Natuurlijk, ik help je graag bij het ontwikkelen van een passende autoscaling- en load balancing-strategie voor jouw on-premises Kubernetes-cluster met 5 Ubuntu-nodes en Calico-netwerk. Hier zijn gerichte aanbevelingen: 1. Horizontal Pod Autoscaler (HPA): - Configureer HPA voor je REST API-service op basis van CPU-gebruik of custom metrics zoals request latency of request/sec. - Aangezien je constante traffic hebt van 100 requests/sec, kun je een HPA instellen die bij bijvoorbeeld 70-80% CPU-gebruik automatisch meer pods opstart. - Bijvoorbeeld: ```yaml apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: api-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: jouw-api-deployment minReplicas: 3 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 70 ``` - Overweeg ook custom metrics (via Prometheus) voor nauwkeuriger autoscaling op basis van request-verkeer. 2. Cluster Autoscaler: - De standaard Cluster Autoscaler (CA) werkt doorgaans in cloud-omgevingen met dynamische node provisioning. Voor on-premises vereist dit aangepaste setup of een beheerlaag die nodes kan toevoegen/verwijderen (bijvoorbeeld via bare-metal provisioning scripts of virtualisatie). - Als je geen automatische node provisioning hebt, kun je handmatig meer nodes toevoegen of een geautomatiseerd script maken dat nodes start/stop op basis van clusterbelasting. - Alternatief: overweeg het gebruik van een op maat gemaakte autoscaling oplossing of hardware-upgrades bij hoge belasting. 3. Load Balancing Methodes: - Voor inkomend verkeer kun je een externe load balancer inzetten, zoals HAProxy, Nginx of een hardware load balancer, die het verkeer verdeelt over nodes. - Binnen Kubernetes wordt meestal de Service met type LoadBalancer of NodePort gebruikt, gecombineerd met een Ingress-controller (bijvoorbeeld NGINX Ingress) voor meer geavanceerde verkeersverdeling. - Omdat je Calico gebruikt, zorg dat je netwerkbeleid en service IPs correct zijn ingesteld voor optimale load balancing en veiligheid. 4. Verkeersverdeling: - Gebruik een Ingress-controller voor routing en SSL-terminatie. - Configureer session affinity (sticky sessions) indien nodig, afhankelijk van je applicatie. - Houd rekening met de constante traffic van 100 requests/sec, en monitor de response-tijden en foutpercentages om te bepalen of je meer pods of nodes nodig hebt. 5. Monitoring en Tuning: - Implementeer monitoring via Prometheus en Grafana om CPU, geheugen, request-per-second en latency te volgen. - Pas autoscaling thresholds aan op basis van de werkelijke verkeerspatronen en prestatiegegevens. 6. Netwerkoverwegingen: - Met Calico is netwerkpolicy beheer mogelijk; zorg dat je policies niet de load balancing of communicatie tussen pods beperken. - Optimaliseer netwerkconfiguraties voor minimale latency en maximale throughput. Kort samengevat: - Gebruik HPA op basis van CPU en/of custom metrics. - Overweeg handmatige of geautomatiseerde node scaling, afhankelijk van je infrastructuur. - Zet een goede load balancer en Ingress in voor verkeersverdeling. - Monitor continu en pas je instellingen aan op basis van werkelijke verkeers- en prestatiegegevens. Wil je dat ik je help met het opstellen van concrete YAML-configuraties of verdere details?

Zeker, ik help je graag met het ontwikkelen van een Kubernetes autoscaling en load balancing strategie voor jouw on-premises omgeving. Hier is een gedetailleerd plan op basis van jouw specifieke setup. ### 1. Horizontal Pod Autoscaler (HPA) Strategie Voor jouw REST API service met constante traffic van 100 requests per seconde raad ik het volgende aan: **A. Gebruik Custom Metrics (aanbevolen)** - Implementeer de **Prometheus Adapter** om applicatie-specifieke metrics te gebruiken - Schaal gebaseerd op **requests per seconde per pod** - Voorbeeld HPA configuratie: ```yaml apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: api-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: rest-api minReplicas: 3 maxReplicas: 10 metrics: - type: Pods pods: metric: name: http_requests_per_second target: type: AverageValue averageValue: 50 ``` **B. CPU-based scaling (eenvoudiger alternatief)** ```yaml apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: api-hpa-cpu spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: rest-api minReplicas: 3 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 70 ``` ### 2. Cluster Autoscaler Configuratie Voor on-premises met Ubuntu nodes: **A. Vereisten:** - Configureer **resource limits** voor alle pods - Zorg dat nodes voldoende ongebruikte resources hebben voor scaling - Gebruik **Priority Classes** voor belangrijke workloads **B. Implementatie:** ```yaml apiVersion: scheduling.k8s.io/v1 kind: PriorityClass metadata: name: high-priority value: 1000000 globalDefault: false description: "Hoge prioriteit voor API pods" ``` ### 3. Load Balancing & Verkeersverdeling **A. Service Configuration:** ```yaml apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: rest-api-service annotations: service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-type: "external" spec: selector: app: rest-api ports: - port: 80 targetPort: 8080 type: LoadBalancer sessionAffinity: ClientIP ``` **B. Load Balancing Methoden:** 1. **Ingress Controller** (aanbevolen): - Implementeer **NGINX Ingress Controller** - Gebruik **least_conn** algoritme voor gelijke verdeling - Configureer health checks 2. **Service Mesh overweging**: - **Istio** of **Linkerd** voor geavanceerde verkeersmanagement - Canary deployments en circuit breaking ### 4. Optimalisaties voor Jouw Omgeving **A. Resource Requests/Limits:** ```yaml resources: requests: memory: "256Mi" cpu: "250m" limits: memory: "512Mi" cpu: "500m" ``` **B. Pod Disruption Budget:** ```yaml apiVersion: policy/v1 kind: PodDisruptionBudget metadata: name: api-pdb spec: minAvailable: 2 selector: matchLabels: app: rest-api ``` **C. Node Affinity (optioneel):** ```yaml affinity: nodeAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: nodeSelectorTerms: - matchExpressions: - key: kubernetes.io/hostname operator: In values: - node-1 - node-2 - node-3 ``` ### 5. Monitoring & Alerting **Essentiële metrics om te monitoren:** - HPA scaling events - Node resource utilization - API response times - Error rates - Pod readiness ### 6. Stapsgewijze Implementatie 1. **Start met HPA** op CPU metrics 2. **Implementeer Prometheus** voor custom metrics 3. **Configureer NGINX Ingress** voor load balancing 4. **Test scaling gedrag** met load testing 5. **Fine-tune thresholds** op basis van werkelijke prestaties ### 7. Specifieke Aanbevelingen voor Jouw Casus Gezien de constante traffic van 100 requests/sec: - **Start met 4-5 pods** als baseline - **HPA trigger** bij 40-50 requests/sec per pod - **Reserveer 20% node capacity** voor scaling - **Implementeer vertical pod autoscaling** voor resource optimalisatie Deze strategie biedt een goede balans tussen performance, kosten en beschikbaarheid voor jouw on-premises Kubernetes cluster met Calico networking.