מהי KEDA?
KEDA ראשי תיבות של “Kubernetes Event-Driven Autoscaling”,
KEDA היא פלטפורמת קוד פתוח שנועדה לספק סקיילינג אוטומטי (Autoscaling) מונע על ידי אירועים לעומסי עבודה של קונטיינרים
הפועלים באשכולות Kubernetes.
KEDA מאפשרת לך להגדיל או להקטין את עומסי העבודה של Kubernetes באופן אוטומטי בתגובה לאירועים
ממקורות אירועים שונים.
תכונות ורכיבים מרכזיים של KEDA כוללים:
מדרגיות: KEDA מאפשרת לך לשנות את קנה המידה של הפודים של Kubernetes על סמך מקורות אירועים חיצוניים שונים
כגון Azure Queue, RabbitMQ, Kafka, בקשות HTTP ועוד.
זה אומר שאתה יכול להתאים באופן דינמי את מספר העתקים עבור היישום שלך על סמך ביקוש בזמן אמת.
מקורות אירועים: KEDA תומכת במגוון רחב של מקורות לאירועים, מה שהופך אותה למגוונת עבור מקרי שימוש שונים.
זה כולל מקורות ענן ואירועים מותאמים אישית, מה שמקל על שילוב עם מפיקים וצרכנים שונים של אירועים.
מדדים מותאמים אישית: ניתן להגדיר את KEDA לסקיילינג בהתבסס על מדדים מותאמים אישית, לא רק על שימוש במעבד או בזיכרון.
גמישות זו מאפשרת לך ליצור כללי סקיילינג אוטומטי המותאמים לצרכים הספציפיים של היישום שלך.
מתאמי מדדים: KEDA תומכת במתאמי מדדים שונים שניתן להשתמש בהם כדי לאסוף מדדים ממקורות שונים
ולהפוך אותם לזמינים עבור החלטות סקיילינג אוטומטי.
לדוגמה, היא יכולה להשתלב עם Prometheus עבור סקיילינג מטרי מותאם אישית.
אפשרות הרחבה: KEDA ניתנת להרחבה, וניתן ליצור סקלרים ומקורות לאירועים מותאמים אישית
כדי לענות על הדרישות הייחודיות שלך.
KEDA חשובה במיוחד בארכיטקטורות של שירותי מיקרו ובסביבות ללא שרתים שבהן עומסי עבודה חווים רמות שונות של תעבורה וביקוש.
היא עוזרת לייעל את ניצול המשאבים ומבטיחה שהיישומים שלך יכולים להתמודד אוטומטית עם שינויים בעומס ללא התערבות ידנית.
KEDA היא חלק מהנוף של Cloud Native Computing Foundation (CNCF) ומשמשת על ידי ארגונים רבים
כדי לשפר את המדרגיות והיעילות של היישומים המכילים שלהם הפועלים על Kubernetes.
מה זה Autoscaling?
סקיילינג אוטומטי או אוטוסקלינג, בהקשר של מחשוב ענן ו-Kubernetes, מתייחס להתאמה אוטומטית
של מספר וגודל משאבי המחשוב, כגון מכונות וירטואליות או קונטיינרים, כדי לעמוד בדרישות המשתנות של יישומים.
להלן נקודות מפתח לגבי סקיילינג אוטומטי:
הקצאת משאבים דינמית: סקיילינג אוטומטי מתאים באופן דינמי את כמות המשאבים החישוביים בחוות שרתים – או על ידי הגדלה
(הוספת משאבים נוספים) או הקטנה (הסרת משאבים עודפים) – בהתבסס על הביקוש או העומס הנוכחיים.
יתרונות: היתרונות העיקריים של סקיילינג אוטומטי כוללים יעילות משופרת (על ידי הבטחת שאתה משלם רק עבור המשאבים שאתה צריך),
ביצועים משופרים (על ידי התאמה אוטומטית למשאבים האופטימליים כדי להתמודד עם העומס הנוכחי), וזמינות גבוהה יותר
(על ידי הפחתת הסיכון של זמן השבתה עקב מחסור במשאבים).
סוגי סקיילינג אוטומטי:
סקיילינג אוטומטי אופקי: זה כולל הגדלה או הקטנה של מספר המופעים (כמו מכונות וירטואליות או קונטיינרים).
ב-Kubernetes, זה מנוהל לרוב על ידי ה- Horizontal Pod Autoscaler, שמתאים את מספר העתקים של התרמילים בהתבסס
על ניצול CPU שנצפה או מדדים נבחרים אחרים.
