阿里云弹性预测 AHPA:助力厨芯科技降本增效

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了阿里云弹性预测 AHPA:助力厨芯科技降本增效相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

“使用阿里云弹性预测 AHPA,降低了 K8s 容器成本,同时减轻了运维工作量,加速了业务容器化的进程。”

—— 朱晏(厨芯科技VP)

背景

厨芯科技,是全球领先的餐饮设备和服务提供商。从一台智能洗碗机开始,致力于改变餐厅后厨基础设施,驱动餐饮行业的智能化和自动化。

遇到的问题

厨芯科技一年前将业务系统从 ECS VM 迁移至 K8s 集群,虽然提高了微服务运维效率,但由于 ECI 容器单位成本高于 ECS,如何充分发挥 K8s 的资源弹性,就成为降低成本的主要问题。

主要有两个业务场景存在优化空间:

场景一:Web 服务每天有早、晚高峰和夜间低谷。最初使用 CronHPA 设置各个时间段的容器数,再用 HPA 应对业务高峰的局部扩容,有一定的优化效果。但是,CronHPA 设置的时间段越多,运维成本越高,并且不够灵活;目标容器数的配置也比较困难,太少则无法保证应对业务高峰,太多又起不到优化成本的效果,需要反复尝试进行调整。而 HPA 扩容总是滞后于负载变化,会引入一些不必要的容器创建删除,导致资源浪费。

场景二:定时任务有相对固定的周期性。对于15-30分钟的周期,CronHPA 的配置显然太过复杂,HPA 也因为滞后性无法发挥作用。

解决方案

经过充分沟通,在对厨芯科技业务的应用场景和需求有了深入理解后,推荐了阿里云容器服务弹性预测 AHPA 解决方案。

阿里云容器服务 AHPA(Advanced Horizontal Pod Autoscaler)可以根据业务历史指标,自动识别弹性周期并对容量进行预测,解决弹性滞后的问题。通过主动预测和被动预测相结合,实时调整资源实例数。被动预测基于应用实时指标计算 Pod 数量,可以很好的应对突发流量; 主动预测基于历史指标通过达摩院机器学习算法提前预测出未来 24 小时应用的实例数量。此外,AHPA 还增加了兜底保护策略,可以设置时间区间的实例数上下界值实现弹性兜底。

极致弹性 降本增效

厨芯科技已在几个主要服务 ACK 集群上启用了AHPA。经过验证,相比于 CronHPA+HPA 的优化方案,AHPA 的主动预测模式额外降低了10%的 ECI 容器成本。同时,AHPA 自动计算负载曲线、设定目标容器数等特点,替代了人工运维的工作量,加速了业务容器化的进程。

关于 AHPA

AHPA(Advanced Horizontal Pod Autoscaler) 是阿里云容器服务 ACK 与达摩院合作推出的容器智能弹性预测产品,可以根据业务历史指标,自动识别弹性周期并对容量进行预测,帮您提前进行弹性规划,解决弹性滞后的问题。

详细介绍请见: https://help.aliyun.com/document_detail/412229.html

作者:李鹏(元毅)

原文链接

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