http-interceptor-proxy se creó cuando se utilizó Helm para instalar el complemento.

Para que el autoescalado funcione adecuadamente, el tráfico HTTP debe pasar primero por ese servicio.
Puede utilizar kubectl port-forward para probarlo:

shell
$ kubectl port-forward svc/keda-add-ons-http-interceptor-proxy 8080:8080

Esta vez, no puedes visitar la URL en tu navegador.

Un solo interceptor KEDA HTTP puede gestionar varias implantaciones.

Entonces, ¿cómo sabe dónde dirigir el tráfico?

yaml
kind: HTTPScaledObject
apiVersion: http.keda.sh/v1alpha1
metadata:
   name: podinfo
spec:
   host: example.com
   targetPendingRequests: 100
   scaleTargetRef:
       deployment: podinfo
       service: podinfo
       port: 80
   replicas:
       min: 0
       max: 10

El HTTPScaledObject tiene un campo host que se utiliza precisamente para eso.

En este ejemplo, imagine que la solicitud proviene de ejemplo.com.

Puede hacerlo configurando la cabecera Host:

bash
$ curl localhost:8080 -H 'Host: example.com'

Recibirá una respuesta, aunque con un ligero retraso.

Si inspecciona los pods, observará que el despliegue fue escalado a una sola réplica:

bash
$ kubectl get pods

¿Qué acaba de pasar?

Cuando se dirige el tráfico al servicio de KEDA, el interceptor lleva la cuenta del número de peticiones HTTP pendientes que aún no han tenido respuesta.

El escalador KEDA comprueba periódicamente el tamaño de la cola del interceptor y almacena las métricas.

El controlador KEDA supervisa las métricas y aumenta o disminuye el número de réplicas según sea necesario. En este caso, hay una sola solicitud pendiente, suficiente para que el controlador KEDA escale el despliegue a una sola réplica.

Puedes obtener el estado de la cola de peticiones HTTP pendientes de un interceptor individual con:

bash
$ kubectl proxy &
$ curl -L localhost:8001/api/v1/namespaces/default/services/keda-add-ons-http-interceptor-admin:9090/proxy/queue
{"example.com":0,"localhost:8080":0}

Debido a este diseño, debes tener cuidado con la forma de dirigir el tráfico a tus aplicaciones.

KEDA sólo puede escalar el tráfico si puede ser interceptado.

Si tiene un controlador de entrada existente y desea utilizarlo para reenviar el tráfico a su aplicación, tendrá que modificar el manifiesto de entrada para reenviar el tráfico al servicio complementario HTTP.

Veamos un ejemplo.

Combinación del complemento HTTP de KEDA con el Ingress

Puede instalar el controlador nginx-ingress con Helm:

bash
$ helm upgrade --install ingress-nginx ingress-nginx \
 --repo https://kubernetes.github.io/ingress-nginx \
 --namespace ingress-nginx --create-namespace

Escribamos un manifiesto de entrada para enrutar el tráfico a podinfo:

yaml
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
 name: podinfo
spec:
 ingressClassName: nginx
 rules:
 - host: example.com
   http:
     paths:
     - path: /
       pathType: Prefix
       backend:
         service:
           name: keda-add-ons-http-interceptor-proxy # <- this
           port:
             number: 8080

Puede recuperar la IP del equilibrador de carga con:

bash
LB_IP=$(kubectl get services -l "app.kubernetes.io/component=controller" -o jsonpath="{.items[0].status.loadBalancer.ingress
[0].ip}" -n ingress-nginx)

Finalmente puedes hacer una petición a la aplicación con:

bash
curl $LB_IP -H "Host: example.com"

¡Funcionó!

Si esperas lo suficiente, notarás que el despliegue acabará por reducirse a cero.

¿Cómo se compara esto con Serverless en Kubernetes?

Hay varias diferencias significativas entre esta configuración y un marco sin servidor en Kubernetes como OpenFaaS:

1. Con KEDA, no es necesario volver a crear una arquitectura o utilizar un SDK para desplegar la aplicación.
2. Los frameworks sin servidor se encargan de enrutar y servir las peticiones. Tú solo escribes la lógica.
3. Con KEDA, los despliegues son contenedores regulares. Con un framework sin servidor, eso no siempre es cierto.

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