在 Kubernetes 環境中，實現應用程式的自動彈性伸縮，不僅僅是調整 CPU 或記憶體使用率，更需要深入理解應用程式的實際負載和性能指標。透過 自定義指標與策略開發彈性，我們可以讓 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 根據更精確的業務數據（例如請求延遲、錯誤率、隊列長度等）來自動調整 Pod 數量，從而實現更高效的資源利用和更佳的應用程式性能。Kubernetes 引入了自定義指標（Custom Metrics）和多指標（Multiple Metrics）的支持，賦予開發者定義精確擴縮容策略的靈活性。要開始使用，您可以像在華為雲上配置 HPA 策略一樣，在工作負載的彈性伸縮設定中，選擇「HPA+CronHPA策略」並啟用 HPA 策略，直接配置相關規則。
然而，單純依賴技術文件往往不夠。根據我的經驗，自定義指標與策略開發彈性 的關鍵在於深入理解應用程式的特性和流量模式。例如，對於高流量的 Web 應用程式，基於請求速率的伸縮可能更有效；而對於消息隊列處理應用，則應關注隊列長度。這需要我們不僅要掌握 Kubernetes 的 API 和 Prometheus 等監控系統，更要具備數據分析和策略設計的能力。如同在情境壓力測試中模擬極端狀況以評估策略表現一樣，在開發彈性伸縮策略時，也應考慮各種極端情況，確保應用程式在任何負載下都能保持穩定。
當其他投資人還在多個網站間切換比對資料，你只需打開 iData，就像擁有一位 24 小時待命的智能投資助理，隨時關注股票資訊。立即在Line上搜尋「@iData」並免費註冊；台股&美股報告、Ai問答、完整資料與動向一次入手，讓數據替你解讀市場，釐清自己想要的投資策略。下一筆更聰明的投資，就從iData開始。瞭解更多細節請參考關於我頁面說明（ https://intelligentdata.cc/%e9%97%9c%e6%96%bc%e6%88%91/ ）
這篇文章的實用建議如下(更多細節請繼續往下閱讀)
- 深入理解應用程式特性，選擇合適的自定義指標： 不要只關注 CPU 和記憶體使用率。針對你的應用程式類型（例如 Web 應用程式、消息隊列），分析其瓶頸和關鍵性能指標（例如請求延遲、錯誤率、隊列長度）。基於這些指標設計 HPA 策略，能更精確地反映應用程式的實際負載，實現更有效的彈性伸縮。例如，高流量 Web 應用程式使用請求速率，消息隊列則關注隊列長度。
- 善用 Prometheus 等監控系統，獲取並應用自定義指標： 利用 Prometheus 等工具收集應用程式的自定義指標，並透過 Prometheus Adapter 或類似工具將這些指標暴露給 Kubernetes 的 Custom Metrics API。在 HPA 的配置中使用這些指標來定義伸縮策略。設定閾值，例如當每個 Pod 的平均請求延遲超過設定值時，自動增加 Pod 的數量。
- 情境壓力測試，持續監控與優化伸縮策略： 開發彈性伸縮策略時，如同進行情境壓力測試一樣，考慮各種極端情況，確保應用程式在任何負載下都能保持穩定。設計、測試和持續監控您的 HPA 策略。透過監控系統監控 HPA 的運行狀態，並根據實際情況進行調整和優化，以確保應用程式在各種流量挑戰下都能保持最佳效能和穩定性。
綜合參考各方資料，
- 精準定義資源請求與限制 (Resource Requests and Limits)： HPA 依賴 Pod 的資源請求作為基準，因此請務必設定準確的資源請求。 錯誤的設定可能導致 HPA 無法正確判斷擴縮容時機。
- 選用適切的指標類型： 預設情況下，HPA 使用 CPU 和記憶體等資源指標。但為了更精確地反映應用程式負載，請考慮使用自定義指標 (Custom Metrics)，例如請求速率、錯誤率或隊列長度。 Kubernetes 支援多種類型的自定義指標，包括 Pod 指標、Object 指標和 External 指標，請根據實際需求選擇。