סקיילינג אוטומטי אנכי: זה מתאים את גודל המופעים (כמו שדרוג למכונה וירטואלית גדולה יותר), שינוי המעבד והזיכרון המוקצים לצומת.
Kubernetes תומך בכך באמצעות סקיילינג אוטומטי של Pod Vertical Pod.
סקיילינג מבוסס מדדים: החלטות סקיילינג אוטומטי מבוססות בדרך כלל על מדדים ספציפיים, כגון ניצול מעבד, שימוש בזיכרון,
תעבורת רשת או מדדים מותאמים אישית הקשורים לביצועי האפליקציה.
אינטגרציה עם ספקי ענן: רוב ספקי הענן מציעים שירותי סקיילינג אוטומטי (כמו AWS Auto Scaling, Azure Autoscale,
Google Cloud Autoscaler) המשתלבים עם תשתית ושירותי הענן שלהם.
סקיילינג אוטומטי מונע על ידי אירועים: כלים כמו KEDA מאפשרים סקיילינג אוטומטי מונע על ידי אירועים ב-Kubernetes,
כאשר החלטות סקיילינג יכולות להתבסס על אירועים (כמו אורך תור), דבר שימושי במיוחד עבור עומסי עבודה אסינכרוניים.
אתגרים: יישום סקיילינג אוטומטי דורש תכנון קפדני כדי לקבוע את המדדים והסף הנכונים לסקיילינג.
סקיילינג יתר או נמוך יכול להוביל לבעיות ביצועים או לעלויות גבוהות יותר.
מי צריך KEDA?
KEDA מועילה עבור ארגונים וצוותים הפורסים יישומים על Kubernetes ויש להם עומסי עבודה שיכולים להפיק תועלת מסקיילינג
דינמי המבוסס על אירועים או מדדים מותאמים אישית.
הנה כמה תרחישים שבהם KEDA יכולה להיות שימושית במיוחד:
ארכיטקטורת שירותי מיקרו : לארגונים המשתמשים בשירותי מיקרו יש לרוב שירותים מרובים שחווים רמות שונות של תעבורה וביקוש.
KEDA יכולה להגדיל או להקטין את השירותים הללו באופן אוטומטי בהתבסס על עומס העבודה בפועל,
לייעל את ניצול המשאבים ולהבטיח ביצועים חלקים.
יישומים ללא שרת : אם אתה בונה יישומים ללא שרת ב-Kubernetes, KEDA יכולה לעזור לך להתאים פונקציות או שירותים בודדים
בתגובה לאירועים ספציפיים.
היא מאפשרת הקצאת משאבים יעילה וחיסכון בעלויות על ידי הבטחה שאתה מקצה משאבים רק בעת הצורך.
עומסי עבודה מונחי אירועים : יישומים המסתמכים על ארכיטקטורות מונעות אירועים,
כגון עיבוד הודעות מתורי הודעות (למשל, Azure Queue, RabbitMQ, Kafka) או טיפול בבקשות HTTP,
יכולים להפיק תועלת מהיכולת של KEDA לבצע סקיילינג בתגובה לאירועים אלו.
היא מבטיחה שהאפליקציה שלך יכולה להתמודד עם עליות בתעבורת אירועים מבלי להקצות משאבים יתר על המידה.
מדדים מותאמים אישית : KEDA מאפשרת לך לשנות את קנה המידה על סמך מדדים מותאמים אישית
שחשובים לביצועים ולהתנהגות של האפליקציה שלך.
אם יש לך מדדים עסקיים ספציפיים או קריטריונים ספציפיים ליישום עבור סקיילינג, KEDA יכולה להתאים לדרישות אלה.
אופטימיזציית עלויות : KEDA יכולה לסייע בשליטה בעלויות התשתית על ידי הקטנת משאבים אוטומטית בתקופות של ביקוש נמוך.
היא מבטיחה שאתה משלם רק עבור המשאבים שאתה באמת צריך.
ניצול יעיל של משאבים : KEDA יכולה לעזור לארגונים לעשות את השימוש היעיל ביותר במשאבי אשכול Kubernetes שלהם
על ידי התאמה דינמית של העתקים של תרמילים כדי להתאים לביקוש.
היא יכולה להוביל לניצול טוב יותר של משאבים ותקורה תפעולית מופחתת.
זמינות גבוהה : KEDA יכולה לשפר את הזמינות הגבוהה של היישומים שלך על ידי התרחבות אוטומטית בתגובה לעומס מוגבר.
