Natuurlijk! Hier is een uitgebreide strategie voor het inzetten van aangepaste metrics en autoscaling in Kubernetes, passend bij jouw situatie: 1. Aangepaste Metrics definiëren en beschikbaar stellen - Metrics verzamelen met Prometheus: - Zorg dat je applicatie en infrastructuur relevante metrics exposeert via /metrics endpoints. - Gebruik Prometheus Operator of een vergelijkbare operator voor Kubernetes voor eenvoudige integratie. - Configureer Prometheus om deze metrics te scrapen en te bewaren. - Metrics exporteren naar Kubernetes: - Gebruik de Prometheus Adapter (zoals kube-metrics-adapter) om de metrics beschikbaar te maken voor de Kubernetes API. - Definieer Custom Metrics API resources (zoals `ExternalMetric` of `ObjectMetric`) die de metrics representeren. - Zorg dat de adapter de juiste metrics uit Prometheus ophaalt en beschikbaar stelt voor HPA. 2. Integratie met Horizontal Pod Autoscaler (HPA) - HPA configureren: - Gebruik de `spec.metrics`-sectie in je HPA-configuratie om aangepaste metrics te specificeren. - Bijvoorbeeld: ```yaml apiVersion: autoscaling/v2beta2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: mijn-app-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: mijn-app minReplicas: 2 maxReplicas: 20 metrics: - type: External external: metric: name: verzoekbelasting selector: matchLabels: service: mijn-app target: type: Value value: 1000 ``` - Pas de `target`-waarde aan op basis van gewenste requestbelasting en latency. 3. Autoscaling policies en prestatie/kostenoptimalisatie - Schaaldoelen op basis van latentie en requestbelasting: - Gebruik een combinatie van metrics: - Aangepaste metrics zoals verzoekbelasting (requests per seconde). - Standaard metrics zoals CPU en geheugen. - Latentie meten via application performance monitoring (APM) of Prometheus metrics. - Meerdere metrics combineren: - Overweeg het gebruik van 'target tracking' met meerdere metrics of custom logic via Kubernetes Vertical Pod Autoscaler (VPA) of externe tools. - Autoscaling policies: - Stel `minReplicas` en `maxReplicas` zorgvuldig in om overprovisioning en onderprovisioning te voorkomen. - Gebruik `behavior`-sectie in HPA (beschikbaar vanaf Kubernetes 1.18) om schaalstappen en vertragingen te configureren: ```yaml behavior: scaleUp: stabilizationWindowSeconds: 300 selectPolicy: Max policies: - type: Percent value: 50 periodSeconds: 60 scaleDown: stabilizationWindowSeconds: 300 selectPolicy: Min policies: - type: Percent value: 25 periodSeconds: 60 ``` - Monitoring en tuning: - Monitor de latency en requestbelasting tijdens kantooruren. - Pas de `target`-waarden en autoscaling policies aan op basis van deze data. - Overweeg automatische alerting en logging om anomalieën tijdig te detecteren. 4. Extra aanbevelingen - Gebruik een Service Level Objective (SLO) en Service Level Indicator (SLI) om latentie en prestaties te meten. - Overweeg het gebruik van hybride autoscaling (bijvoorbeeld HPA met custom metrics + VPA) voor meer dynamische aanpassing. - Documenteer en test de autoscaling configuraties uitgebreid in een staging omgeving. Door deze aanpak te volgen, kun je je Kubernetes-cluster optimaliseren voor variabele belasting, latencygevoeligheid en kostenbeheer.

