Prometheus 触发器KEDA 支持 prometheus 类型的触发器，即根据自定义的 PromQL 查询到的 Prometheus 指标数据进行伸缩，完整配置参数参考 KEDA Scalers...案例：基于 istio 的 QPS 指标伸缩如果你使用 isito，业务 Pod 注入了 sidecar，会自动暴露一些七层的监控指标，最常见的是 istio_requests_total，可以通过这个指标计算...假设这种场景：A 服务需要根据 B 服务处理的 QPS 进行伸缩。...，但相比 KEDA 的方案有以下不足：每次新增自定义指标，都要改动 prometheus-adapter 的配置，且改配置是集中式管理的，不支持通过 CRD 管理，配置维护起来比较麻烦，而 KEDA...prometheus-adapter 只支持根据 Prometheus 监控数据进行伸缩，而对于 KEDA 来说，Prometheus 只是众多触发器中的一种。
很长一段时间以来，我们使用 Kubernetes 原生 Horizontal Pod Autoscaling（HPA）来实现基于 CPU 的自动伸缩。...KEDA 是一个基于 Kubernetes 的事件驱动自动伸缩器，旨在使自动伸缩变得非常简单。...使用 KEDA 配置自动伸缩 在我们用于在 Kubernetes 上启动服务的私有 Helm chart 中，我们增加了对基于 KEDA 的自动缩放的支持。...我们现在需要做的就是在服务的 Helm 值中配置自动伸缩部分。...结果 KEDA 在基于 CPU 的扩展和基于 RabbitMQ ready 消息的无缝自动扩展方面的性能与 Kubernetes 原生 HPA 相当。
CLB 监控指标的 KEDA External Scaler，可实现基于 CLB 连接数、QPS 和带宽等指标的弹性伸缩。...spec: containers: - image: kennethreitz/httpbin:latest name: httpbin 部署好后，会自动创建响应的公网...使用 ScaledObject 配置基于 CLB 监控指标的弹性伸缩 配置方法 基于 CLB 的监控指标通常用于在线业务，通常使用 KEDA 的 ScaledObject 配置弹性伸缩，配置 external...配置示例一：基于 CLB 连接数指标的弹性伸缩 apiVersion: keda.sh/v1alpha1 kind: ScaledObject metadata: name: httpbin spec...CLB QPS 指标的弹性伸缩 apiVersion: keda.sh/v1alpha1 kind: ScaledObject metadata: name: httpbin spec: scaleTargetRef
自动伸缩是 Serverless 的最大卖点之一。 Kubless 的自动伸缩功能基于 Kubernetes 的 HPA（HorizontalPodAutoscaler）功能实现。...目前，kubeless 中的函数支持基于 cpu 和 qps 这两种指标进行自动伸缩。 本文将演示基于 cpu 指标进行自动伸缩。...cpu 进行自动伸缩 依旧使用那个熟悉的 Python 代码： # test.py def hello(event, context): print event return event['data...namespaces/default/services/hello:http-function-port/proxy/" 使用 kubectl get hpa -w 命令观察 HPA 的状态，可以看到副本数会根据指标的大小进行变化...hello Deployment/hello 0%/60% 1 20 1 43m 使用 kubectl get pod -w 命令观察也可以看到自动伸缩时