- 整合 Prometheus 與 Prometheus Adapter： Prometheus 是一個常用的監控系統，可以收集應用程式的指標。 透過 Prometheus Adapter，您可以將 Prometheus 中的指標暴露給 Kubernetes 的 Custom Metrics API，進而讓 HPA 基於這些指標進行伸縮決策。 具體步驟包括：
- 安裝 Prometheus Adapter。
- 定義 ServiceMonitors，讓 Prometheus 能夠抓取自定義指標。
- 設定 discovery rules，讓 Prometheus Adapter 能夠將自定義指標暴露給 Kubernetes API。
- 建立 HPA，並配置其基於自定義指標進行伸縮。
- 避免 HPA 與 VPA 同時使用： HPA (Horizontal Pod Autoscaler) 和 VPA (Vertical Pod Autoscaler) 在同時基於 CPU 或記憶體指標進行伸縮時，可能會發生衝突。建議避免同時使用，或配置 HPA 使用自定義指標。
- 搭配 Cluster Autoscaler 使用： HPA 負責調整 Pod 的數量，但如果叢集沒有足夠的節點來部署新的 Pod，則擴容可能會失敗。 因此，建議搭配 Cluster Autoscaler 使用，以便在需要時自動新增節點。
- 設定冷卻時間 (Stabilization Window)： 為避免 HPA 頻繁地擴縮容，導致系統不穩定，請設定適當的冷卻時間，讓 Pod 數量在一段時間內保持穩定。
- 監控與調整： 定期監控 HPA 的運作狀態，並根據實際情況調整閾值和伸縮策略，以確保應用程式始終保持最佳效能。
- 情境壓力測試： 開發彈性伸縮策略時，如同進行情境壓力測試一樣，考慮各種極端情況，確保應用程式在任何負載下都能保持穩定。
自定義指標：彈性伸縮策略的靈魂
在 Kubernetes 的世界中，Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 扮演著至關重要的角色，它能夠根據應用程式的負載情況自動調整 Pod 的數量，從而保證應用程式的效能和資源利用率。然而，預設情況下，HPA 主要依賴 CPU 和記憶體使用率等資源指標來進行伸縮決策。在許多實際場景中，這些資源指標往往無法真實反映應用程式的實際負載情況。例如，一個 I/O 密集型的應用程式可能 CPU 使用率很低，但由於磁碟 I/O 瓶頸導致效能下降。這時候，如果 HPA 僅僅根據 CPU 使用率來判斷是否需要伸縮，就可能導致應用程式無法及時擴容，從而影響使用者體驗。
這就是自定義指標 (Custom Metrics) 發揮作用的地方。自定義指標允許 Kubernetes 開發者和運維工程師根據應用程式的具體業務特性和效能指標來定義 HPA 的伸縮策略。透過自定義指標，我們可以監控例如請求延遲、錯誤率、隊列長度、每秒請求數 (RPS) 等更具代表性的指標，從而實現更精確、更靈活的彈性伸縮。
為什麼要使用自定義指標？
- 更準確地反映應用程式負載： CPU 和記憶體使用率等資源指標往往無法全面反映應用程式的實際負載情況。自定義指標可以根據應用程式的業務特性和效能瓶頸來定義，從而更準確地反映應用程式的負載壓力。
- 更精確的伸縮決策： 透過監控應用程式的實際效能指標，HPA 可以更精確地判斷是否需要伸縮，避免資源浪費或效能瓶頸。
- 更靈活的伸縮策略： 自定義指標可以與多種伸縮策略相結合，例如基於閾值的伸縮、基於比例的伸縮、基於預測的伸縮等，從而實現更靈活的彈性伸縮。
