关于阿里云:阿里云弹性预测-AHPA助力厨芯科技降本增效

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作者:李鹏(元毅)

“应用阿里云弹性预测 AHPA,升高了 K8s 容器老本,同时加重了运维工作量,减速了业务容器化的过程。”—— 朱晏 (厨芯科技 VP)

背景

厨芯科技,是寰球当先的餐饮设施和服务提供商。从一台智能洗碗机开始,致力于扭转餐厅后厨基础设施,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零碎从 ECS VM 迁徙至 K8s 集群,尽管进步了微服务运维效率,但因为 ECI 容器单位成本高于 ECS,如何充分发挥 K8s 的资源弹性,就成为降低成本的次要问题。

次要有两个业务场景存在优化空间:

场景一: Web 服务每天有早、晚顶峰和夜间低谷。最后应用 CronHPA 设置各个时间段的容器数,再用 HPA 应答业务顶峰的部分扩容,有肯定的优化成果。然而,CronHPA 设置的时间段越多,运维老本越高,并且不够灵便;指标容器数的配置也比拟艰难,太少则无奈保障应答业务顶峰,太多又起不到优化老本的成果,须要重复尝试进行调整。而 HPA 扩容总是滞后于负载变动,会引入一些不必要的容器创立删除,导致资源节约。

场景二: 定时工作有绝对固定的周期性。对于 15-30 分钟的周期,CronHPA 的配置显然太过简单,HPA 也因为滞后性无奈发挥作用。

解决方案

通过充沛沟通,在对厨芯科技业务的利用场景和需要有了深刻了解后,举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)能够依据业务历史指标,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。通过被动预测和被动预测相结合,实时调整资源实例数。被动预测基于利用实时指标计算 Pod 数量,能够很好的应答突发流量; 被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将来 24 小时利用的实例数量。此外,AHPA 还减少了兜底爱护策略,能够设置工夫区间的实例数上下界值实现弹性兜底。

极致弹性 降本增效

厨芯科技已在几个次要服务 ACK 集群上启用了 AHPA。通过验证,相比于 CronHPA+HPA 的优化计划,AHPA 的被动预测模式额定升高了 10% 的 ECI 容器老本。同时,AHPA 主动计算负载曲线、设定指标容器数等特点,代替了人工运维的工作量,减速了业务容器化的过程。

对于 AHPA

AHPA(Advanced Horizontal Pod Autoscaler)是阿里云容器服务 ACK 与达摩院单干推出的容器智能弹性预测产品,能够依据业务历史指标,自动识别弹性周期并对容量进行预测,帮您提前进行弹性布局,解决弹性滞后的问题。

具体介绍请见: 

https://help.aliyun.com/docum…

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