简介： 在这篇博文中，我们将简要解释需要考虑的领域，KEDA 如何使应用自动伸缩变得简单，以及为什么阿里云企业分布式应用服务（EDAS）在 KEDA 上完全标准化。
联合作者 |
Yan Xun，阿里云 EDAS 团队高级工程师
Andy Shi，阿里云开发者倡导者
Tom Kerkhove，Codit 容器化业务负责人兼 Azure 架构师、KEDA 维护者、CNCF 大使
来源 | 阿里巴巴云原生公众号
当你在伸缩 Kubernetes 时，你会想到一些领域，但是如果你是 Kubernetes 的新手，你可能会觉得有些难以应付。
在这篇博文中，我们将简要解释需要考虑的领域，KEDA 如何使应用自动伸缩变得简单，以及为什么阿里云企业分布式应用服务（EDAS）在 KEDA 上完全标准化。
伸缩 Kubernetes
当管理 Kubernetes 集群和应用程序时，你需要仔细监视各种事情，比如：
- 集群容量——我们是否有足够的可用资源来运行我们的工作负载？
- 应用程序工作负载——应用程序有足够的可用资源吗？它能跟上待完成的工作吗？(像队列深度）
为了实现自动化，你通常会设置警报以获得通知，甚至使用自动伸缩。Kubernetes 是一个很好的平台，它可以帮助你实现这个即时可用的功能。
通过使用 Cluster Autoscaler 组件可以轻松地伸缩集群，该组件将监视集群，以发现由于资源短缺而无法调度的 pod，并开始相应地添加/删除节点。
因为 Cluster Autoscaler 只在 pod 调度过度时才会启动，所以你可能会有一段时间间隔，在此期间你的工作负载没有启动和运行。
Virtual Kubelet（一个 CNCF 沙箱项目）是一个巨大的帮助，它允许你向 Kubernetes 集群添加一个“虚拟节点”，pod 可以在其上调度。
通过这样做，平台供应商（如阿里巴巴、Azure、HashiCorp 和其他）允许你将挂起的 pod 溢出到集群之外，直到它提供所需的集群容量来缓解这个问题。
除了伸缩集群，Kubernetes 还允许你轻松地伸缩应用程序：
- Horizontal Pod Autoscaler（HPA）允许你添加/删除更多的 Pod 到你的工作负载中，以 scale in/out（添加或删除副本）。
- Vertical Pod Autoscaler（VPA）允许你添加/删除资源到你的 Pod 以 scale up/down（添加或删除 CPU 或内存）。
所有这些为你伸缩应用程序提供了一个很好的起点。
HPA 的局限性
虽然 HPA 是一个很好的起点，但它主要关注 pod 本身的指标，允许你基于 CPU 和内存伸缩它。也就是说，你可以完全配置它应该如何自动缩放，这使它强大。
虽然这对于某些工作负载来说是理想的，但你通常想要基于其他地方如 Prometheus、Kafka、云供应商或其他事件上的指标进行伸缩。
多亏了外部指标支持，用户可以安装指标适配器，从外部服务中提供各种指标，并通过使用指标服务器对它们进行自动伸缩。
但是，有一点需要注意，你只能在集群中运行一个指标服务器，这意味着你必须选择自定义指标的来源。
你可以使用 Prometheus 和工具，比如 Promitor，从其他提供商那里获取你的指标，并将其作为单一的真相来源来进行伸缩，但这需要大量的管道（plumbing）和工作来进行扩展。
肯定有更简单的方法……是的，使用 Kubernetes Event-Driven Autoscaling（KEDA）！
KEDA 是什么？
Kubernetes Event-Driven Autoscaling（KEDA）是一个用于 Kubernetes 的单用途事件驱动自动伸缩器，可以很容易地将其添加到 Kubernetes 集群中以伸缩应用程序。
它的目标是使应用程序自动扩展非常简单，并通过支持伸缩到零（scale-to-zero）来优化成本。
KEDA 去掉了所有的伸缩基础设施，并为你管理一切，允许你在 30 多个系统上进行伸缩或使用自己的伸缩器进行扩展。
用户只需要创建 ScaledObject 或 ScaledJob 来定义你想要伸缩的对象和你想要使用的触发器；KEDA 会处理剩下的一切！
你可以伸缩任何东西；即使它是你正在使用的另一个工具的 CRD，只要它实现/scale 子资源。