- 應對複雜的應用程式場景： 對於微服務架構、分散式系統等複雜的應用程式場景，自定義指標可以幫助我們更好地理解應用程式的運行狀態，並根據具體的需求來調整伸縮策略。
自定義指標的類型
Kubernetes 提供了多種類型的自定義指標，以滿足不同場景的需求：
- Pod 指標 (Pod Metrics)： 這些指標與 Pod 相關聯，例如每個 Pod 的請求延遲、錯誤率等。
- Object 指標 (Object Metrics)： 這些指標與 Kubernetes 物件（例如 Deployment、Service）相關聯，例如每個 Deployment 的請求總數、每個 Service 的平均延遲等。
- External 指標 (External Metrics)： 這些指標來自 Kubernetes 集群外部的監控系統，例如 Prometheus、Datadog 等，可以反映應用程式的外部依賴或業務指標。
如何獲取自定義指標
要使用自定義指標，首先需要將這些指標暴露給 Kubernetes。常見的方法包括：
- Prometheus： 使用 Prometheus 收集應用程式的指標，並透過 Prometheus Adapter 將這些指標暴露給 Kubernetes 的 Custom Metrics API。參考資料：
Prometheus 官方網站、
Prometheus Adapter - Datadog： 使用 Datadog Agent 收集應用程式的指標，並透過 Datadog Cluster Agent 將這些指標暴露給 Kubernetes 的 External Metrics API。[參考資料：Datadog Kubernetes Autoscaling]
- 直接暴露指標： 在應用程式中直接暴露 Prometheus 格式的指標端點，並配置 Kubernetes 透過 ServiceMonitor 或 PodMonitor 來收集這些指標。
獲取自定義指標後，就可以在 HPA 的配置中使用這些指標來定義伸縮策略。例如，可以設定當每個 Pod 的平均請求延遲超過 200 毫秒時，HPA 自動增加 Pod 的數量。透過這種方式，我們可以根據應用程式的實際效能情況來調整資源分配，從而實現更高效、更可靠的彈性伸縮。
在接下來的章節中，我們將深入探討如何使用 Prometheus 和其他工具來獲取和應用自定義指標，以及如何設計各種彈性伸縮策略，以應對不同的應用程式場景。
解鎖HPA密碼：自定義指標與策略開發彈性實踐
要真正掌握 Kubernetes HPA 的強大功能，並非僅僅停留在 CPU 或記憶體等預設指標上，而是要深入理解並實踐自定義指標與彈性伸縮策略的開發。這就像解鎖一道密碼，一旦掌握，就能根據應用程式的實際需求，打造高度靈活且高效的自動擴展機制。接下來，我們將一步步揭開這個密碼，讓您能夠在實際專案中游刃有餘。
1. 確立彈性伸縮的目標
在開始實作之前，首先要明確彈性伸縮的目標。這需要深入瞭解您的應用程式，並回答以下問題：
- 應用程式的瓶頸在哪裡？是 CPU、記憶體、網路 I/O，還是其他資源？
- 什麼指標最能反映應用程式的負載？是請求延遲、錯誤率、隊列長度，還是其他自定義指標？
- 期望的彈性伸縮效果是什麼？例如，快速響應突發流量、優化資源利用率、降低運營成本等等。
明確這些問題的答案，才能為後續的指標選擇和策略制定打下堅實的基礎。
2. 自定義指標的獲取與暴露
Kubernetes HPA 可以使用多種方式來獲取自定義指標，常見的方式包括：