自动缩放已成为几乎所有云平台中不可或缺的组成部分，微服务或者容器也不例外。事实上，以灵活和解耦设计著称的容器最适合自动伸缩，因为它们比虚拟机更容易创建。...容量扩展—自动扩展 可扩展性是基于容器的应用部署需要考虑的最重要方面之一。随着容器编排平台的发展，设计可伸缩性的解决方案变得非常简单了。...基于 Kubernetes 的事件驱动自动伸缩 KEDA（https://keda.sh/），允许用户在 Kubernetes 上构建自己的以事件驱动的应用程序。...ScaledObject CRD 定义 一旦部署为 CRD，ScaledObject 即可进行以下配置： 缩放对象规格 如上所述，支持不同的触发器，下面显示了一些示例： ScaledObject 触发配置 事件驱动的自动伸缩实践...个副本，因为最大副本数设置为100： 1000个队列— 100个副本 缩小为：100 —缩小为：0 KEDA 提供了一个类似于 FaaS 的事件感知扩展模型，在这种模型中，Kubernetes 部署可以基于需求和基于智能动态地从零扩展
KEDA 是 Kubernetes 基于事件驱动的自动伸缩工具，通过 KEDA 我们可以根据需要处理的事件数量来驱动 Kubernetes 中任何容器的扩展。...Metrics Server：一种 Metrics 指标服务，暴露了大量与事件相关的数据，例如队列长度，允许基于事件的扩展，消耗特定类型的事件数据。...[20201223112742.png] KEDA 有广泛的扩展器，既可以检测部署是否应该被激活或停用，也可以为特定事件源提供自定义指标。...默认: 100 triggers: - type: rabbitmq # 基于 rabbitmq 进行伸缩 metadata: queueName: hello # 监听的队列名...deploy-publisher-job.yaml job.batch/rabbitmq-publish created 上面的 Job 任务会向正在监听 RabbitMQ 的 "hello" 队列发布300条消息，随着队列的建立，KEDA 将进行自动水平伸缩
当谈到如何设计这个解决方案时，Dysnix 决定依赖 KEDA，因为它是 Kubernetes 中最通用和最适用的应用程序自动伸缩组件。...由于人工智能模型可以观察项目期间一段时间内的每秒请求数（RPS，requests-per-second）或 CPU 值，然后显示长达 6 小时的趋势，因此预测自动伸缩过程成为可能。...与水平 Pod 自动伸缩（HPA，Horizontal Pod Autoscaling）等基于规则的标准算法不同，PredictKube 使用机器学习模型来预测时间序列数据，如 CPU 或 RPS 指标...下一步 随着这个版本的发布，Dysnix 为 Kubernetes 工作负载创建了预测自动伸缩的第一个里程碑。该团队希望你会发现它很有趣，并帮助测试它并改进它。...在未来，PredictKube 计划添加更多与其他数据源的集成，以根据项目的其他配置自动伸缩。此外，还有一种实现基于事件的预测扩展的想法，使其不仅能够对趋势做出反应，而且能够对事件的出现做出反应。
Kubernetes自动弹性伸缩可以根据业务流量，自动增加或减少服务。这一功能在实际的业务场景中十分重要。在本文中，我们将了解Kubernetes如何针对应用产生的自定义指标实现自动伸缩。 ?...构建流水线和Kubernetes自动伸缩的机制将会保持不变。 Aggregation Layer 能够通过Kubernetes API层暴露指标的关键部分之一是Aggregation Layer。...Demo：Kubernetes自动伸缩 我们将演示如何使用自定义指标自动伸缩应用程序，并且借助Prometheus和Prometheus adapter。...Kubernetes自动伸缩实践 一旦你根据下文中的步骤进行，指标值会不断增加。...在过去的几个版本中，Kubernetes中的监控流水线已经大有发展，而Kubernetes的自动伸缩主要基于该流水线工作。如果你不熟悉这个环境，很容易感到困惑和迷茫。
基于自定义指标 除了基于 CPU 和内存来进行自动扩缩容之外，我们还可以根据自定义的监控指标来进行。...部署应用 首先，我们部署一个示例应用，在该应用程序上测试 Prometheus 指标自动缩放，资源清单文件如下所示：（podinfo.yaml） --- apiVersion: apps/v1 kind...resources：通过 seriesQuery 查询到的只是指标，如果需要查询某个 Pod 的指标，肯定要将它的名称和所在的命名空间作为指标的标签进行查询，resources 就是将指标的标签和 k8s...当我们查询某个 pod 的指标时，它会自动将 pod 的名称和名称空间作为标签加入到查询条件中。...当我们要查某个指标的值时就要通过它指定的查询语句进行了。可以看到查询语句使用了速率和分组，这就是解决上面提到的只增指标的问题。
