3.10. Comprendre comment ajouter des métriques personnalisées autoscalers

Procédure

1. Créez un fichier YAML similaire à ce qui suit. Le nom <2>, le nom de l’objet <4> et le type d’objet <5> sont seulement requis:

   Exemple d’objet mis à l’échelle

   apiVersion: keda.sh/v1alpha1
   kind: ScaledObject
   metadata:
     annotations:
       autoscaling.keda.sh/paused-replicas: "0" 

   1

   
     name: scaledobject 

   2

   
     namespace: my-namespace
   spec:
     scaleTargetRef:
       apiVersion: apps/v1 

   3

   
       name: example-deployment 

   4

   
       kind: Deployment 

   5

   
       envSourceContainerName: .spec.template.spec.containers[0] 

   6

   
     cooldownPeriod:  200 

   7

   
     maxReplicaCount: 100 

   8

   
     minReplicaCount: 0 

   9

   
     metricsServer: 

   10

   
       auditConfig:
         logFormat: "json"
         logOutputVolumeClaim: "persistentVolumeClaimName"
         policy:
           rules:
           - level: Metadata
           omitStages: "RequestReceived"
           omitManagedFields: false
         lifetime:
           maxAge: "2"
           maxBackup: "1"
           maxSize: "50"
     fallback: 

   11

   
       failureThreshold: 3
       replicas: 6
     pollingInterval: 30 

   12

   
     advanced:
       restoreToOriginalReplicaCount: false 

   13

   
       horizontalPodAutoscalerConfig:
         name: keda-hpa-scale-down 

   14

   
         behavior: 

   15

   
           scaleDown:
             stabilizationWindowSeconds: 300
             policies:
             - type: Percent
               value: 100
               periodSeconds: 15
     triggers:
     - type: prometheus 

   16

   
       metadata:
         serverAddress: https://thanos-querier.openshift-monitoring.svc.cluster.local:9092
         namespace: kedatest
         metricName: http_requests_total
         threshold: '5'
         query: sum(rate(http_requests_total{job="test-app"}[1m]))
         authModes: basic
       authenticationRef: 

   17

   
         name: prom-triggerauthentication
         kind: TriggerAuthentication

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   1

   Facultatif : Spécifie que le Custom Metrics Autoscaler Operator est de mettre à l’échelle les répliques à la valeur spécifiée et d’arrêter l’autoscaling, comme décrit dans la section "Pause les métriques personnalisées autoscaler pour une charge de travail".

   2

   Indique un nom pour cet autoscaleur de mesures personnalisées.

   3

   Facultatif : Spécifie la version API de la ressource cible. La valeur par défaut est apps/v1.

   4

   Indique le nom de l’objet que vous souhaitez mettre à l’échelle.

   5

   Indique le type de déploiement, StatefulSet ou CustomResource.

   6

   Facultatif: Spécifie le nom du conteneur dans la ressource cible, à partir de laquelle les métriques personnalisées autoscaler obtient des variables d’environnement contenant des secrets et ainsi de suite. La valeur par défaut est .spec.template.spec.containers[0].

   7

   En option. Indique la période en secondes à attendre après que le dernier déclencheur soit signalé avant de mettre à l’échelle le déploiement à 0 si le minReplicaCount est réglé sur 0. La valeur par défaut est 300.

   8

   Facultatif: Spécifie le nombre maximum de répliques lors de la mise à l’échelle. La valeur par défaut est 100.

   9

   Facultatif: Spécifie le nombre minimum de répliques lors de la mise à l’échelle.

   10

   Facultatif : Spécifie les paramètres des journaux d’audit tels que décrits dans la section « Configuring Audit logging ».

   11

   Facultatif: Spécifie le nombre de répliques à revenir si un échelleur ne parvient pas à obtenir des métriques de la source pour le nombre de fois défini par le paramètre failThreshold. Consultez la documentation KEDA pour plus d’informations sur le comportement de repli.

   12

   Facultatif: Spécifie l’intervalle en quelques secondes pour vérifier chaque déclencheur. La valeur par défaut est 30.

   13

   Facultatif : Spécifie s’il faut remonter la ressource cible au nombre de répliques d’origine après que l’objet mis à l’échelle a été supprimé. La valeur par défaut est false, ce qui maintient le nombre de répliques tel qu’il est lorsque l’objet mis à l’échelle est supprimé.

   14

   Facultatif: Spécifie un nom pour le pod horizontal autoscaler. La valeur par défaut est keda-hpa-{scaled-object-name}.

   15

   Facultatif: Spécifie une politique de mise à l’échelle à utiliser pour contrôler le taux pour mettre à l’échelle des pods vers le haut ou vers le bas, comme décrit dans la section « Politiques de mise à l’échelle ».

   16

   Indique le déclencheur à utiliser comme base de mise à l’échelle, comme décrit dans la section « Comprendre les déclencheurs automatiques de mesures personnalisées ». Cet exemple utilise Red Hat OpenShift Service sur la surveillance AWS.

   17

   Facultatif: Spécifie une authentification de déclencheur ou une authentification de déclenchement de cluster. En savoir plus, consultez Comprendre les métriques personnalisées autoscaler l’authentification dans la section Ressources supplémentaires.

   • Entrez TriggerAuthentication pour utiliser une authentification de déclenchement. C’est la valeur par défaut.
   • Entrez ClusterTriggerAuthentication pour utiliser une authentification de déclencheur de cluster.

2. Créez les métriques personnalisées autoscaler en exécutant la commande suivante:

   $ oc create -f <filename>.yaml

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