- Prometheus：使用 Prometheus 作為監控系統，透過它收集應用程式的指標，並使用 Prometheus Adapter 將這些指標暴露給 Kubernetes HPA。Prometheus 是一個流行的開源監控解決方案，可以收集、儲存和查詢各種指標。您可以參考 Prometheus 官方文件 瞭解如何配置和使用 Prometheus。
- Kubernetes Custom Metrics API：直接使用 Kubernetes Custom Metrics API，讓應用程式直接向 Kubernetes 報告指標。這種方式更加靈活，但需要更多的程式碼開發工作。
- External Metrics API：從 Kubernetes 集群外部的系統獲取指標，例如雲服務供應商提供的監控服務。
選擇哪種方式取決於您的實際需求和現有的基礎設施。無論選擇哪種方式，都需要確保指標的準確性和可靠性，避免因為指標錯誤而導致錯誤的伸縮決策。
3. HPA 策略的設計與實作
有了自定義指標之後，就可以開始設計 HPA 策略了。HPA 策略主要定義了何時擴展和何時縮減 Pod 的數量，以及擴展和縮減的幅度。
- 基於單一指標的伸縮：根據單一自定義指標的值來觸發擴縮容。例如，當請求延遲超過 200 毫秒時，擴展 Pod 的數量。
- 基於多指標的伸縮：同時考慮多個自定義指標，並根據這些指標的綜合值來觸發擴縮容。例如，同時考慮請求延遲和 CPU 使用率，只有當兩個指標都超過閾值時，才擴展 Pod 的數量。
- 基於預測的伸縮：使用機器學習演算法預測未來的負載，並提前擴展 Pod 的數量，以應對即將到來的流量高峯。
- 基於事件驅動的伸縮：根據外部事件（例如，新的訊息進入隊列）來觸發擴縮容。
在設計 HPA 策略時，需要仔細考慮伸縮的閾值和伸縮的幅度，避免過度伸縮或伸縮不足。同時，還需要考慮伸縮的冷卻時間，避免因為指標的抖動而導致頻繁的伸縮。
4. 監控與調優
HPA 策略實作完成後，並非一勞永逸。需要持續監控 HPA 的運行狀態，並根據實際情況進行調優。可以透過以下方式來監控 HPA：
- Kubernetes Events：查看 Kubernetes Events，瞭解 HPA 的擴縮容事件和任何錯誤訊息。
- Prometheus：使用 Prometheus 監控 HPA 的相關指標，例如目前的 Pod 數量、目標指標值等等。
- 自定義儀錶板：建立自定義儀錶板，將 HPA 的相關指標和其他監控指標整合在一起，以便全面瞭解應用程式的運行狀態。
根據監控結果，可以調整 HPA 策略的閾值、伸縮幅度和冷卻時間，以達到最佳的彈性伸縮效果。同時，還需要注意指標的噪音，避免因為指標的異常波動而導致不必要的伸縮。
透過以上步驟，您就可以逐步解鎖 HPA 的密碼，並在 Kubernetes 環境中實現真正的應用程式彈性。記住，實踐是最好的老師。不斷嘗試、不斷學習，您將成為 HPA 的專家。
HPA 進階：實戰自定義指標與彈性伸縮策略
在掌握了 HPA 的基本概念和自定義指標的獲取方式之後，我們將深入探討如何在實際應用中運用這些知識，制定更精確、更高效的彈性伸縮策略。本節將著重於實戰，通過具體的案例分析，幫助您理解如何在不同場景下選擇和配置自定義指標，以及如何設計靈活的伸縮策略。
案例一：基於請求延遲的伸縮
Web 應用程式的響應速度直接影響用戶體驗。傳統的 CPU 或內存使用率指標往往無法準確反映用戶的實際感受。因此，我們可以基於請求延遲來制定伸縮策略。
- 指標選擇：使用 Prometheus 收集 Nginx 或 Apdex 等 Web 伺服器的請求延遲指標。
- 策略設計：
- 設定目標延遲時間，例如 200 毫秒。
- 當平均請求延遲超過 200 毫秒時，觸發擴容。
- 當平均請求延遲低於 200 毫秒一段時間後，觸發縮容。
- 配置範例：
在 HPA 的 YAML 檔案中，配置 custom metrics，指向 Prometheus 中請求延遲的查詢語句。