Zeker, hierbij een uitgebreid strategieplan voor aangepaste metrics en autoscaling in Kubernetes: ## 1. Aangepaste Metrics Definieren en Beschikbaar Stellen ### Metrics die u zou moeten implementeren: - **Applicatie-specifieke metrics**: - `http_request_duration_seconds` (histogram) - `http_requests_total` (counter) - `application_specific_latency` (gauge) - `business_transactions_per_second` (gauge) ### Implementatiestappen: ```yaml # Voorbeeld Custom Metrics API configuratie apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: custom-metrics-apiserver namespace: custom-metrics spec: ports: - port: 443 targetPort: 443 selector: app: custom-metrics-apiserver ``` ### Prometheus Integration: ```yaml apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: ServiceMonitor metadata: name: custom-app-metrics namespace: monitoring spec: selector: matchLabels: app: mijn-app endpoints: - port: web interval: 30s path: /metrics ``` ## 2. Horizontal Pod Autoscaler (HPA) Configuratie ### Basis HPA met aangepaste metrics: ```yaml apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: mijn-app-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: mijn-app minReplicas: 2 maxReplicas: 20 metrics: - type: Pods pods: metric: name: http_request_duration_seconds target: type: AverageValue averageValue: 150ms # Jouw latentiedoel - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 70 behavior: scaleDown: stabilizationWindowSeconds: 300 policies: - type: Percent value: 10 periodSeconds: 60 scaleUp: stabilizationWindowSeconds: 60 policies: - type: Percent value: 100 periodSeconds: 30 ``` ## 3. Geavanceerde Autoscaling Policies ### Multi-metric HPA voor betere respons: ```yaml metrics: - type: Pods pods: metric: name: http_request_duration_seconds target: type: AverageValue averageValue: 120ms # Conservatieve drempel - type: Object object: metric: name: requests_per_second describedObject: apiVersion: v1 kind: Service name: mijn-app-service target: type: Value value: 1000 # Max requests per seconde per pod ``` ### Gedifferentieerde schaalbeleid voor kantooruren: ```yaml behavior: scaleUp: stabilizationWindowSeconds: 30 policies: - type: Pods value: 4 periodSeconds: 15 - type: Percent value: 200 periodSeconds: 60 scaleDown: stabilizationWindowSeconds: 600 # Langzamer downscalen buiten kantooruren policies: - type: Percent value: 10 periodSeconds: 300 ``` ## 4. Kostenoptimalisatie Strategieën ### Nachtelijk downscalen: ```yaml # CronHPA of KEDA scaler voor voorspelbare patronen apiVersion: keda.sh/v1alpha1 kind: ScaledObject metadata: name: mijn-app-scaler spec: scaleTargetRef: name: mijn-app triggers: - type: cron metadata: timezone: Europe/Amsterdam start: 0 8 * * 1-5 # 08:00 Ma-Vr end: 0 18 * * 1-5 # 18:00 Ma-Vr desiredReplicas: "4" - type: prometheus metadata: serverAddress: http://prometheus-server.monitoring.svc.cluster.local:9090 metricName: http_request_duration_seconds threshold: "150" query: | rate(http_request_duration_seconds{job="mijn-app"}[2m]) ``` ## 5. Monitoring en Alerting ### Critical Alerts: ```yaml apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: PrometheusRule metadata: name: mijn-app-autoscaling-alerts spec: groups: - name: autoscaling rules: - alert: HPAAtMaxReplicas expr: kube_horizontalpodautoscaler_status_current_replicas{horizontalpodautoscaler="mijn-app-hpa"} == kube_horizontalpodautoscaler_spec_max_replicas{horizontalpodautoscaler="mijn-app-hpa"} for: 5m labels: severity: warning - alert: LatencySpike expr: histogram_quantile(0.95, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) > 0.15 for: 2m labels: severity: critical ``` ## 6. Aanbevolen Tools en Stack - **Prometheus Adapter**: Voor custom metrics exposure - **KEDA**: Voor event-driven autoscaling - **Grafana**: Voor monitoring dashboards - **Vertical Pod Autoscaler**: Voor resource-optimalisatie ## 7. Best Practices voor Jouw Use Case 1. **Staggered Scaling**: Implementeer gefaseerd schalen om over-compensatie te voorkomen 2. **Warm Pods**: Houd minimaal 2 pods altijd draaiend voor snelle respons 3. **Metrics Aggregatie**: Gebruik 95e percentiel voor latentie i.p.v. gemiddelden 4. **Load Testing**: Test je autoscaling met realistisch belastingpatroon 5. **Cost Monitoring**: Implementeer kubecost voor kosten tracking Deze strategie zorgt voor optimale prestaties tijdens piekbelasting terwijl kosten buiten kantooruren worden geminimaliseerd.