היא מבטיחה שהאפליקציה שלך יכולה להתמודד עם עליות תנועה ללא התערבות ידנית.
סקיילינג אוטומטי בסביבות מרובות עננים : אם אתה פועל בסביבת ענן מרובת עננים או ענן היברידי,
KEDA יכולה לספק דרך עקבית ליישום סקיילינג אוטומטי בין ספקי ענן שונים ואשכולות Kubernetes.
אפשרות הרחבה : ארגונים עם דרישות סקיילינג ייחודיות או מקורות אירועים מותאמים אישית יכולים להרחיב את KEDA
כדי לענות על הצרכים הספציפיים שלהם, מה שהופך אותה לפתרון רב-תכליתי עבור מגוון רחב של מקרי שימוש.
KEDA היא בעלת ערך עבור ארגונים שרוצים לבצע אוטומציה של קנה המידה של היישומים המכילים שלהם בסביבת Kubernetes.
היא עוזרת לשמור על האיזון בין ניצול משאבים, ביצועים ועלות תוך הבטחה שיישומים יכולים להתמודד
עם עומסי עבודה ואירועים משתנים ביעילות.
איך KEDA עובדת?
KEDA פועלת על ידי ניטור רציף של מקורות אירועים חיצוניים או מדדים מותאמים אישית
ולאחר מכן התאמה אוטומטית של מספר העתקים (תרמילים) של עומסי העבודה של Kubernetes
בהתבסס על כללי סקיילינג מוגדרים מראש.
הנה סקירה של אופן הפעולה של KEDA:
מקורות אירועים : KEDA נועדה לעבוד עם מקורות אירועים שונים.
אלה יכולים לכלול מקורות אירועים מקוריים בענן כגון Azure Queue, RabbitMQ, Kafka ו-HTTP טריגרים,
כמו גם מקורות אירועים מותאמים אישית שאתה מגדיר.
מתאם מדדים של KEDA : עבור כל מקור אירוע, KEDA משתמשת במתאם מדדים כדי לאסוף נתונים על האירועים או מדדים מותאמים אישית.
מתאמים אלה הופכים את נתוני מקור האירועים לפורמט שניתן להשתמש בו להחלטות סקיילינג אוטומטי.
כללי סקיילינג : אתה מגדיר כללי סקיילינג עבור פריסות או עומסי עבודה של Kubernetes.
כללים אלה מציינים תנאים שבהם KEDA צריכה להגדיל או להקטין את מספר ההעתקים.
כללי סקיילינג כוללים הגדרת סף עבור הנתונים המדדיים שנאספו ממקור האירוע.
סקיילינג אוטומטי : KEDA כוללת רכיב סקיילינג אוטומטי שמעריך באופן רציף את כללי קנה המידה
בהתבסס על הנתונים המטריים שסופקו על ידי מתאמי המדדים.
היא משווה את ערכי המדד הנוכחיים עם ערכי הסף שהוגדרו כדי לקבוע אם יש צורך בפעולות סקיילינג.
פעולות סקיילינג : כאשר קנה המידה האוטומטי קובע שיש צורך בסקיילינג,
הוא מתקשר עם שרת ה-API של Kubernetes כדי להתאים את המספר הרצוי של העתקים לעומס העבודה.
הוא יכול להגדיל או להקטין את עומס העבודה, בהתאם לכללים המוגדרים ולדרישות עומס העבודה הנוכחיות.
סקיילינג של עומס עבודה : Kubernetes, בתגובה לפעולת קנה המידה מ-KEDA,
תדאג לאחר מכן ליצור או למחוק פודים כדי להשיג את מספר ההעתקים הרצוי.
KEDA עובדת בצורה חלקה עם מנגנוני קנה המידה המובנים של Kubernetes,
כגון Horizontal Pod Autoscaling (HPA).
הנה דוגמה פשוטה לאופן שבו KEDA עובדת עם מקור אירועים כמו Azure Queue:
אתה פורס עומס עבודה של Kubernetes שצריך לעבד הודעות מתור Azure.
אתה מגדיר את KEDA לנטר את ה-Azure Queue ולציין כללי סקיילינג, כגון “הגדלה אם יש יותר מ-X הודעות בתור.”
מתאם המדדים של KEDA עבור Azure Queue אוסף נתונים על ספירת ההודעות של התור.
קנה המידה האוטומטי של KEDA מעריך ברציפות את הנתונים המטריים מול הכלל המוגדר.