案例二：基於消息隊列長度的伸縮
對於消息隊列處理應用程式，隊列的長度直接反映了系統的壓力。當隊列堆積時，意味著處理速度跟不上生產速度，需要擴容來加速處理。
- 指標選擇：使用監控系統（例如 Prometheus 或 CloudWatch）收集消息隊列的長度指標。
- 策略設計：
- 設定目標隊列長度，例如 1000 條消息。
- 當隊列長度超過 1000 條消息時，觸發擴容。
- 當隊列長度低於 1000 條消息一段時間後，觸發縮容。
- 配置範例：
在 HPA 的 YAML 檔案中，配置 custom metrics，指向 Prometheus 中消息隊列長度的查詢語句。例如使用 RabbitMQ 的 Prometheus Exporter 收集指標。
案例三：基於錯誤率的伸縮
應用程式的錯誤率是衡量其穩定性的重要指標。當錯誤率升高時，可能意味著系統出現了問題，需要擴容來分散壓力，或者觸發其他容錯機制。
- 指標選擇：使用 Prometheus 收集應用程式的錯誤率指標（例如 HTTP 500 錯誤的比例）。
- 策略設計：
- 設定目標錯誤率，例如 5%。
- 當錯誤率超過 5% 時，觸發擴容。
- 當錯誤率低於 5% 一段時間後，觸發縮容。
- 配置範例：
在 HPA 的 YAML 檔案中，配置 custom metrics，指向 Prometheus 中錯誤率的查詢語句。可以參考 Prometheus 的 操作符 來計算錯誤率。
多指標伸縮：更精確的控制
在某些場景下，單一指標可能無法全面反映系統的狀態。這時，我們可以結合多個指標來制定伸縮策略。例如，同時考慮請求延遲和 CPU 使用率，只有當兩個指標都超過閾值時，才觸發擴容。
- 配置範例：
在 HPA 的 YAML 檔案中，配置 multiple metrics，指定多個指標及其權重。HPA 將會根據這些指標的綜合評估結果來進行伸縮決策。
注意事項
- 指標的噪音：確保自定義指標的準確性和穩定性，避免噪音數據幹擾伸縮決策。
- 伸縮的滯後：考慮到伸縮操作需要時間，合理設定伸縮的閾值和冷卻時間，避免頻繁的伸縮操作。
- 監控和告警：建立完善的監控和告警系統，及時發現和解決 HPA 相關的問題。
通過以上案例，相信您已經對如何在實際應用中運用自定義指標和彈性伸縮策略有了更深入的理解。在下一節中，我們將探討更高級的 HPA 用法，例如基於預測的伸縮和基於外部事件的伸縮，敬請期待。
| 案例 | 指標選擇 | 策略設計 | 配置範例 |
|---|---|---|---|
| 案例一：基於請求延遲的伸縮 | 使用 Prometheus 收集 Nginx 或 Apdex 等 Web 伺服器的請求延遲指標。 |
|
在 HPA 的 YAML 檔案中，配置 custom metrics，指向 Prometheus 中請求延遲的查詢語句。 |
| 案例二：基於消息隊列長度的伸縮 | 使用監控系統（例如 Prometheus 或 CloudWatch）收集消息隊列的長度指標。 |
|
在 HPA 的 YAML 檔案中，配置 custom metrics，指向 Prometheus 中消息隊列長度的查詢語句。例如使用 RabbitMQ 的 Prometheus Exporter 收集指標。 |
| 案例三：基於錯誤率的伸縮 | 使用 Prometheus 收集應用程式的錯誤率指標（例如 HTTP 500 錯誤的比例）。 |
|
在 HPA 的 YAML 檔案中，配置 custom metrics，指向 Prometheus 中錯誤率的查詢語句。可以參考 Prometheus 的 操作符 來計算錯誤率。 |
| 多指標伸縮：更精確的控制 | |||
|
