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Comment configurer l'autoscaling

L'autoscaling permet à votre cluster Hikube d'ajuster automatiquement le nombre de nœuds en fonction de la charge. Ce guide explique comment configurer les bornes de scaling de vos groupes de nœuds depuis la console, puis observer le scaling dans le cluster.

Prérequis​

  • Un cluster Kubernetes Hikube déployé (voir le démarrage rapide)
  • Le kubeconfig du cluster téléchargé depuis la console (bouton Kubeconfig, réservé aux administrateurs du projet)

Étapes​

1. Comprendre le fonctionnement​

L'autoscaling Hikube fonctionne au niveau des groupes de nœuds. Chaque groupe définit :

  • Nombre minimum de nœuds : nombre de nœuds toujours actifs ;
  • Nombre maximum de nœuds : nombre maximal de nœuds pouvant être provisionnés.

Le cluster ajoute des nœuds lorsque des pods ne peuvent pas être planifiés faute de ressources (CPU, mémoire). Il retire les nœuds sous-utilisés lorsque la charge diminue, sans descendre sous le minimum.

remarque

Le scaling est déclenché par la pression sur les ressources : lorsque des pods restent en état Pending faute de capacité, de nouveaux nœuds sont provisionnés automatiquement.

attention

Le quota du projet est calculé sur le nombre maximum de nœuds de chaque groupe. Un maximum élevé réserve du quota CPU, mémoire et stockage même si les nœuds ne sont pas encore provisionnés.

2. Définir les bornes de scaling​

  1. Dans Infrastructure > Kubernetes, ouvrez le menu Actions du cluster et choisissez Modifier.
  2. Dans la section Groupes de nœuds, dépliez la carte du groupe.
  3. Renseignez Nombre minimum de nœuds et Nombre maximum de nœuds. Par exemple :
GroupeMinimumMaximumUsage
web210Autoscaling modéré, groupe exposé sur internet
compute120Grande amplitude pour les traitements
  1. Cliquez sur Enregistrer.

La console refuse un maximum inférieur au minimum (« Le nombre maximum de nœuds doit être supérieur ou égal au nombre minimum ») et un maximum supérieur à 100.

astuce

Pour un environnement de production, fixez le minimum à au moins 2 pour garantir la haute disponibilité de vos workloads.

3. Configurer le scaling à zéro​

Pour les environnements de développement ou les workloads GPU, un groupe peut descendre à zéro nœud lorsqu'il n'est pas utilisé : saisissez 0 dans Nombre minimum de nœuds.

Gardez au moins un groupe avec un minimum supérieur à zéro pour héberger les composants système du cluster.

attention

Le scaling à zéro implique un délai de démarrage (cold start) lors du provisionnement du premier nœud. Prévoyez quelques minutes avant que les pods puissent être planifiés sur le nouveau nœud.

4. Observer le scaling en action​

Dans le cluster, déployez un workload qui demande plus de ressources que les nœuds actuels n'en offrent :

load-test.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: load-test
spec:
  replicas: 20
  selector:
    matchLabels:
      app: load-test
  template:
    metadata:
      labels:
        app: load-test
    spec:
      containers:
        - name: busybox
          image: busybox
          command: ["sleep", "3600"]
          resources:
            requests:
              cpu: "500m"
              memory: "512Mi"
export KUBECONFIG=~/Downloads/kubeconfig-<nom-du-cluster>.yaml

# Déployer le workload de test
kubectl apply -f load-test.yaml

# Observer les pods en attente (Pending) puis planifiés
kubectl get pods -l app=load-test -w

# Observer l'ajout de nœuds
kubectl get nodes -w

Dans la console, la section Pools de Nœuds de la page de détail affiche le nombre de nœuds actifs de chaque groupe, par exemple « 4 nœuds actifs (De 2 à 10) ».

Supprimez le workload de test une fois l'observation terminée :

kubectl delete -f load-test.yaml

Vérification​

kubectl get nodes

Résultat attendu après scaling :

NAME                         STATUS   ROLES    AGE   VERSION
my-cluster-web-xxxxx         Ready    <none>   30m   v1.xx.x
my-cluster-web-yyyyy         Ready    <none>   30m   v1.xx.x
my-cluster-compute-zzzzz     Ready    <none>   2m    v1.xx.x
my-cluster-compute-wwwww     Ready    <none>   2m    v1.xx.x

Pour aller plus loin​