אם ספירת ההודעות של התור חורגת מהסף, KEDA מפעילה פעולת סקיילינג.
פעולת קנה המידה מורה ל-Kubernetes להגדיל את מספר הפודים עבור עומס העבודה כדי להתמודד עם העומס המוגבר.
Kubernetes יוצרת פודים חדשים כדי לעמוד במספר ההעתקים הרצויים,
מה שמאפשר לעומס העבודה לעבד הודעות בצורה יעילה יותר.
KEDA מפשטת את התהליך של סקיילינג אוטומטי של עומסי העבודה של Kubernete בהתבסס על אירועים בזמן אמת
או מדדים מותאמים אישית, ומבטיחה שהיישומים שלך יכולים להסתגל לשינוי בביקוש ובדרישות המשאבים באופן אוטומטי.
מהם האתגרים הנפוצים של KEDA
שימוש ב-KEDA יכול להציע יתרונות משמעותיים, אבל כמו כל טכנולוגיה, הוא מגיע עם סט אתגרים ושיקולים משלו.
להלן כמה אתגרים נפוצים בעת השימוש ב-KEDA:
מורכבות תצורה : הגדרת KEDA, במיוחד עבור מקורות אירועים שונים, יכולה להיות מורכבת.
עליך להגדיר ScaledObjects, לציין כללי סקיילינג ולהגדיר חיבורי מקור אירועים בצורה מדויקת.
ניהול תצורות אלה עבור עומסי עבודה מרובים יכול להפוך למאתגר.
צריכת משאבים : בעוד ש-KEDA מייעלת את ניצול המשאבים, התרחבות מהירה במהלך עליות תנועה יכולה לצרוך משאבים
ולהוביל לעלויות מוגברות.
חיוני לנטר את השימוש במשאבים ולהגדיר מגבלות משאבים על תרמילים כדי למנוע מיצוי משאבים.
תלות במקור אירועים : KEDA מסתמכת על מקורות אירועים חיצוניים, ואם מקורות אלו חווים בעיות או השבתה,
זה יכול להשפיע על יכולת היישום שלך להתרחב.
טיפול נכון בשגיאות ומנגנוני מעבר לכשל הם חיוניים.
ניטור וניפוי באגים : ניטור ההתנהגות של KEDA ואבחון בעיות יכול להיות מאתגר.
הבנה מדוע התרחשה או לא התרחשה פעולת סקיילינג דורשת כלים לרישום, ניטור וצפייה יסודיים.
אסטרטגיית סקיילינג : קביעת אסטרטגיית סקיילינג נכונה וקביעת ספי סקיילינג מתאימים יכולים להיות מסובכים.
כללי סקיילינג אגרסיביים מדי עלולים להוביל לנטישה מוגזמת של תרמילים,
בעוד שכללים שמרניים עלולים לגרום למשאבים שלא מנוצלים.
יישומים מצביים : KEDA מתאימה היטב ליישומים חסרי מדינה, אך סקיילינג של יישומים מצביים דורש שיקולים נוספים.
שינוי סקיילינג של עומסי עבודה יציבים יכול להשפיע על עקביות הנתונים ודורש תכנון קפדני.
מקורות אירועים מותאמים אישית : בעוד ש-KEDA תומכת במקורות אירועים מותאמים אישית,
יצירת סקלרים ומתאמים מותאמים אישית יכולה להיות מאתגרת ודורשת מומחיות בתכנות Kubernetes ו-Go.
בדיקת אינטגרציה : הבטחה שהאפליקציה שלך משתלבת בצורה חלקה עם KEDA ושאירועי סקיילינג מופעלים בצורה נכונה
יכולה להיות מאתגרת לאימות.
בדיקת אינטגרציה היא חיונית לאימות פעולה תקינה.
בקרות אבטחה וגישה : ניהול אישורים ובקרות גישה עבור מקורות אירועים בצורה מאובטחת יכול להיות מאתגר.
אבטחה נכונה של מידע רגיש, כגון אסימוני אימות או מפתחות API, חיונית.
עדכונים ותאימות : ככל ש-Kubernetes ו-KEDA מתפתחים, שמירה על התקנת ה-KEDA שלך מעודכנת
ותואמת לגרסאות ותכונות Kubernetes העדכניות דורשות מאמצי תחזוקה מתמשכים.
