KEDA (Kubernetes Event-driven Autoscaling)
Gepostet am 29. September 2023
2 Minuten • 251 Wörter • Andere Sprachen: English
Definition
KEDA, die Abkürzung für “Kubernetes Event-driven Autoscaling”, ist ein Open-Source-Projekt, das die Fähigkeiten von Kubernetes um die automatische Skalierung containerisierter Anwendungen auf der Grundlage externer Ereignisse oder benutzerdefinierter Metriken erweitert.
Schlüsselkonzepte
Ereignisgesteuerte Skalierung
KEDA ermöglicht es Kubernetes-Clustern, Anwendungen dynamisch auf verschiedene Arten von Ereignissen zu skalieren, wie z.B. Nachrichtenwarteschlangen, HTTP-Anfragen oder benutzerdefinierte Trigger. Dies stellt sicher, dass Ressourcen effizient zugewiesen werden, um die Anfragen zu bedienen. Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Glossareintrags stehen mehr als 60 Scaler zur Verfügung.
Benutzerdefinierte Metriken
Zusätzlich zur ereignisgesteuerten Skalierung unterstützt KEDA das automatische Skalieren auf der Grundlage benutzerdefinierter Metriken, die von Entwicklern festgelegt werden. Diese Flexibilität ermöglicht es Anwendungen, sich an spezifische Leistungsindikatoren anzupassen und eine optimale Ressourcennutzung sicherzustellen.
Skalierbarkeit
KEDA verbessert die Skalierbarkeit von Anwendungen in Kubernetes, indem es ihnen ermöglicht, sich an wechselnde Arbeitslasten anzupassen und das Risiko der Unter- oder Überdimensionierung von Ressourcen zu reduzieren.
Vorteile
Ressourceneffizienz: KEDA stellt sicher, dass Ressourcen bei Bedarf zugewiesen werden und verhindert eine Überdimensionierung, wodurch die Betriebskosten reduziert werden.
Optimierte Leistung: Anwendungen können automatisch skaliert werden, um erhöhte Arbeitslasten zu bewältigen, wodurch die optimale Leistung beibehalten wird.
Anpassung: Entwickler haben die Flexibilität, benutzerdefinierte Skalierungsmetriken festzulegen, die auf die einzigartigen Anforderungen ihrer Anwendung zugeschnitten sind.
Verbesserte Reaktionsfähigkeit: Die ereignisgesteuerte Skalierung ermöglicht es Anwendungen, schnell auf Schwankungen in der Nachfrage zu reagieren.
Anwendungsfälle
KEDA ist in Szenarien wertvoll, in denen Anwendungen schnell auf Ereignisse reagieren müssen, wie z.B. die Verarbeitung von Nachrichten aus Warteschlangen, die Bewältigung von stark schwankendem Traffic oder die Verwaltung von Batch-Verarbeitungsaufgaben in Kubernetes-Clustern.