基于此，笔者选择junit4框架，就如何扩展并搭建起一个自定义测试行为的接口自动化框架，和大家聊聊。 为什么是junit4框架？...在初步了解了接口自动化测试框架搭建的五个模块后，接下来以junit4为基础框架，基于上述五个模块维度去展开讨论如何搭建接口自动化测试框架。...是时候总结一下了，本文从数据驱动、接口执行驱动、调度器、结果验证以及结果报告五个维度讲解了如何基于junit4框架去搭建自定义化的接口自动化测试框架。逻辑不复杂，大家可以按照这个思路去动手尝试一下。...为了让大家有个直观的概念，下面以流程图的形式为大家呈现出自定义的接口自动化框架扩展及运行原理。...但是，基于上面的思路，可以让大家能够轻松的搭建出自定义的测试框架，剩余的只需不断的完善。最后想要说的是：“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”。
在自动化测试领域，虽然 Pytest 测试框架提供了多种现成的测试报告生成工具，如 Pytest-html 和 Allure，但这些工具可能无法完全满足特定的测试需求。...本文将介绍一种自定义测试报告生成的方法，并提供相应的代码实现。通过这种方法，你可以根据项目的具体需求，灵活地定制测试报告的内容和格式，从而更有效地展示测试结果和分析数据。...DOCTYPE html> 自动化测试报告...important; } 自动化测试报告 执行时间: {{ execution\_time }}...执行报告如下： 六、总结 通过使用 Pytest 和 Jinja2，我们可以生成自定义的自动化测试报告，展示各种自己所需要的信息，不受已有插件的限制（如Pytest-html、allure等） 本文所实现的为一个
但VS的内置向导模板有时候并不能满足我们一些特殊场景的需求，比如基于第三方库的程序，每次都要手动配置一堆配置，编写重复的框架代码，Copy-Paste大法又容易犯错。...这个对话框，其实是一个基于HTML的Dialog，上面的控件与布局，都是通过HTML来描述的，默认生成的页面效果如下图： ?...告诉引擎在什么位置去查找相关的向导文件，一般在开发阶段会使用这个ABSOLUTE_PATH方便调试，后边部署的时候需要删掉或者使用RELATIVE_PATH（相对路径）； FALLBACK_LCID是指本地化相关的配置...其实，对于使用js来操作VS，是属于VS扩展模型的一部分，它底层基于COM，使用C++、C#、JS等都能够进行操作（各类VS扩展插件都是基于该模型编写），具体参考微软文档：扩展 Visual Studio...最后留给大家个问题：如果要完成向导自动化的部署，大家想的到有什么好的方法吗？
Kubernetes 中的弹性伸缩： 弹性伸缩是现代容器编排系统的一项关键功能，使应用程序能够根据需求和性能指标自动调整其资源。这种动态扩展使系统能够保持最佳性能和效率，同时最大限度地降低运营成本。...弹性伸缩的优点：弹性伸缩在维护高效且有弹性的系统方面提供了许多好处，包括： 资源优化：自动扩展可确保您的应用程序使用适量的资源来满足其性能要求，从而降低过度配置或配置不足的风险。...Metrics Server 是实现自动扩展和其他依赖 Kubernetes 实时指标的功能的重要组件。...我们讨论了依赖于 Pod 资源请求的默认 HPA 的局限性，以及使用基于资源限制的自定义指标以获得更好性能的好处。...希望你能将这些技术应用到 Kubernetes 中，并体验基于自定义指标的高效、弹性自动缩放的优势！
因此，AutoMQ 在实现自动弹性时充分利用了云端弹性伸缩组服务，以帮助实现快速部署生产级弹性能力。...弹性策略执行的触发条件是基于监控数据来触发的。寻找一个触发弹性的金指标是自动弹性弹得准的关键。然而实际生产应用中，部署机型、工作负载等都会影响到金指标的选择。...当前 AutoMQ 提供的自动弹性默认是根据网络流量来确定触发的时机的。根据我们的判断，弹性金指标必然不是一个单一指标，而是一个组合多个因子和权重的综合指标。...未来理想的情况是 AutoMQ 提供一个默认的多因子指标来指导弹性的触发，用户同时可以自定义参与组合指标的因子及其权重。...4.3.2 自定义目标跟踪策略AutoMQ 基于简单策略实现了自定义的目标跟踪策略。该策略当前默认使用的是基于网络流量来触发弹性的执行的，在通用场景下可以满足绝大部分要求。