תיעוד ותמיכה קהילתית : מציאת תיעוד מפורט ותמיכה קהילתית עבור מקרי שימוש ספציפיים או תרחישי קצה יכולים לפעמים להיות מוגבלים,
מכיוון שהאימוץ והתמיכה הקהילתית של KEDA עדיין גדלים.
כדי להתמודד עם אתגרים אלה בצורה יעילה, חשוב לתכנן היטב את יישום ה-KEDA שלך, לבצע בדיקות וניטור,
ולחזור באופן רציף על התצורות וכללי קנה המידה שלך כדי לייעל את ביצועי היישום וניצול המשאבים שלך.
בנוסף, שמירה על עדכוני KEDA ושיטות עבודה מומלצות יכולה לעזור לך להתגבר על אתגרים אלו בצורה יעילה יותר
עלויות KEDA
העלויות הקשורות ל-KEDA תלויות בעיקר במשאבים ובשירותים שבהם אתה משתמש באשכול Kubernetes שלך
ובמקורות האירועים שאתה משלב עם KEDA.
KEDA עצמה היא פרויקט בקוד פתוח ואין לה עלויות רישוי ישירות.
עם זאת, ישנם מספר שיקולי עלות שכדאי לזכור בעת יישום KEDA:
עלויות אשכול Kubernetes : הפעלת אשכול Kubernetes, בין אם על ספק ענן כמו AWS, Azure, Google Cloud או מקומי, כרוכה בעלויות.
עלויות אלו כוללות משאבי מחשוב (VMs או צמתים), אחסון, רשת וכל שירותים נוספים שבהם אתה משתמש באשכול שלך.
ההשפעה של KEDA על עלויות אלו היא עקיפה, מכיוון שהיא עוזרת לך לייעל את ניצול המשאבים על ידי סקיילינג דינמי של עומסי העבודה שלך.
עלויות מקור אירועים : אם אתה משלב את KEDA עם מקורות אירועים מקוריים בענן
כמו Azure Queue, AWS SQS או Google Cloud Pub/Sub, יש עלויות הקשורות למקורות אירועים אלה.
עלויות אלו כוללות חיובים עבור עיבוד הודעות, אחסון נתונים ושימוש ברשת.
פרטי התמחור הספציפיים משתנים בהתאם לספק הענן ולשירות.
עלויות מדדים מותאמים אישית : אם אתה משתמש ב-KEDA כדי לשנות את קנה המידה בהתבסס על מדדים מותאמים אישית
שנאספו מהיישומים או השירותים שלך, אתה עלול להיגרם בעלויות הקשורות לאיסוף, אחסון ושאילתות של מדדים.
לדוגמה, אם אתה משתמש ב-Prometheus כדי לאסוף מדדים מותאמים אישית,
תצטרך לשקול את העלות של Prometheus וכל פתרונות האחסון הקשורים אליו.
סקיילינג של עלויות : בעוד ש-KEDA יכולה לסייע באופטימיזציה של ניצול המשאבים על ידי סקיילינג של עומסי העבודה שלך על סמך ביקוש,
חשוב לציין שהגדלה (הוספת עוד פודים) תגדיל את עלויות המחשוב שלך בתקופות שיא.
לעומת זאת, הקטנה בתקופות עם ביקוש נמוך יכולה לעזור לחסוך בעלויות על ידי הפחתת צריכת המשאבים.
עלויות ניטור ורישום : ניטור ורישום נכון של KEDA, אשכול Kubernetes שלך והיישומים שלך חיוניים לשמירה על הנראות ופתרון בעיות.
בהתאם לפתרונות הניטור והרישום שבהם אתה משתמש, יש עלויות נלוות.
עלויות תפעוליות : הטמעה וניהול של KEDA באשכול Kubernetes שלך דורשים זמן ומאמץ מצוותי התפעול וה-DevOps שלך.
עלויות תפעול אלו צריכות להילקח בחשבון בתקציב הכולל שלך.
כלי עזר של צד שלישי : בהתאם למקרה השימוש הספציפי שלך, תוכל לבחור להשתמש בכלים או שירותים של צד שלישי לפתרונות ניטור,
ניתוח או סקיילינג מתקדמים.
לכלים אלה יש מודלים משלהם לתמחור.
כדי לנהל ביעילות את העלויות בעת השימוש ב-KEDA, שקול את השיטות המומלצות הבאות:
עקוב ונתח באופן קבוע את הצהרות החיוב של ספק הענן שלך כדי להבין מהיכן מגיעות העלויות שלך.
