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Nachhaltige und effiziente Skalierung in Kubernetes mit KEDA

Auto-Scaling ist ein zentraler Bestandteil von Kubernetes, um Ressourcen effizient zu nutzen. Doch traditionelle Skalierungsmechanismen reagieren oft zu spät und verschwenden Rechenleistung. Mit KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaling) lassen sich Workloads dynamisch, effizient und nachhaltig skalieren. Dieser Artikel zeigt, wie KEDA funktioniert und welchen Beitrag es zur Green IT leisten kann.

Green IT / Nachhaltigkeit
4 Min
26. Okt. 2024

Warum ist nachhaltige Skalierung in Kubernetes wichtig?

Kubernetes skaliert Workloads üblicherweise basierend auf CPU- oder Speicherverbrauch. Dieses Modell führt oft dazu, dass Ressourcen zu lange inaktiv bleiben oder zu spät skaliert wird. Event-Driven Autoscaling mit KEDA ermöglicht es, Workloads nur dann hochzufahren, wenn sie wirklich gebraucht werden.

Durch den Einsatz von KEDA können wir:

  • Unnötige CPU- und Speichernutzung vermeiden, indem Workloads nicht permanent aktiv sind.
  • Den Energieverbrauch reduzieren, indem Workloads in den Ruhezustand versetzt werden.
  • Die Reaktionszeit verbessern, indem Skalierung basierend auf Ereignissen stattfindet.

KEDA vs. traditionelle Skalierung in Kubernetes

Traditionelle Kubernetes-Skalierungsmechanismen basieren auf CPU- und Speichernutzung.
Das Problem dabei: Diese Metriken sind reaktiv, sodass Skalierungsentscheidungen oft zu spät getroffen werden.

KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaling) hingegen skaliert Workloads basierend auf Ereignissen, bevor Engpässe entstehen.
Das bedeutet, dass ein Anstieg von Nachrichten in einer Warteschlange, API-Aufrufe oder Prometheus-Metriken genutzt werden können, um dynamisch zu skalieren.

Dynamische Skalierung durch ereignisgesteuerte Metriken

KEDA verwendet sogenannte Scaler, die externe Metriken auslesen und auf Basis dieser Metriken Workloads hoch- oder herunterfahren.
Beispiele für Event-Driven-Skalierung:

  • Anzahl der Nachrichten in einer RabbitMQ-Warteschlange
  • Offene HTTP-Anfragen an einen API-Gateway
  • Anzahl von Events in einer Kafka-Queue
  • Datenbankabfragen oder Log-Einträge

Dadurch lassen sich Workloads genau dann skalieren, wenn sie wirklich benötigt werden.

Ressourcenschonung und Kosteneffizienz durch Event-Driven Skalierung

  • Keine dauerhafte Bereitstellung von Pods – Ressourcen werden nur genutzt, wenn erforderlich.
  • Geringere Infrastrukturkosten durch Reduktion ungenutzter Workloads.
  • Bessere Skalierung für stark schwankende Workloads, da Events als Trigger dienen.

Nachhaltige IT und Kubernetes-Energieeinsparung

Da Kubernetes oft mehr Ressourcen bereitstellt, als wirklich benötigt werden, entstehen hohe CO₂-Emissionen. Mit KEDA können Workloads automatisch auf 0 skaliert werden, wenn sie nicht benötigt werden, und somit Energieverbrauch und CO₂-Ausstoß minimieren.

Integration mit kube-green:

  • kube-green versetzt nicht benötigte Ressourcen in den Ruhezustand.
  • KEDA startet Workloads nur dann, wenn sie wirklich gebraucht werden.
  • Beide Tools zusammen ermöglichen maximale Energieeffizienz in Kubernetes.

Wie KEDA funktioniert: Controller, Scaler und API-Server

KEDA besteht aus mehreren Komponenten:

  • Controller: Überwacht Workloads und entscheidet über Skalierung.
  • Scaler: Verbindet sich mit externen Metriken (Prometheus, Kafka, RabbitMQ).
  • API-Server: Kommuniziert mit Kubernetes HPA (Horizontal Pod Autoscaler).

KEDA-Architektur:

  1. Event tritt ein (z. B. neue Nachrichten in einer Warteschlange).
  2. Scaler erkennt das Ereignis und ermittelt die erforderliche Pod-Anzahl.
  3. Controller übermittelt den Skalierungsbefehl an den Kubernetes API-Server.
  4. Kubernetes HPA passt die Anzahl der Pods entsprechend an.

Zero-Scaling mit KEDA: Effiziente Ressourcennutzung

Im Gegensatz zu Kubernetes HPA kann KEDA Workloads vollständig auf null skalieren, wenn keine Last vorhanden ist. Dies spart nicht nur Ressourcen, sondern verbessert auch die Reaktionsfähigkeit des Systems.

Skalierungsmetriken mit Prometheus, Redis und RabbitMQ

KEDA unterstützt über 50 verschiedene Skalierungsmetriken, darunter:

  • Prometheus-Abfragen für individuelle Skalierungslogik
  • RabbitMQ für Warteschlangen-gesteuerte Skalierung
  • Kafka für Event-Streaming
  • AWS SQS oder Azure Event Hubs für Cloud-native Event-Steuerung

Einfache Integration und bestehende Kubernetes HPA-Erweiterung

KEDA kann parallel zum Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) betrieben werden, sodass eine flexible Kombination aus CPU-basierter und Event-gesteuerter Skalierung möglich ist.

Optimale Konfiguration für grüne IT-Strategien

  • Workloads mit variabler Last (z. B. Batch-Prozesse) mit KEDA skalieren.
  • Integration mit kube-green für maximale Energieeinsparung.
  • Prometheus nutzen, um umweltfreundliche Skalierungsstrategien zu validieren.

Wie KEDA und AI die Cloud-Ressourcennutzung optimieren

Mit der Integration von KI-gestützter Skalierung kann KEDA weiter optimiert werden, um:

  • Automatisch Skalierungsmuster zu erkennen und vorherzusagen.
  • Nutzungszeiten zu analysieren, um Workloads gezielt hoch- und herunterzufahren.

Fazit

KEDA revolutioniert das Kubernetes-Auto-Scaling durch eine dynamische, eventgesteuerte Steuerung. Durch die Kombination von KEDA, kube-green und AI-optimierter Skalierung lassen sich Cloud-Kosten senken, Ressourcen effizienter nutzen und CO₂-Emissionen reduzieren.
Die Zukunft von Kubernetes liegt in nachhaltiger, smarter IT, die sich adaptiv an Lastveränderungen anpasst.

Autor
Dr. Michael R. Geiß
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