弹性伸缩概述
随着Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准，越来越多的应用选择向Kubernetes迁移，用户也越来越关心在Kubernetes上应用如何快速扩容面对业务高峰，以及如何在业务低谷时快速缩容节约资源与成本。
弹性伸缩在云容器引擎（CCE）上的应用非常广泛，典型的使用场景包括：
- 在线业务弹性：在节假日、促销活动等高峰时段自动增加Pod和节点，处理更多用户请求；在低谷时段自动减少资源，降低成本。
- 大规模计算训练：根据计算任务的需求动态调整Pod和节点数量，加快任务执行速度。
- 深度学习GPU训练与推理：动态调整GPU资源的使用，确保训练和推理任务的高效执行；根据需求自动增加或减少GPU节点，提高资源利用率。
- 定时周期性负载变化：在特定时间段内自动调整Pod和节点数量，处理定时任务的需求；根据任务的资源需求动态调整资源，确保任务顺利执行。
CCE弹性伸缩
CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度：
- 工作负载弹性伸缩：即调度层弹性，作用于Pod，通过调整Pod的数量或规格来适配负载变化。例如，通过HPA在高峰时段自动增加Pod数量，处理更多用户请求；在低谷时段自动减少Pod数量，节约资源。
- 节点弹性伸缩：即资源层弹性，支持根据Pod的资源调度情况，动态增加或减少计算资源（如ECS），确保集群在高负载情况下拥有足够的资源，同时在低负载时期减少资源浪费。
两个维度的弹性组件与能力可以分开使用，也可以结合在一起使用，并且两者之间可以通过调度层面的容量状态进行解耦，详情请参见使用HPA+CA实现工作负载和节点联动弹性伸缩。
组件介绍
工作负载弹性伸缩类型介绍
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类型 |
组件 |
组件介绍 |
参考文档 |
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HPA |
HorizontalPodAutoscaler（Kubernetes内置组件） |
HorizontalPodAutoscaler是Kubernetes内置组件，实现Pod水平自动伸缩（Horizontal Pod Autoscaling）的功能。CCE在Kubernetes社区HPA功能的基础上，增加了应用级别的冷却时间窗和扩缩容阈值等功能。 |
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CustomedHPA |
CustomedHPA提供弹性伸缩增强能力，主要面向无状态工作负载进行弹性扩缩容。能够基于指标（CPU利用率、内存利用率）或周期（每天、每周、每月或每年的具体时间点）。 |
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CronHPA |
CronHPA可以实现在固定时间段对集群进行扩缩容，并且可以和HPA策略共同作用，定时调整HPA伸缩范围，实现复杂场景下的工作负载伸缩。 |
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VPA |
Kubernetes中实现POD垂直自动伸缩的功能，即Vertical Pod Autoscaling。 |
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AHPA |
AHPA策略即Advanced Horizontal Pod Autoscaling，可以根据历史数据提前进行扩缩容动作。 |
节点弹性伸缩类型介绍
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组件名称 |
组件介绍 |
适用场景 |
参考文档 |
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Kubernetes社区开源组件，用于节点水平伸缩，CCE在其基础上提供了独有的调度、弹性优化、成本优化的功能。 |
全场景支持，适合在线业务、深度学习、大规模成本算力交付等。 |
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将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI），无需关心节点资源。 |
适合在线突增流量、CI/CD、大数据作业等场景。 |