k8s集群；通过基于TKE拓展的operator，从路由(CLB/L5 Controller)、网络(Ipamd)、资源管理(NodeResourceOversell、DynamicQuota)、弹性伸缩...2.4 弹性扩缩 为了满足腾讯会议等关键业务的场景需求，除了云原生的VPA能力外，腾讯云基于云原生HPA做了拓展，通过单独抽离出HPA功能模块以Operator方式实现，用以支持业务自定义特性设置，具体拓展能力包括多路指标...，支持通过Metrics server、Promethus、业务监控等多路指标采集，更好地兼容业务场景 ；并行实施，多work并行检测业务指标，实时触发弹性伸缩，保证时效性；自定义，支持用户自定义扩缩容阈值...] 固定网络是指pod销毁重建后ip依然不变，场景如：pod异常、workload版本更新等，固定网络是腾讯自研业务非常认可的一大特性，很多业务后台服务都有基于ip的鉴权管理、白名单机制等功能依赖，相信不少公司都会有类似的场景需求...另外，支持手动伸缩容，基于基础指标(Cpu, Mem, Network I/O)的弹性伸缩，也支持基于应用自定义监控指标的弹性伸缩。
基于现有的自定义指标 API。除非明确指定，否则自定义指标 API 设计中与语义、实现和设计决策相关的所有部分也适用于外部指标 API。...了解了自定义指标接入的原理后，假设你们的业务需要根据应用的QPS对服务进行弹性伸缩，让我们来试试吧~ 最佳实践 Prometheus adapter是kube-prometheus项目下的一个插件，小伙伴可以在你的...prometheusAdapter-service.yaml 安装kube-prometheus后验证 # kubectl api-versions| grep metrics external.metrics.k8s.io/v1beta1 #接入自定义指标的...结论 在本文中，我们通过自定义指标提高了 HPA 与业务的深切感知，通过配置 Prometheus Adapter，我们演示了如何创建自定义指标，并配置 HPA 以使用这些指标来实现更精确的自动缩放。...希望你能将这些技术应用到 Kubernetes 中，并体验基于自定义指标的高效、弹性自动缩放的优势！
HPA 自动伸缩是一种根据资源使用情况自动伸缩工作负载的方法。...您将安装提供核心指标的度量服务器附加组件， 然后您将使用一个演示应用程序来展示基于CPU和内存使用的pod自动伸缩。在指南的第二部分， 您将部署Prometheus和一个自定义API服务器。...基于CPU和内存使用的自动缩放 你将使用一个基于golang的小程序测试hpa. 部署podinfo到默认命名空间 kubectl create -f ....基于自定义指标的自动扩容 创建podinfo nodeport服务并在default命名空间中部署： kubectl create -f ./podinfo/podinfo-svc.yaml,....通过prometheus检测你应用程序的正确指，并为自动是很所提供正确指标，您可以微调您的应用程序更好地处理突发和确保高可用性。
Kubernetes 主要功能包括： 基于容器的应用部署、维护和滚动升级 负载均衡和服务发现 跨机器和跨地区的集群调度 自动伸缩 无状态服务和有状态服务 广泛的 Volume 支持 插件机制保证扩展性...5.自动收缩 场景：在 Kubernetes 集群中，基于 Prometheus 监控指标实现自动水平扩展 Pod 的伸缩功能，以应对负载变化，提高系统的弹性和效率，确保应用在不同负载下的稳定性和可用性...自动伸缩规则：基于 Prometheus 监控的指标，定义自动伸缩的规则，如根据 CPU 利用率来动态扩展或缩减 Pod 的副本数量。...自动伸缩效果：观察自动伸缩器根据 Prometheus 监控指标的变化，自动调整 Pod 的副本数量，以适应负载变化。据实际情况和经验，不断优化自动伸缩规则，以提高系统的自适应性和性能表现。...自定义监控 对于自定义指标的采集，Prometheus 监控服务预置了部分采集配置文件，用来常用的采集场景。
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