Coletar registros de eventos do escalonador automático horizontal de pods

Nesta página, você encontra informações sobre eventos de decisão emitidos pelo escalonador automático horizontal de pods no Google Kubernetes Engine (GKE). Ao analisar esses eventos, é possível entender como o controlador do Autoescalonador Horizontal de Pods gerencia o escalonamento da carga de trabalho e entender o processo de tomada de decisão por trás das ações dele.

O escalonador automático horizontal de pods emite eventos de decisão, que são armazenados como entradas de registro no Cloud Logging.

Antes de começar

Siga os seguintes pré-requisitos:

Escolha ou crie um projeto

Você pode usar um projeto existente ou criar um novo para fins deste tutorial.

1. In the Cloud de Confiance console, on the project selector page, select or create a Cloud de Confiance project.

   Roles required to select or create a project

   • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
   • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

   Go to project selector

2. Verify that billing is enabled for your Cloud de Confiance project.

Ative as APIs

Ative as APIs do GKE e do Cloud Logging, se alguma delas ainda não estiver ativada.

Ativar as APIs

Configurar o Cloud Shell

Neste tutorial, use o Cloud Shell para executar os comandos gcloud e kubectl. O Cloud Shell é um ambiente shell para gerenciar recursos hospedados no Cloud de Confiance by S3NS. Ele vem pré-instalado com a Google Cloud CLI e a ferramenta de linha de comando kubectl.

No console do Cloud de Confiance , ative o Cloud Shell.

Ativar o Cloud Shell

Uma sessão do Cloud Shell é aberta dentro de um quadro inferior no console.

Antes de executar comandos neste tutorial, verifique se o projeto padrão está definido como ID do projeto em que você quer implantar o aplicativo de amostra. Execute o seguinte comando no Cloud Shell, caso ele ainda não esteja definido:

gcloud config set project PROJECT_ID

Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto.

Papéis e permissões necessárias

Para receber as permissões necessárias para ativar a geração de registros e acessar e processar registros, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto:

• Para ativar o registro de eventos do escalonador automático horizontal de pods no cluster: Administrador do cluster do Kubernetes Engine (roles/container.clusterAdmin)
• Para acessar registros e usar a Análise de registros e a Análise de observabilidade: Visualizador de registros (roles/logging.viewer)

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Também é possível conseguir as permissões necessárias usando papéis personalizados ou outros papéis predefinidos.

Requisitos

• O cluster do GKE precisa estar executando a versão 1.31.5-gke.1090000 ou posterior ou 1.32.1-gke.1260000 ou posterior.
• Ative o Cloud Logging no cluster do GKE. Os preços do Cloud Logging são aplicáveis.
• Verifique se você tem um escalonador automático horizontal de pods que quer monitorar. Verifique se os campos do escalonador automático horizontal de pods não incluem dados sensíveis.

Custos

Os preços do Cloud Logging se aplicam quando você ativa o serviço e coleta registros de decisão do escalonador automático horizontal de pods.

Ativar eventos de decisão do escalonador automático horizontal de pods

gcloud container clusters create CLUSTER_NAME \
    --location=LOCATION \
    --project=PROJECT_ID \
    --logging=SYSTEM,KCP_HPA

gcloud container clusters update CLUSTER_NAME \
    --location=LOCATION \
    --project=PROJECT_ID \
    --logging=SYSTEM,KCP_HPA

resource "google_container_cluster" "primary" {
  name     = "CLUSTER_NAME"
  location = "LOCATION"

  # ... other configuration ...

  logging_config {
    enable_components = ["SYSTEM_COMPONENTS", "KCP_HPA"]
  }
}

Esses comandos permitem exportar os registros gerados por KCP_HPA e salvá-los no destino logName="projects/PROJECT_ID/logs/container.googleapis.com%2Fhpa-controller" no Cloud Logging.

Recupere a configuração de geração de registros atualizada do cluster e analise a lista de registros para garantir que o registro KCP_HPA esteja ativado:

gcloud container clusters describe CLUSTER_NAME \
    --location=LOCATION \
    --flatten=loggingConfig \
    --format='csv[delimiter=",",no-heading](componentConfig.enableComponents)'

O resultado será o seguinte:

SYSTEM_COMPONENTS,APISERVER,CONTROLLER_MANAGER,SCHEDULER,KCP_HPA

Ver registros do escalonador automático horizontal de pods no console do Cloud de Confiance

É possível monitorar o comportamento do Autoescalonador Horizontal de Pods no console doCloud de Confiance . Essa visualização é uma maneira conveniente de ver os mesmos registros de recomendação atômicos e finais disponíveis no Cloud Logging, sem sair do contexto da carga de trabalho.

