3.4.3. メモリートリガーについて
メモリーメトリクスに基づいて Pod をスケーリングできます。このトリガーは、クラスターメトリクスをメトリクスのソースとして使用します。
カスタムメトリクスオートスケーラーは、オブジェクトに関連付けられた Pod をスケーリングして、指定されたメモリー使用率を維持します。オートスケーラーは、すべての Pod で指定のメモリー使用率を維持するために、最小数と最大数の間でレプリカ数を増減します。メモリートリガーは、Pod 全体のメモリー使用率を考慮します。Pod に複数のコンテナーがある場合、メモリー使用率はすべてのコンテナーの合計になります。
注記
-
このトリガーは、
ScaledJobカスタムリソースでは使用できません。 -
メモリートリガーを使用してオブジェクトをスケーリングすると、複数のトリガーを使用している場合でも、オブジェクトは
0にスケーリングされません。
メモリーターゲットを使用した scaled object の例
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
name: memory-scaledobject
namespace: my-namespace
spec:
# ...
triggers:
- type: memory
metricType: Utilization
metadata:
value: '60'
containerName: api
- 1
- トリガータイプとしてメモリーを指定します。
- 2
- 使用するメトリクスのタイプ (
UtilizationまたはAverageValueのいずれか) を指定します。 - 3
- スケーリングをトリガーする値を指定します。引用符で囲まれた文字列値として指定する必要があります。
-
Utilizationを使用する場合、ターゲット値は、関連する全 Pod のリソースメトリクスの平均値であり、Pod のリソースの要求値に占めるパーセンテージとして表されます。 -
AverageValueを使用する場合、ターゲット値は、関連する全 Pod のメトリクスの平均値です。
-
- 4
- オプション: Pod 全体ではなく、そのコンテナーのみのメモリー使用率に基づいて、スケーリングする個々のコンテナーを指定します。この例では、
apiという名前のコンテナーのみがスケーリングされます。