בצע אופטימיזציה של אשכול Kubernetes והקצאת המשאבים שלך כדי להבטיח שאתה משתמש במשאבים ביעילות.
הגדר בקפידה את כללי קנה המידה של KEDA כדי למנוע הקצאת יתר של משאבים.
הטמעת מדיניות ואוטומציה כדי לצמצם משאבים בתקופות של ביקוש נמוך.
גלה שכבות שירות ענן חסכוניות או מודלים של תמחור עבור מקורות האירועים שלך ומדדים מותאמים אישית.
נצל כלים והמלצות לניהול עלויות של ספקי ענן כדי לזהות הזדמנויות לחיסכון בעלויות.
בעוד ש-KEDA עצמה היא ניטרלית בעלויות (כיוון שהיא פרויקט קוד פתוח), היא ממלאת תפקיד מכריע באופטימיזציה של ניצול המשאבים,
מה שיכול לעזור לך לנהל ולשלוט בעלויות הכוללות של הפעלת עומסי עבודה מכוללים ב-Kubernetes.
שאלות ותשובות בנושא KEDA
ש: מהם השימושים הנפוצים במערכת KEDA?
ת: שימושים נפוצים במערכת KEDA כוללים סקיילינג של יישומי מיקרו-שירותים (מיקוסרביסים) המבוססים על עומקי תור,
סקיילינג אוטומטי של עומסי עבודה ללא שרת, טיפול בזרמי אירועים בזמן אמת,
אופטימיזציה של ניצול משאבים ושינוי סקיילינג על בסיס מדדים מותאמים אישית ספציפיים לאפליקציה.
ש: האם אני יכול להשתמש ב-KEDA בין ספקי ענן שונים או אשכולות Kubernetes מקומיים?
ת: כן, KEDA היא אגנוסטית לענן וניתן להשתמש בה באשכולות Kubernetes הפועלים על ספקי ענן שונים
(למשל, AWS, Azure, Google Cloud) או בסביבות מקומיות.
היא מספקת דרך עקבית ליישם סקיילינג אוטומטי על פני אשכולות Kubernetes שונים.
ש: האם KEDA מתאימה ליישומים ללא שרת?
ת: כן, KEDA מתאימה ליישומים ללא שרת הפועלים על Kubernetes.
היא יכולה לעזור בסקיילינג אוטומטי של פונקציות או עומסי עבודה ללא שרת בהתבסס על אירועים,
ומבטיחה ניצול יעיל של משאבים והיענות לבקשות או הודעות נכנסות.
ש: אילו יתרונות מציעה KEDA מבחינת זמינות גבוהה וסובלנות תקלות?
ת: KEDA משפרת את הזמינות הגבוהה של יישומים על ידי התרחבות אוטומטית בתגובה לעומס מוגבר.
היא עוזרת להבטיח שיישומים יכולים להתמודד עם עליות תנועה ללא התערבות ידנית, ומשפרת את הסובלנות לתקלות והאמינות.
ש: האם אני אפשר להרחיב את KEDA כדי לתמוך במקורות אירועים מותאמים אישית או התנהגויות סקיילינג מותאמות אישית?
ת: כן, KEDA ניתנת להרחבה.
אפשר ליצור scalers ומקורות אירועים מותאמים אישית כדי לענות על דרישות ייחודיות,
מה שמאפשר לך לשלב את KEDA עם כל מערכת שמייצרת אירועים או מדדים מותאמים אישית.
ש: כיצד אוכל לעקוב אחר ההתנהגות והביצועים של יישומים באמצעות KEDA?
ת: אפשר לפקח על KEDA על ידי בדיקת היומנים, המדדים ואירועי Kubernetes הקשורים לעומסי העבודה שלך.
בנוסף, עליך להשתמש בפתרונות ניטור ורישום נאותים עבור היישומים שלך ואשכול Kubernetes
כדי לקבל תובנות לגבי ביצועים והתנהגות סקיילינג.
ש: האם KEDA מתאימה לשימוש בסביבות ייצור?
ת: כן, KEDA מתאימה לסביבות ייצור ומשמשת ארגונים רבים כדי לשפר את המדרגיות והיעילות של היישומים מבוססי Kubernetes שלהם.
היא מספקת פתרון חזק עבור סקיילינג אוטומטי של עומסי עבודה בתגובה לאירועים בזמן אמת ועומסי עבודה משתנים.
תצורה ובדיקה נכונות חיוניות לשימוש מוצלח בייצור.
מחפש יישום KEDA? פנה עכשיו!