Para conferir os registros do escalonador automático horizontal de pods no console do Cloud de Confiance , siga estas etapas:

1. No console do Cloud de Confiance , acesse a página Cargas de trabalho:

   Acesse "Cargas de trabalho"

2. Selecione a carga de trabalho que está sendo gerenciada pelo Autoescalonador Horizontal de Pods.

3. Clique na guia Escalonamento.

Nessa guia, você encontra informações relacionadas ao escalonamento, incluindo uso de recursos, dados de eficiência e registros. Os dados nessa guia podem ajudar você a identificar a configuração mais eficaz para o escalonamento automático das cargas de trabalho. Na seção Registros, você encontra as mesmas informações de Registros e pode filtrar esses registros por tipo, incluindo "Evento", "Recomendação final" e "Recomendação atômica". Para mais detalhes sobre os diferentes registros, consulte Tipos de registros.

Desativar eventos de decisão do autoescalonador horizontal de pods

gcloud container clusters update CLUSTER_NAME \
    --location=LOCATION \
    --project=PROJECT_ID \
    --logging=SYSTEM

resource "google_container_cluster" "primary" {
  name     = "CLUSTER_NAME"
  location = "LOCATION"

  # ... other configuration ...

  logging_config {
    enable_components = ["SYSTEM_COMPONENTS"]
  }
}

Esse comando desativa a exportação dos registros gerados por KCP_HPA. Não é possível recuperá-los usando o filtro logName="projects/PROJECT_ID/logs/container.googleapis.com%2Fhpa-controller" no Cloud Logging.

Recupere a configuração de geração de registros atualizada do cluster e analise a lista de registros para garantir que o registro KCP_HPA esteja desativado:

gcloud container clusters describe CLUSTER_NAME \
    --location=LOCATION \
    --flatten=loggingConfig \
    --format='csv[delimiter=",",no-heading](componentConfig.enableComponents)'

O resultado será o seguinte:

SYSTEM_COMPONENTS,APISERVER,CONTROLLER_MANAGER,SCHEDULER

Tipos de registros

Os eventos de decisão do escalonador automático horizontal de pods são armazenados no Cloud Logging, no local logName="projects/PROJECT_ID/logs/container.googleapis.com%2Fhpa-controller" que está no bucket _Default no mesmo projeto do cluster do GKE. Todos os eventos registrados estão no formato JSON e podem ser encontrados no campo jsonPayload de uma entrada de registro.

Entenda as necessidades de armazenamento dos possíveis volumes de registros, além de quaisquer implicações de desempenho ou custo. Os exemplos a seguir explicam com que frequência o escalonador automático horizontal de pods gera cada tipo de evento de decisão:

• Recomendação atômica: o Autoescalonador Horizontal de Pods gera um evento de recomendação atômica a cada 15 segundos para cada métrica monitorada por cada objeto HPA no cluster. Por exemplo, se você tiver dois objetos HPA no cluster e cada um monitorar três métricas, seis recomendações atômicas serão registradas a cada 15 segundos.

• Recomendação final: o escalonador automático horizontal de pods gera um evento de recomendação final a cada 15 segundos para cada objeto HPA no cluster. Por exemplo, se você tiver dois objetos HPA no cluster, duas recomendações finais serão registradas a cada 15 segundos.

No total, com dois objetos HPA que monitoram três métricas cada, o registro KCP_HPA vai receber oito entradas de eventos de decisão a cada 15 segundos.

Recomendação atômica

Um registro de recomendação atômica descreve uma recomendação com base em uma métrica individual especificada no autoescalonador horizontal de pods.

