Anwendungen haben nicht immer eine gleichmäßige Auslastung. Ein Webshop erlebt beispielsweise zu bestimmten Zeiten wie dem Black Friday oder während einer Werbekampagne hohe Besucherzahlen, während er in ruhigeren Phasen weniger Ressourcen benötigt. Wenn ein System nicht skalierbar ist, kann es entweder unter Überlastung zusammenbrechen oder unnötige Kosten verursachen, weil ungenutzte Ressourcen bereitgestellt werden. Kubernetes löst dieses Problem durch dynamische Skalierung.
Horizontal, vertikal und Cluster-Skalierung
Kubernetes bietet drei Hauptarten der Skalierung:
- Horizontale Skalierung (HPA): Fügt mehr Pods hinzu oder entfernt sie basierend auf CPU-, Speicher- oder anderen Metriken.
- Vertikale Skalierung (VPA): Erhöht oder verringert die Ressourcen (CPU/RAM) einzelner Pods.
- Cluster-Skalierung (Cluster Autoscaler): Fügt neue Worker Nodes hinzu oder entfernt sie, wenn die Gesamtlast des Clusters dies erfordert.
Jede Methode hat ihre eigenen Anwendungsfälle und kann kombiniert werden, um eine maximale Effizienz zu erreichen.
Dynamisches Hinzufügen und Entfernen von Pods: Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
Der Horizontal Pod Autoscaler (HPA) sorgt dafür, dass die Anzahl der Pods basierend auf der aktuellen Systemlast automatisch angepasst wird.
- Steigt die Last, startet Kubernetes automatisch zusätzliche Pods.
- Sinkt die Last, werden überflüssige Pods entfernt, um Ressourcen zu sparen.
HPA ist ideal für Anwendungen mit stark schwankenden Lasten, wie Webanwendungen oder APIs.
Anpassung der Ressourcen pro Pod: Vertical Pod Autoscaler (VPA)
Während der HPA die Anzahl der Pods verändert, passt der VPA die CPU- und RAM-Anforderungen einzelner Pods dynamisch an.
- Ist ein Pod regelmäßig unter Last, erhöht der VPA dessen Ressourcen.
- Verbraucht ein Pod weniger als vorgesehen, werden Ressourcen reduziert.
VPA ist besonders nützlich für Anwendungen mit vorhersehbaren Lastspitzen oder wenn sich die Anforderungen im Laufe der Zeit ändern.
Wenn Automatisierung nicht ausreicht: Manuelle Skalierung
Nicht jede Anwendung kann automatisch skaliert werden. In manchen Fällen ist eine manuelle Skalierung erforderlich, etwa:
- Bei einmaligen Events mit hoher Last (z. B. Live-Streams, Produktlaunches).
- Wenn Skalierung über mehrere Cluster hinweg erforderlich ist.
- Wenn spezifische Infrastrukturentscheidungen getroffen werden müssen.
Kubernetes ermöglicht es, mit kubectl scale die Anzahl der Pods oder Nodes direkt zu verändern.
Automatische Vergrößerung und Verkleinerung des Clusters: Cluster Autoscaler
Der Cluster Autoscaler passt die Anzahl der Worker Nodes im Cluster dynamisch an.
- Werden viele neue Pods gestartet, kann Kubernetes zusätzliche Knoten hinzufügen.
- Werden weniger Ressourcen benötigt, entfernt Kubernetes nicht benötigte Knoten.
Diese Funktion ist besonders nützlich für große, dynamische Workloads mit ungleichmäßigem Ressourcenverbrauch.
Messung der Ressourcenauslastung in Echtzeit: Metrics Server
Um Skalierung in Kubernetes zu ermöglichen, muss die Plattform wissen, wie stark die vorhandenen Ressourcen genutzt werden.
Hier kommt der Metrics Server ins Spiel:
- Er sammelt Echtzeit-Metriken zu CPU- und Speichernutzung.
- Diese Daten werden von HPA und VPA genutzt, um Skalierungsentscheidungen zu treffen.
Ohne einen funktionierenden Metrics Server kann Kubernetes keine intelligenten Skalierungsentscheidungen treffen.
Custom Metrics und externe Skalierungsmechanismen
Neben CPU und RAM können auch benutzerdefinierte Metriken für die Skalierung genutzt werden, z. B.:
- Anzahl gleichzeitiger Nutzeranfragen
- Antwortzeiten einer API
- Externe Monitoring-Daten aus Prometheus oder anderen Systemen
Diese erweiterten Metriken erlauben eine präzisere Anpassung der Infrastruktur.
Strategien zur Vermeidung von Über- oder Unterprovisionierung
Effektive Skalierung bedeutet nicht nur, dass Ressourcen automatisch angepasst werden – es geht auch darum, weder zu viele noch zu wenige Ressourcen zu verwenden.
Best Practices umfassen:
- Setzen sinnvoller Minimal- und Maximalwerte für die Skalierung.
- Regelmäßiges Monitoring und Anpassung der Metrikschwellenwerte.
- Kombination von HPA, VPA und Cluster Autoscaler für maximale Effizienz.
Hybrid-Strategien für maximale Flexibilität
Viele Unternehmen setzen auf eine Kombination aus verschiedenen Skalierungsmethoden, um die bestmögliche Leistung zu erreichen.
Beispiele:
- Nutzung von HPA für kurzfristige Lastspitzen.
- Einsatz von VPA für langfristige Optimierung der Ressourcennutzung.
- Automatische Anpassung der Clustergröße für dynamische Workloads.
Diese Hybrid-Ansätze sorgen für eine reibungslose und kosteneffiziente Infrastruktur.
Herausforderungen bei der Kubernetes-Skalierung
Trotz leistungsfähiger Mechanismen gibt es Herausforderungen:
- Latenzzeiten bei der Skalierung – neue Pods benötigen Zeit zum Starten.
- Ungleichmäßige Ressourcenverteilung – manche Nodes werden stärker belastet als andere.
- Netzwerkengpässe – zu viele skalierte Pods können die Netzwerkinfrastruktur überlasten.
Fazit
Kubernetes bietet leistungsfähige Mechanismen zur automatischen Skalierung, die Unternehmen helfen, Ressourcen effizient zu nutzen und Kosten zu senken.
Wer versteht, wie HPA, VPA und der Cluster Autoscaler zusammenwirken, kann seine Kubernetes-Umgebung optimal betreiben.
