[Документация Yandex Cloud](../../index.md) > [Yandex Managed Service for Kubernetes](../index.md) > [Практические руководства](index.md) > Настройка и тестирование масштабирования > Вертикальное масштабирование приложения в кластере # Вертикальное масштабирование приложения в кластере Managed Service for Kubernetes поддерживает несколько видов автоматического масштабирования. Из этой статьи вы узнаете, как настроить автоматическое управление ресурсами [пода](../concepts/index.md#pod) с помощью [Vertical Pod Autoscaler](../concepts/autoscale.md#vpa): * [Создайте Vertical Pod Autoscaler и тестовое приложение](#create-vpa-workload). * [Проверьте работу Vertical Pod Autoscaler](#test-vpa). Если созданные ресурсы вам больше не нужны, [удалите их](#clear-out). ## Необходимые платные ресурсы {#paid-resources} В стоимость поддержки описываемого решения входят: * Плата за кластер Managed Service for Kubernetes: использование мастера и исходящий трафик ([тарифы Managed Service for Kubernetes](../pricing.md)). * Плата за узлы кластера (ВМ): использование вычислительных ресурсов, операционной системы и хранилища ([тарифы Compute Cloud](../../compute/pricing.md)). * Плата за публичный IP-адрес для узлов кластера ([тарифы Virtual Private Cloud](../../vpc/pricing.md#prices-public-ip)). ## Перед началом работы {#before-you-begin} 1. Если у вас еще нет интерфейса командной строки Yandex Cloud (CLI), [установите и инициализируйте его](../../cli/quickstart.md#install). По умолчанию используется каталог, указанный при [создании](../../cli/operations/profile/profile-create.md) профиля CLI. Чтобы изменить каталог по умолчанию, используйте команду `yc config set folder-id <идентификатор_каталога>`. Также для любой команды вы можете указать другой каталог с помощью параметров `--folder-name` или `--folder-id`. Если вы обращаетесь к ресурсу по имени, поиск будет выполнен в каталоге по умолчанию. Если вы обращаетесь к ресурсу по идентификатору, поиск будет выполнен глобально — во всех каталогах с учетом прав доступа. 1. [Создайте группы безопасности](../operations/connect/security-groups.md) для кластера Managed Service for Kubernetes и входящих в него групп узлов. {% note warning %} От настройки групп безопасности зависит работоспособность и доступность кластера, а также запущенных в нем сервисов и приложений. {% endnote %} 1. [Создайте кластер](../operations/kubernetes-cluster/kubernetes-cluster-create.md#kubernetes-cluster-create) Managed Service for Kubernetes. При создании задайте настройки: * Используйте созданные ранее группы безопасности. * Если вы планируете работать с кластером в пределах сети Yandex Cloud, выделять кластеру публичный IP-адрес не нужно. Для подключений извне предоставьте кластеру публичный адрес. 1. [Создайте группу узлов](../operations/node-group/node-group-create.md). При создании задайте настройки: * Используйте созданные ранее группы безопасности. * Выделите публичный IP-адрес, чтобы предоставить группе узлов доступ в интернет и возможность скачивать Docker-образы и компоненты. 1. [Установите kubectl](https://kubernetes.io/ru/docs/tasks/tools/install-kubectl) и [настройте его на работу с созданным кластером](../operations/connect/index.md#kubectl-connect). Если для кластера не предоставлен публичный адрес и `kubectl` настроен через внутренний адрес кластера, выполняйте команды `kubectl` на ВМ Yandex Cloud, находящейся в одной сети с кластером. 1. Установите Vertical Pod Autoscaler из [репозитория](https://github.com/kubernetes/autoscaler/tree/master/vertical-pod-autoscaler): ```bash cd /tmp && \ git clone https://github.com/kubernetes/autoscaler.git && \ cd autoscaler/vertical-pod-autoscaler/hack && \ ./vpa-up.sh ``` ## Создайте Vertical Pod Autoscaler и тестовое приложение {#create-vpa-workload} 1. Создайте файл `app.yaml`, содержащий настройки тестового приложения `nginx` и балансировщика нагрузки: {% cut "app.yaml" %} ```yaml --- ### Deployment apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx labels: app: nginx spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: name: nginx labels: app: nginx spec: containers: - name: nginx image: registry.k8s.io/hpa-example resources: requests: memory: "256Mi" cpu: "500m" limits: memory: "500Mi" cpu: "1" --- ### Service apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: nginx spec: selector: