Skalieren der Kubernetes-Bereitstellung
Nahtlose Integration mit Kubernetes-Clustern, die es DevOps-Teams ermöglicht, komplexe Skalierungsaufgaben zu automatisieren.
Reduzieren Sie die Komplexität
Automatisieren Sie Knotenanpassungen und Ressourcenzuweisung, um die Kubernetes-Skalierung zu optimieren und so Komplexität und manuellen Aufwand zu reduzieren.
Leistung aufrechterhalten
Sorgen Sie mit automatisierten Workflows, dynamischem Lastenausgleich und Aufrechterhaltung einer gleichbleibenden Leistung für hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz.
Verbessern Sie die Sicherheit
Steigern Sie die Sicherheit und Überwachung durch die automatische Durchsetzung von Richtlinien und eine umfassende Datenprotokollierung und bewältigen Sie so effektiv ein zunehmendes Datenvolumen und eine zunehmende Komplexität.
Sehen Sie, was Sie heute automatisieren können.
Problem
Die Komplexität der Skalierung von Clustern zu bewältigen, ist eine große Herausforderung. Dabei muss die Anzahl der Knoten erhöht werden, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass Netzwerk-, Speicher- und andere Ressourcen entsprechend skaliert werden. Hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz erfordern erweiterte Lastausgleichs- und Redundanzstrategien. Die Ressourcenverwaltung wird komplexer, da Teams CPU, Speicher und Speicher effizient auf mehr Pods und Dienste verteilen müssen. Mit einer größeren Angriffsfläche nehmen die Sicherheitsbedenken zu, und es müssen konsistente Sicherheitsrichtlinien eingehalten werden. Überwachung und Protokollierung werden anspruchsvoller und erfordern robuste Lösungen, um mehr Daten zu verarbeiten und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.
Lösung
Die Kubernetes-Plugins von PagerDuty Automation verbessern die Fähigkeit, die Herausforderungen der Skalierung von Kubernetes-Umgebungen zu bewältigen. Diese Plugins lassen sich nahtlos in Kubernetes-Cluster integrieren und ermöglichen DevOps-Teams die Automatisierung komplexer Skalierungsaufgaben. Teams können die Knotenanzahl dynamisch anpassen, die Ressourcenzuweisung verwalten und durch automatisierte Workflows eine hohe Verfügbarkeit sicherstellen.
Technische Arbeitsschritte
Überprüfen der Ressourcennutzung
Ein Rundeck-Job verwendet kubectl, um die aktuelle CPU-/Speichernutzung von Prometheus oder direkt von der Kubernetes-Metrik-API abzurufen.
Skalierungsaktion festlegen:
Basierend auf der Ressourcennutzung entscheidet der Job, ob eine Skalierung nach oben oder unten durchgeführt werden soll.
Skalieren der Bereitstellung::
Bereinigen Sie regelmäßig alte Protokolle, die aufgrund von Aufbewahrungsrichtlinien nicht mehr benötigt werden. (Kostenreduzierung, SE)
Benachrichtigung
Senden Sie eine Benachrichtigung (E-Mail, Slack usw.) über die durchgeführte Skalierungsaktion.
Zugehörige Automatisierungen
Identifizieren Sie schnell Replikationsfehler oder -verzögerungen und führen Sie vordefinierte Skripts aus, um Diagnoseinformationen zu sammeln.
Erkennen und beheben Sie Duplex-Fehlanpassungen durch die Planung und Ausführung vordefinierter Aufgaben und Skripts auf allen Netzwerkgeräten.
Automatisieren Sie den Abruf und die Dokumentation von Umgebungskonfigurationen, Abhängigkeiten und Anwendungsversionen über verschiedene Plattformen hinweg.