那么，KEDA 重新发明轮子了吗？不！相反，它通过在底层使用 HPA 来扩展 Kubernetes，HPA 使用我们的外部指标，这些指标由我们自己的指标适配器提供，该适配器取代了所有其他适配器。
去年，KEDA 加入了 CNCF，作为 CNCF 沙箱项目，计划今年晚些时候提案升级到孵化阶段。
阿里巴巴基于 OAM/KubeVela 和 KEDA 的实践
企业分布式应用服务（EDAS）作为阿里云上的主要企业 PaaS 产品，多年来以巨大的规模服务于公有云上的无数开发者。从架构的角度来看，EDAS 是与 KubeVela 项目一起构建的。其总体架构如下图所示。
在生产上，EDAS 在阿里云上集成了 ARMS 监控服务，提供监控和应用的细粒度指标。EDAS 团队在 KEDA 项目中添加了一个 ARMS Scaler 来执行自动缩放。他们还添加了一些特性，并修复了 KEDA v1 版本中的一些 bug。包括：
- 当有多个触发器时，这些值将被求和，而不是作为单独的值留下。
- 当创建 KEDA HPA 时，名称的长度将被限制为 63 个字符，以避免触发 DNS 投诉。
- 不能禁用触发器，这可能会在生产中引起麻烦。
EDAS 团队正在积极地将这些修复程序发送给上游 KEDA，尽管其中一些已经添加到 V2 版本中。
为什么阿里云将 KEDA 标准化为其应用的自动伸缩器
当涉及到自动扩展特性时，EDAS 最初使用上游 Kubernetes HPA 的 CPU 和内存作为两个指标。然而，随着用户群的增长和需求的多样化，EDAS 团队很快发现了上游 HPA 的局限性：
- 对定制指标的支持有限，特别是对应用程序级细粒度指标的支持。上游 HPA 主要关注容器级指标，比如 CPU 和内存，这些指标对于应用程序来说太粗糙了。反映应用程序负载的指标（如 RT 和 QPS）不受现成支持。是的，HPA 可以扩展。然而，当涉及到应用程序级指标时，这种能力是有限的。EDAS 团队在尝试引入细粒度的应用程序级指标时，经常被迫分叉代码。
- 不支持伸缩到零。当他们的微服务没有被使用时，许多用户都有将规模伸缩到零的需求。这一需求不仅限于 FaaS/无服务器工作负载。它为所有用户节省成本和资源。目前，上游 HPA 不支持此功能。
- 不支持预定的伸缩。EDAS 用户的另一个强烈需求是预定的伸缩能力。同样，上游 HPA 不提供此功能，EDAS 团队需要寻找非供应商锁定的替代方案。
基于这些需求，EDAS 团队开始规划 EDAS 自动伸缩特性的新版本。与此同时，EDAS 在 2020 年初引入了 OAM，对其底层核心组件进行了彻底改革。OAM 为 EDAS 提供了标准化的、可插入的应用程序定义，以取代其内部的 Kubernetes 应用程序 CRD。该模型的可扩展性使 EDAS 能够轻松地与 Kubernetes 社区的任何新功能集成。在这种情况下，EDAS 团队试图将对 EDAS 新的自动伸缩特性的需求与 OAM 自动伸缩特性的标准实现相结合。
基于用例，EDAS 团队总结了三个标准：
- 自动伸缩特性应该将自己呈现为一个简单的原子功能，而不需要附加任何复杂的解决方案。
- 指标应该是可插入的，因此 EDAS 团队可以对其进行定制，并在其之上构建以支持各种需求。
- 它需要开箱即用地支持伸缩到零。
经过详细的评估，EDAS 团队选择了 KEDA 项目，该项目是由微软和红帽开源的，已捐赠给 CNCF。KEDA 默认提供了几个有用的 Scaler，并开箱即用地支持伸缩到零。它为应用程序提供了细粒度的自动伸缩。它具有 Scalar 和 Metric 适配器的概念，支持强大的插件架构，同时提供统一的 API 层。最重要的是，KEDA 的设计只关注自动伸缩，这样就可以轻松地将其集成为 OAM 特性。总的来说，KEDA 非常适合 EDAS。
展望未来
下一步，阿里巴巴正在积极推动由 AIOps 驱动的 KEDA 特性，目标是为其自动伸缩行为带来智能决策。这将从本质上实现基于专家系统和历史数据分析的自动伸缩决策，利用阿里巴巴的 KEDA 组件中新实现的应用 QoS 触发器和数据库度量触发器等。因此，我们期待一个更强大、更智能、更稳定的基于 KEDA 的自动伸缩功能将很快在 KEDA 中发布。
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