Déploiement de Kubernetes à grande échelle
Intégrez-vous de manière transparente aux clusters Kubernetes, permettant aux équipes DevOps d'automatiser les tâches de mise à l'échelle complexes.
Réduire la complexité
Automatisez les ajustements de nœuds et l'allocation des ressources pour rationaliser la mise à l'échelle de Kubernetes, réduisant ainsi la complexité et l'effort manuel.
Maintenir les performances
Assurez une haute disponibilité et une tolérance aux pannes avec des flux de travail automatisés, en équilibrant dynamiquement les charges et en maintenant des performances cohérentes.
Améliorer la sécurité
Améliorez la sécurité et la surveillance grâce à l'application automatisée des politiques et à la journalisation complète des données, en gérant efficacement l'augmentation du volume et de la complexité des données.
Découvrez ce que vous pouvez automatiser aujourd'hui.
Problème
Gérer la complexité des clusters évolutifs est un défi majeur. Cela implique d'augmenter le nombre de nœuds tout en garantissant que le réseau, le stockage et les autres ressources évoluent de manière appropriée. La haute disponibilité et la tolérance aux pannes nécessitent des stratégies avancées d'équilibrage de charge et de redondance. La gestion des ressources devient plus complexe, car les équipes doivent allouer efficacement le processeur, la mémoire et le stockage à un plus grand nombre de pods et de services. Les problèmes de sécurité augmentent avec une surface d'attaque plus grande, et des politiques de sécurité cohérentes doivent être maintenues. La surveillance et la journalisation deviennent plus difficiles, nécessitant des solutions robustes pour gérer davantage de données et fournir des informations exploitables.
Solution
Les plugins Kubernetes de PagerDuty Automation améliorent sa capacité à gérer les défis liés à la mise à l'échelle des environnements Kubernetes. Ces plugins s'intègrent parfaitement aux clusters Kubernetes, permettant aux équipes DevOps d'automatiser des tâches de mise à l'échelle complexes. Les équipes peuvent ajuster dynamiquement le nombre de nœuds, gérer l'allocation des ressources et garantir une haute disponibilité grâce à des flux de travail automatisés.
Étapes techniques du travail
Vérifier l'utilisation des ressources
Un travail Rundeck utilise kubectl pour obtenir l'utilisation actuelle du processeur/de la mémoire à partir de Prometheus ou directement à partir de l'API des métriques Kubernetes.
Décider de l'action de mise à l'échelle :
En fonction de l'utilisation des ressources, le travail décide s'il doit augmenter ou diminuer.
Déploiement à grande échelle ::
Nettoyez périodiquement les anciens journaux qui ne sont plus nécessaires en fonction des politiques de conservation. (Réduction des coûts, SE)
Notification
Envoyer une notification (e-mail, Slack, etc.) concernant l'action de mise à l'échelle entreprise.
Automatisations associées
Identifiez rapidement les échecs ou les retards de réplication et exécutez des scripts prédéfinis pour collecter des informations de diagnostic.
Détectez et résolvez les incompatibilités duplex en planifiant et en exécutant des tâches et des scripts prédéfinis sur les périphériques réseau.
Automatisez la récupération et la documentation des configurations d'environnement, des dépendances et des versions d'applications sur diverses plates-formes.