Mise à l’échelle des applications dans AKS

Solutions de calcul Azure

Florin Angelescu

Azure Cloud Architect

Pourquoi la mise à l’échelle est importante

 

 

• Le trafic n’est pas constant :

  • Certaines heures sont calmes
  • D’autres connaissent des pics

• Sans mise à l’échelle :

  • Risque de surcharge
  • Baisse de performance ou panne

Pourquoi la mise à l’échelle est importante

 

 

• Kubernetes permet d’ajuster les ressources dynamiquement.
• Les applications gèrent la demande efficacement.
• La mise à l’échelle garantit :
  • Une expérience utilisateur homogène
  • Des coûts optimisés

Mise à l’échelle manuelle

Augmenter ou réduire le nombre de répliques d’un déploiement avec kubectl scale.

Mise à l’échelle manuelle

Passer une application web de deux à quatre répliques :

• Plus de pods pour traiter les requêtes

Mise à l’échelle manuelle

 

 

 

Utile pour :

• Lancements planifiés
• Promotions
• Ventes de stock

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

Surveille les métriques (CPU et mémoire) puis ajuste automatiquement le nombre de répliques.

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

L’usage dépasse un seuil :

• Plus de pods sont créés

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

La demande baisse :

• Des pods sont supprimés

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

• S’intègre à Azure Monitor.
• Permet des métriques personnalisées (latence des requêtes, longueur de file).

Cluster Autoscaler

 

 

 

• Ajoute ou retire des nœuds selon la demande.
• Des pods ne peuvent pas être planifiés faute de ressources :
  • De nouveaux nœuds sont approvisionnés automatiquement

Cluster Autoscaler

 

 

 

• La demande baisse :

  • Les nœuds inutilisés sont supprimés pour réduire les coûts

• L’infrastructure s’aligne sur la charge :

  • Sans surprovisionnement

Bonnes pratiques de mise à l’échelle

Définir des requêtes et limites de ressources réalistes

Combiner HPA et Cluster Autoscaler

Tester le comportement sous charge

Surveiller les coûts

Récapitulatif

 

• La mise à l’échelle dans AKS adapte automatiquement les applications :
  • Mise à l’échelle manuelle
  • Horizontal Pod Autoscaler
  • Cluster Autoscaler
• Équilibrez performance et efficacité.

Passons à la pratique !

Solutions de calcul Azure