Skalierung von Anwendungen in AKS

Azure Compute-Lösungen

Florin Angelescu

Azure Cloud Architect

Warum Skalierung wichtig ist

Niedriger Traffic

Hoher Traffic

Anwendungen haben selten konstanten Traffic:
- Manche Stunden sind ruhig
- Andere bringen Nutzungsspitzen
Ohne Skalierung:
- Workloads können überlasten
- Führt zu schlechter Performance oder Ausfällen

Warum Skalierung wichtig ist

Kubernetes

Kubernetes bietet Mechanismen zur dynamischen Ressourcenanpassung.
Anwendungen können Nachfrage effizient bedienen.
Skalierung sorgt dafür:
- Nutzer bekommen konsistente Erlebnisse
- Unternehmen optimieren Kosten

Manuelle Skalierung

Erhöhe oder verringere die Replika-Anzahl in einem Deployment mit kubectl scale.

Manuelle Skalierung

Skalieren einer Web-App von zwei auf vier Replikas:

Mehr Pods stehen für Anfragen bereit

Manuelle Skalierung

Nützlich für:

Geplante Produktlaunches
Aktionen/Promos
Abverkäufe

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

HPA

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

HPA

Überwacht Metriken (CPU- und Speichernutzung) und passt die Replika-Zahl automatisch an.

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

HPA

Nutzung steigt über den Schwellwert:

Es werden mehr Pods erstellt

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

HPA

Nachfrage sinkt:

Pods werden entfernt

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

HPA

Integriert sich mit Azure Monitor.
Erlaubt benutzerdefinierte Metriken (Request-Latenz, Queue-Länge).

Cluster Autoscaler

Autoscaler

Fügt je nach Bedarf Nodes hinzu oder entfernt sie.
Pods können wegen zu wenig Ressourcen nicht geplant werden:
- Neue Nodes werden automatisch bereitgestellt

Cluster Autoscaler

Autoscaler

Bedarf sinkt:
- Ungenutzte Nodes werden entfernt, um Kosten zu sparen
Infrastruktur passt sich dem Bedarf an:
- Ohne Überprovisionierung

Best Practices für Skalierung

Metriken

Realistische Resource Requests und Limits definieren

Kombinieren

Horizontal Pod Autoscaler mit Cluster Autoscaler kombinieren

Testen

Skalierungsverhalten unter Last testen

Kosten

Kosten überwachen

Zusammenfassung

Kubernetes

Skalierung in AKS passt Anwendungen automatisch der Nachfrage an:
- Manuelle Skalierung
- Horizontal Pod Autoscaler
- Cluster Autoscaler
Performance und Effizienz ausbalancieren.

Lass uns üben!

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