アプリケーションのオートスケーリング

事前に設定されている内容

Amazon EKS Auto Modeクラスターが作成された後、KEDA Operator用のIAMロールが設定されています

オートスケーリングは、ワークロードを監視し、安定した予測可能なパフォーマンスを維持しながら、コストを最適化するために容量を自動的に調整します。Kubernetesを使用する場合、自動的にスケールするために使用できる主な関連メカニズムは2つあります：

• コンピュート： Podがスケールされると、Kubernetesクラスター内の基盤となるコンピュートも、Podを実行するために使用されるワーカーノードの数またはサイズを調整することで適応する必要があります。
• Pod： Podはkubernetesクラスター内でワークロードを実行するために使用されるため、ワークロードのスケーリングは主に、特定のアプリケーションへの負荷の変化などのシナリオに応じて、Podを水平または垂直にスケールすることによって行われます。

このラボでは、Kubernetes Event-Driven Autoscaler (KEDA)を使用してdeployment内のPodをスケールする方法を見ていきます。この目的のために使用できる別のオプションとして、Horizontal Pod Autoscaler (HPA)があり、平均CPU使用率に基づいてPodを水平にスケールするために使用できます。しかし、ワークロードは外部イベントやメトリクスに基づいてスケールする必要がある場合があります。そのため、KEDAは、Amazon SQSのキューの長さやCloudWatchの他のメトリクスなど、さまざまなイベントソースからのイベントに基づいてワークロードをスケールする機能を提供します。KEDAは、さまざまなメトリクスシステム、データベース、メッセージングシステムなどに対応する60以上のscalerをサポートしています。

KEDAは、Helmチャートを使用してKubernetesクラスターにデプロイできる軽量のワークロードです。KEDAは、Horizontal Pod AutoscalerのようなKubernetesの標準コンポーネントと連携して、DeploymentまたはStatefulSetをスケールします。KEDAを使用すると、これらのさまざまなイベントソースでスケールしたいワークロードを選択的に選択できます。