app: nginx ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 80 type: LoadBalancer ``` {% endcut %} 1. Создайте файл `vpa.yaml`, содержащий настройки Vertical Pod Autoscaler: {% cut "vpa.yaml" %} ```yaml --- apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1 kind: VerticalPodAutoscaler metadata: name: nginx spec: targetRef: apiVersion: "apps/v1" kind: Deployment name: nginx updatePolicy: updateMode: "Recreate" minReplicas: 1 ``` {% endcut %} 1. Создайте объекты: ```bash kubectl apply -f app.yaml && \ kubectl apply -f vpa.yaml ``` 1. Убедитесь, что поды Vertical Pod Autoscaler и `nginx` перешли в состояние `Running`: ```bash kubectl get pods -n kube-system | grep vpa && \ kubectl get pods | grep nginx ``` Результат: ```text vpa-admission-controller-58********-qmxtv 1/1 Running 0 44h vpa-recommender-67********-jqvgt 1/1 Running 0 44h vpa-updater-64********-xqsts 1/1 Running 0 44h nginx-6c********-62j7w 1/1 Running 0 42h ``` ## Проверьте работу Vertical Pod Autoscaler {#test-vpa} Для проверки работы Vertical Pod Autoscaler будет создана имитация рабочей нагрузки на приложение `nginx`. 1. Изучите рекомендации, которые предоставляет Vertical Pod Autoscaler до создания нагрузки: ```bash kubectl describe vpa nginx ``` Обратите внимание на низкие значения `Cpu` в метриках `Status.Recommendation.Container Recommendations`: ```yaml Name: nginx Namespace: default Labels: Annotations: API Version: autoscaling.k8s.io/v1 Kind: VerticalPodAutoscaler ... Status: Conditions: Last Transition Time: 2022-03-18T08:02:04Z Status: True Type: RecommendationProvided Recommendation: Container Recommendations: Container Name: nginx Lower Bound: Cpu: 25m Memory: 262144k Target: Cpu: 25m Memory: 262144k Uncapped Target: Cpu: 25m Memory: 262144k Upper Bound: Cpu: 25m Memory: 262144k ``` 1. Убедитесь, что Vertical Pod Autoscaler управляет ресурсами подов приложения `nginx`: ```bash kubectl get pod <имя_пода_nginx> --output yaml ``` Результат: ```bash apiVersion: v1 kind: Pod metadata: annotations: vpaObservedContainers: nginx vpaUpdates: 'Pod resources updated by nginx: container 0: cpu request, memory request, cpu limit, memory limit' ... spec: containers: ... name: nginx resources: limits: cpu: 50m memory: 500000Ki requests: cpu: 25m memory: 262144k ``` 1. В отдельном окне запустите процесс, имитирующий рабочую нагрузку: ```bash URL=$(kubectl get service nginx -o json \ | jq -r '.status.loadBalancer.ingress[0].ip') && \ while true; do wget -q -O- http://$URL; done ``` {% note tip %} Чтобы увеличить нагрузку и ускорить выполнение сценария, запустите несколько процессов в отдельных окнах. {% endnote %} {% note info %} Если ресурс недоступен по указанному URL, то [убедитесь](../operations/connect/security-groups.md), что группы безопасности для кластера Managed Service for Kubernetes и его групп узлов настроены корректно. Если отсутствует какое-либо из правил — [добавьте его](../../vpc/operations/security-group-add-rule.md). {% endnote %} 1. Через несколько минут изучите рекомендации, которые предоставляет Vertical Pod Autoscaler после создания нагрузки: ```bash kubectl describe vpa nginx ``` Vertical Pod Autoscaler выделил дополнительные ресурсы подам при повышении нагрузки. Обратите внимание на повышение значений `Cpu` в метриках `Status.Recommendation.Container Recommendations`: ```yaml Name: nginx Namespace: default Labels: Annotations: API Version: autoscaling.k8s.io/v1 Kind: VerticalPodAutoscaler ... Status: Conditions: Last Transition Time: 2022-03-18T08:02:04Z Status: True Type: RecommendationProvided Recommendation: Container Recommendations: Container Name: nginx Lower Bound: Cpu: 25m Memory: 262144k Target: Cpu: 410m Memory: 262144k Uncapped Target: Cpu: 410m Memory: 262144k Upper Bound: Cpu: 28897m Memory: 1431232100 ``` 1. Завершите процесс имитации рабочей нагрузки. В течение нескольких минут значения метрик `Status.Recommendation.Container Recommendations` вернутся к первоначальным. ## Удалите созданные ресурсы {#clear-out} Удалите ресурсы, которые вы больше не будете использовать, чтобы за них не списывалась плата: 1. [Удалите кластер Kubernetes](../operations/kubernetes-cluster/kubernetes-cluster-delete.md). 1. Если для доступа к кластеру или узлам использовались статические публичные IP-адреса, освободите и [удалите](../../vpc/operations/address-delete.md) их.