在 HPA 的 YAML 檔案中，配置 multiple metrics，指定多個指標及其權重。HPA 將會根據這些指標的綜合評估結果來進行伸縮決策。 |
|||
| 注意事項 | |||
|
|||
深入 HPA：揭祕自定義指標與策略開發彈性應用
自定義指標的深度應用
在 Kubernetes 環境中，HPA（Horizontal Pod Autoscaler）的強大之處在於能夠根據應用程式的實際負載情況自動調整 Pod 的數量。而要真正發揮 HPA 的潛力，自定義指標的應用至關重要。與 CPU 或內存等標準指標相比，自定義指標能夠更精確地反映應用程式的業務特性和性能瓶頸。
- 請求延遲：對於 Web 應用程式來說，請求延遲是一個關鍵指標。如果請求延遲過高，表示應用程式可能處於過載狀態，需要擴容。您可以通過 Prometheus 收集請求延遲數據，並將其作為 HPA 的自定義指標。
- 隊列長度：對於消息隊列處理應用程式，隊列長度是一個重要的指標。如果隊列長度持續增長，表示消費者處理速度跟不上生產者，需要增加消費者 Pod 的數量。
- 錯誤率：如果應用程式的錯誤率超過閾值，可能表示出現了故障或異常情況，需要擴容以分散風險，或者觸發告警進行人工介入。
- 自定義業務指標：您可以根據應用程式的特定業務需求，定義自己的指標。例如，對於電商應用程式，可以監控每秒訂單量；對於遊戲應用程式，可以監控在線玩家數量。
策略開發彈性的多樣性
僅僅有了自定義指標還不夠，更重要的是如何根據這些指標制定靈活的伸縮策略。不同的應用程式特性和業務需求，需要不同的伸縮策略。
- 基於閾值的伸縮：這是最常見的策略，當指標超過或低於預設的閾值時，觸發擴容或縮容。例如，當請求延遲超過 200ms 時，增加 Pod 的數量。
- 基於多指標的伸縮：可以同時考慮多個指標，例如請求延遲和 CPU 使用率，只有當所有指標都滿足條件時，才觸發伸縮。這種策略可以更精確地反映應用程式的負載情況。
- 基於時間的伸縮：可以根據預定的時間表進行伸縮。例如，在每天的流量高峯期，自動增加 Pod 的數量；在低峯期，自動減少 Pod 的數量。可以使用 CronHPA 來實現定時伸縮。
- 使用 External Metrics 進行擴展：有時，您可能需要根據 Kubernetes 集群外部的指標進行擴展。例如，基於雲供應商的負載均衡器 (Load Balancer) 的指標，或來自外部監控系統的數據。Kubernetes 允許您使用 External Metrics 從集群外部獲取指標，並將其用於 HPA 的決策。
實戰案例：基於 Prometheus 的自定義指標 HPA
假設您有一個 Web 應用程式，想要根據請求延遲來自動調整 Pod 的數量。您可以按照以下步驟進行操作：
- 部署 Prometheus：使用 Helm 等工具在 Kubernetes 集群中部署 Prometheus。
- 配置 Prometheus 收集請求延遲數據：配置 Prometheus 從您的 Web 應用程式中收集請求延遲數據。這通常需要您在應用程式中暴露一個 Prometheus 指標端點。
- 創建 HPA：創建一個 HPA，指定請求延遲作為自定義指標，並設置擴縮容的閾值。
- 測試 HPA：通過模擬高流量來測試 HPA 的擴容能力。
- 監控 HPA：監控 HPA 的運行狀態，確保其能夠正常工作。
注意事項
在使用自定義指標和彈性伸縮策略時，需要注意以下幾點：
- 指標的準確性：確保您使用的指標能夠準確反映應用程式的負載情況。
- 伸縮的滯後性：HPA 的伸縮需要一定的時間，因此需要合理設置閾值，避免頻繁伸縮。
- 資源的限制：確保您的 Kubernetes 集群有足夠的資源來支持擴容。
- 監控和告警：建立完善的監控和告警機制，及時發現和解決問題。