Um registro atômico inclui os seguintes campos:

Exemplo de registro de recomendação atômica:

{
  "insertId": "xiu4bty9k5b279wu",
  "jsonPayload": {
    "instance": {
      "vm_name": "my-unique-vm-identifier",
      "zone": "us-central1-a"
    },
    "atomicRecommendation": {
      "startTime": "2025-02-06T20:07:00.573419526Z",
      "hpa": "gke-managed-cim/kube-state-metrics",
      "metric": {
        "newestSampleAgeSeconds": -39.573419526,
        "status": {
          "averageValue": "25849856"
        },
        "newestSampleTime": "2025-02-06T20:06:21Z",
        "type": "Resource",
        "spec": {
          "target": {
            "averageValue": "400Mi"
          },
          "name": "memory"
        }
      },
      "podCount": {
        "ready": 1,
        "total": 1
      },
      "summary": {
        "override": "none",
        "replicas": 1,
        "dampening": "none"
      }
    }
  },
  "resource": {
    "type": "k8s_control_plane_component",
    "labels": {
      "project_id": "my-project-id",
      "cluster_name": "my-cluster",
      "location": "us-central1-a",
      "component_location": "us-central1-a",
      "component_name": "hpa-controller"
    }
  },
  "timestamp": "2025-02-06T20:07:00.593777835Z",
  "severity": "INFO",
  "labels": {
    "compute.googleapis.com/resource_name": "my-unique-vm-identifier"
  },
  "logName": "projects/my-project-id/logs/container.googleapis.com%2Fhpa-controller",
  "sourceLocation": {
    "file": "event_logger.go",
    "line": "61"
  },
  "receiveTimestamp": "2025-02-06T20:07:05.284753647Z"
}

Recomendação final

Um registro de recomendação final descreve uma recomendação consolidada proposta pelo escalonador automático horizontal de pods. O autoescalonador horizontal de pods combina todas as recomendações atômicas de diferentes métricas para criar uma recomendação final e a implementa. Atuação significa que o HPA instrui a implantação a ajustar o número de réplicas para corresponder ao valor recomendado. Se a recomendação final sugerir um número de pods diferente do número de pods em execução, o Autoescalonador Horizontal de Pods vai acionar um evento de escalonamento vertical ou redução de escala vertical para ajustar a implantação de acordo.

Um registro de recomendação final inclui os seguintes campos:

Exemplo de registro de recomendação final:

{
  "insertId": "qzyv7alfv1sm19ns",
  "jsonPayload": {
    "finalRecommendation": {
      "actuationTime": "2025-02-06T20:06:57.487786873Z",
      "targetRef": {
        "name": "kube-state-metrics",
        "kind": "StatefulSet",
        "apiVersion": "apps/v1"
      },
      "topLevelLimit": "none",
      "hpa": "gke-managed-cim/kube-state-metrics",
      "topLevelOverride": "noRecommendation",
      "replicas": 1,
      "configuredSize": 1,
      "actuationLatencySeconds": 0.003722451,
      "startTime": "2025-02-06T20:06:57.484064422Z"
    },
    "instance": {
      "vm_name": "my-unique-vm-identifier",
      "zone": "us-central1-a"
    }
  },
  "resource": {
    "type": "k8s_control_plane_component",
    "labels": {
      "cluster_name": "my-cluster",
      "component_location": "us-central1-a",
      "component_name": "hpa-controller",
      "location": "us-central1-a",
      "project_id": "my-project-id"
    }
  },
  "timestamp": "2025-02-06T20:06:57.488193527Z",
  "severity": "INFO",
  "labels": {
    "compute.googleapis.com/resource_name": "my-unique-vm-identifier"
  },
  "logName": "projects/my-project-id/logs/container.googleapis.com%2Fhpa-controller",
  "sourceLocation": {
    "file": "event_logger.go",
    "line": "61"
  },
  "receiveTimestamp": "2025-02-06T20:06:57.844898727Z"
}

Solução de problemas

Nesta seção, descrevemos problemas e etapas de resolução relacionados a eventos do Autoescalonador Horizontal de Pods.

Nenhum evento

Se você não encontrar eventos de decisão do escalonador automático horizontal de pods, verifique se você fez o seguinte:

• Você ativou o Cloud Logging para o cluster.
• Você ativou os registros KCP_HPA para o cluster.
• Você implantou pelo menos um objeto hpa configurado corretamente no cluster.

Para ver a configuração do objeto hpa, execute o seguinte comando:

  kubectl describe hpa $HPA_NAME

Se você ainda não encontrar nenhum registro de KCP_HPA, entre em contato com o suporte doCloud de Confiance .

A seguir

• Consulte Sobre os registros do GKE.
• Entenda seus registros do GKE.
• Saiba como encontrar registros específicos do GKE usando consultas de amostra.
• Saiba mais sobre o escalonamento automático horizontal de pods.