Configurare l'autoscaling orizzontale dei pod (HPA) per Milvus

Panoramica

Horizontal Pod Autoscaling (HPA) è una funzionalità di Kubernetes che regola automaticamente il numero di Pod in una distribuzione in base all'utilizzo delle risorse, come CPU o memoria. In Milvus, HPA può essere applicato a componenti stateless come proxy, queryNode, dataNode e indexNode per scalare dinamicamente il cluster in risposta alle variazioni del carico di lavoro.

Questa guida spiega come configurare HPA per i componenti Milvus utilizzando Milvus Operator.

Prerequisiti

• Un cluster Milvus funzionante distribuito con Milvus Operator.
• Accesso a kubectl per la gestione delle risorse Kubernetes.
• Conoscenza dell'architettura Milvus e di Kubernetes HPA.

Configurazione di HPA con Milvus Operator

Per abilitare HPA in un cluster Milvus gestito da Milvus Operator, seguite i seguenti passaggi:

1. Impostare le repliche su -1:

   Nella risorsa personalizzata (CR) di Milvus, impostare il campo replicas su -1 per il componente che si desidera scalare con HPA. In questo modo si delega il controllo della scala a HPA invece che all'operatore. È possibile modificare direttamente il CR o utilizzare il seguente comando kubectl patch per passare rapidamente al controllo HPA:

   kubectl patch milvus <your-release-name> --type='json' -p='[{"op": "replace", "path": "/spec/components/proxy/replicas", "value": -1}]'
   

   Sostituite <your-release-name> con il nome del vostro cluster Milvus.

   Per verificare che la modifica sia stata applicata, eseguire il comando:

   kubectl get milvus <your-release-name> -o jsonpath='{.spec.components.proxy.replicas}'
   

   L'output atteso dovrebbe essere -1, a conferma che il componente proxy è ora sotto il controllo di HPA.

   In alternativa, è possibile definirlo nel CR YAML:

   apiVersion: milvus.io/v1beta1
   kind: Milvus
   metadata:
     name: <your-release-name>
   spec:
     mode: cluster
     components:
       proxy:
         replicas: -1
   

2. Definire una risorsa HPA:

   Creare una risorsa HPA per indirizzare la distribuzione del componente desiderato. Di seguito è riportato un esempio per il componente proxy:

   apiVersion: autoscaling/v2
   kind: HorizontalPodAutoscaler
   metadata:
     name: my-release-milvus-proxy-hpa
   spec:
     scaleTargetRef:
       apiVersion: apps/v1
       kind: Deployment
       name: my-release-milvus-proxy
     minReplicas: 2
     maxReplicas: 10
     metrics:
       - type: Resource
         resource:
           name: cpu
           target:
             type: Utilization
             averageUtilization: 60
       - type: Resource
         resource:
           name: memory
           target:
             type: Utilization
             averageUtilization: 60
     behavior:
       scaleUp:
         policies:
           - type: Pods
             value: 1
             periodSeconds: 30
       scaleDown:
         stabilizationWindowSeconds: 300
         policies:
           - type: Pods
             value: 1
             periodSeconds: 60
   

   Sostituire my-release in metadata.name e spec.scaleTargetRef.name con il nome effettivo del cluster Milvus (ad esempio, <your-release-name>-milvus-proxy-hpa e <your-release-name>-milvus-proxy).

3. Applicare la configurazione HPA:

   Distribuire la risorsa HPA usando il seguente comando:

   kubectl apply -f hpa.yaml
   

   Per verificare che l'HPA sia stato creato correttamente, eseguire:

   kubectl get hpa
   

   Si dovrebbe vedere un output simile a:

   NAME                          REFERENCE                            TARGETS         MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
   my-release-milvus-proxy-hpa   Deployment/my-release-milvus-proxy   <some>/60%      2         10        2          <time>
   

   I campi NAME e REFERENCE rifletteranno il nome del cluster (ad esempio, <your-release-name>-milvus-proxy-hpa e Deployment/<your-release-name>-milvus-proxy).

• scaleTargetRef: Specifica l'installazione da scalare (ad esempio, my-release-milvus-proxy).
• minReplicas e maxReplicas: Imposta l'intervallo di scalatura (da 2 a 10 Pod in questo esempio).
• metrics: Configura il ridimensionamento in base all'utilizzo della CPU e della memoria, mirando a un utilizzo medio del 60%.

Conclusione

HPA consente a Milvus di adattarsi in modo efficiente a carichi di lavoro variabili. Utilizzando il comando kubectl patch, è possibile passare rapidamente un componente al controllo HPA senza modificare manualmente l'intero CR. Per maggiori dettagli, consultare la documentazione di Kubernetes HPA.