通過深入理解和應用自定義指標與彈性伸縮策略，您可以更好地利用 Kubernetes 的彈性伸縮能力，提升應用程式的性能、可靠性和資源利用率。 希望這些資訊能幫助您更深入地瞭解 HPA 的自定義指標與策略開發彈性應用。
自定義指標與策略開發彈性結論
在這篇「HPA 自定義指標與策略開發彈性：Kubernetes 彈性伸縮實戰指南」中，我們深入探討瞭如何在 Kubernetes 環境中，運用 自定義指標與策略開發彈性，讓應用程式的自動伸縮更具智慧與效率。不再侷限於 CPU 或記憶體等通用指標，而是根據應用程式的實際負載和業務特性，量身打造最適合的伸縮策略。
就像在 情境壓力測試 中模擬極端狀況以評估策略表現一樣，好的彈性伸縮策略需要經過仔細的設計、測試和持續的監控與調優。
透過本文的介紹，相信您已經對自定義指標的獲取、策略的設計以及實戰案例有了更深入的瞭解。 Kubernetes 的 HPA 提供了強大的彈性伸縮能力，而要真正駕馭它，關鍵就在於理解並善用 自定義指標與策略開發彈性，讓您的應用程式在面對各種流量挑戰時，都能保持最佳效能與穩定性。
不要再讓您的應用程式受限於預設的伸縮規則，立即開始探索自定義指標的世界，打造屬於您自己的彈性伸縮策略吧！
當其他投資人還在多個網站間切換比對資料，你只需打開 iData，就像擁有一位 24 小時待命的智能投資助理，隨時關注股票資訊。立即在Line上搜尋「@iData」並免費註冊；台股&美股報告、Ai問答、完整資料與動向一次入手，讓數據替你解讀市場，釐清自己想要的投資策略。下一筆更聰明的投資，就從iData開始。瞭解更多細節請參考關於我頁面說明
自定義指標與策略開發彈性 常見問題快速FAQ
1. 為什麼我需要使用自定義指標，而不是 Kubernetes 預設的 CPU 或記憶體使用率？
Kubernetes 預設的 CPU 和記憶體使用率指標，有時無法準確反映應用程式的實際負載情況。例如，I/O 密集型應用程式可能 CPU 使用率很低，但磁碟 I/O 瓶頸導致效能下降。自定義指標可以根據應用程式的具體業務特性和效能指標來定義，例如請求延遲、錯誤率、隊列長度等，從而更精確、更靈活地進行彈性伸縮，確保應用程式在各種情況下都能保持最佳效能。
2. 我該如何開始使用自定義指標？有哪些常見的方法？
要使用自定義指標，首先需要將這些指標暴露給 Kubernetes。常見的方法包括：
- Prometheus： 使用 Prometheus 收集應用程式的指標，並透過 Prometheus Adapter 將這些指標暴露給 Kubernetes 的 Custom Metrics API。
- Datadog： 使用 Datadog Agent 收集應用程式的指標，並透過 Datadog Cluster Agent 將這些指標暴露給 Kubernetes 的 External Metrics API。
- 直接暴露指標： 在應用程式中直接暴露 Prometheus 格式的指標端點，並配置 Kubernetes 透過 ServiceMonitor 或 PodMonitor 來收集這些指標。
選擇哪種方法取決於您的實際需求和現有基礎設施。重要的是確保指標的準確性和可靠性，避免因為指標錯誤而導致錯誤的伸縮決策。
3. 設計 HPA 策略時，有哪些需要注意的地方？
在設計 HPA 策略時，需要仔細考慮伸縮的閾值和伸縮的幅度，避免過度伸縮或伸縮不足。同時，還需要考慮伸縮的冷卻時間，避免因為指標的抖動而導致頻繁的伸縮。此外，監控 HPA 的運行狀態，並根據實際情況進行調優也非常重要。同時，確保您使用的指標能夠準確反映應用程式的負載情況。HPA 的伸縮需要一定的時間，因此需要合理設置閾值，避免頻繁伸縮。確保您的 Kubernetes 集群有足夠的資源來支持擴容。建立完善的監控和告警機制，及時發現和解決問題。
