Der dynamische Betrieb moderner Anwendungen stellt Unternehmen heute vor die Herausforderung, ihre IT-Infrastruktur flexibel und effizient zu gestalten. Kubernetes Autoscaling bietet die ideale Lösung, um auf wechselnde Anforderungen zu reagieren, indem Anwendungen automatisch skaliert werden. Dies ermöglicht Unternehmen, Kosten zu optimieren und gleichzeitig eine gleichbleibend hohe Leistung sicherzustellen. In diesem Artikel erfahren Sie alles, was Sie über Kubernetes Autoscaling wissen müssen – von den Grundlagen der Skalierung bis hin zu Best Practices und praktischen Anwendungsbeispielen.
Was ist Skalierung?
In der IT-Infrastruktur bezeichnet Skalierung die Anpassung der zur Verfügung stehenden Ressourcen eines Systems an die aktuellen Anforderungen. Dies ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Anwendungen stabil und performant bleiben, auch wenn sich die Last oder die Anzahl der Nutzer erhöht. Es gibt grundsätzlich zwei Ansätze der Skalierung: horizontale und vertikale Skalierung.
Horizontale vs. Vertikale Skalierung
Horizontale Skalierung (Scale-Out) bezieht sich darauf, die Anzahl der Instanzen eines Systems zu erhöhen, beispielsweise durch das Hinzufügen zusätzlicher Server oder Knoten, um mehr Last zu verarbeiten. Diese Methode wird häufig verwendet, wenn eine Anwendung eine hohe Anzahl gleichzeitiger Nutzer bedienen muss.
Vertikale Skalierung (Scale-Up) hingegen beschreibt die Erhöhung der Ressourcen eines bestehenden Systems. Dies kann durch die Zuweisung von mehr CPU-Leistung, Speicher oder Festplattenkapazität auf einem einzelnen Server geschehen, um größere Datenmengen oder komplexere Rechenoperationen zu bewältigen.
Grenzen der manuellen Skalierungsmöglichkeiten
Manuelle Skalierung kann in stabilen und vorhersehbaren Umgebungen eine praktikable Option sein, etwa bei Legacy-Anwendungen, kleinen Umgebungen oder festen Workloads mit gleichbleibenden Anforderungen. In solchen Fällen ist ein komplexer Autoscaling-Mechanismus oft überdimensioniert, und IT-Administratoren können die Ressourcen gezielt und individuell anpassen, ohne aufwendige Automatisierungsmechanismen zu implementieren.
In dynamischen und komplexen IT-Umgebungen stößt manuelle Skalierung jedoch schnell an ihre Grenzen. Bei spontanen Lastspitzen oder stark schwankendem Nutzeraufkommen, wie bei E-Commerce-Plattformen oder SaaS-Anwendungen, ist es kaum möglich, die erforderlichen Ressourcen rechtzeitig bereitzustellen. Die notwendige Echtzeit-Überwachung und Anpassung erfordert kontinuierliche Eingriffe, was zeitaufwendig und fehleranfällig ist. Zudem kann es zu Fehlallokationen kommen: Entweder werden zu viele Ressourcen bereitgestellt, was unnötige Kosten verursacht, oder die Skalierung erfolgt zu spät, was die Performance beeinträchtigt. Diese Limitierungen zeigen, dass manuelle Skalierung für flexible, moderne IT-Umgebungen oft nicht effizient genug ist.
Wie Kubernetes Autoscaling diese Probleme löst
Hier kommt Kubernetes Autoscaling ins Spiel. Anstatt manuell einzugreifen, können Unternehmen mit Kubernetes ihre Ressourcen automatisch und dynamisch an die tatsächlichen Anforderungen anpassen. Dies löst das zentrale Problem der manuellen Skalierung: die fehlende Flexibilität und Reaktionsgeschwindigkeit.
Dank Mechanismen wie dem Horizontal Pod Autoscaler (HPA), der Pods basierend auf der aktuellen Auslastung skaliert, oder dem Cluster Autoscaler, der die Anzahl der Nodes im Cluster dynamisch anpasst, reagiert Kubernetes in Echtzeit auf Lastschwankungen. Unternehmen können so sicherstellen, dass immer ausreichend Ressourcen zur Verfügung stehen, ohne dabei übermäßig viel zu provisionieren. Dies verbessert nicht nur die Performance, sondern hilft auch, Kosten zu optimieren, indem nur die tatsächlich benötigten Ressourcen genutzt werden
Die drei Arten von Kubernetes Autoscaling
Kubernetes bietet allgemein drei leistungsstarke Mechanismen, um Ressourcen dynamisch und effizient zu skalieren:
Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
Der Horizontal Pod Autoscaler passt die Anzahl der Pods in einem Cluster basierend auf der aktuellen Auslastung, wie CPU oder RAM, an. Wenn die Last steigt, werden automatisch zusätzliche Pods bereitgestellt, um den Workload zu verteilen. Bei sinkender Last werden ungenutzte Pods entfernt. Dies ist die klassische Form des Kubernetes Autoscaling, die besonders für Anwendungen mit unvorhersehbaren Lastspitzen, wie beispielsweise Web- oder E-Commerce-Anwendungen, genutzt wird.
Vertical Pod Autoscaler (VPA)
Der Vertical Pod Autoscaler skaliert die Ressourcen innerhalb eines einzelnen Pods. Wenn ein Pod mehr CPU oder Speicher benötigt, passt der VPA diese Ressourcen dynamisch an, ohne die Anzahl der Pods zu ändern. Dies ist besonders nützlich für Anwendungen, die gleichbleibende Lasten bewältigen, aber gelegentlich zusätzliche Leistung benötigen.
Cluster Autoscaler
Der Cluster Autoscaler skaliert die Anzahl der Nodes (also der physischen oder virtuellen Maschinen) in einem Kubernetes-Cluster. Wenn der Cluster nicht genügend Ressourcen hat, um neue Pods auszuführen, fügt der Cluster Autoscaler automatisch neue Nodes hinzu. Ebenso werden ungenutzte Nodes entfernt, um Kosten zu sparen. Dies sorgt dafür, dass immer genug Rechenleistung zur Verfügung steht, ohne dass Ressourcen verschwendet werden.
Herausforderungen bei Kubernetes Autoscaling
Kubernetes Autoscaling bietet viele Vorteile, aber die richtige Implementierung bringt auch Herausforderungen mit sich, die bedacht werden müssen.
- Komplexe Konfiguration
Die Konfiguration des Autoscalings erfordert präzise Einstellungen, wie Schwellenwerte für CPU- oder Speicherauslastung. Zu aggressive oder konservative Einstellungen können entweder zu Überprovisionierung oder unzureichenden Ressourcen führen, was die Performance beeinträchtigt. Zudem müssen die verschiedenen Autoscaling-Möglichkeiten die Kubernetes beitet fein aufeinander angestimmt werden. - Abhängigkeit von genauen Metriken
Fehlerhafte oder unzureichende Metriken können dazu führen, dass Skalierungsentscheidungen nicht optimal getroffen werden. Ungenaue Schwellenwerte können zu einer zu frühen oder späten Skalierung führen, was sich negativ auf die Anwendungsleistung auswirken kann. - Ressourcenverfügbarkeit und Kostenkontrolle
In dynamischen Umgebungen kann es zu Engpässen kommen, wenn der Cluster nicht genügend Ressourcen hat, um neue Pods zu betreiben. Auf der anderen Seite besteht die Gefahr, zu viele Ressourcen bereitzustellen, was unnötige Kosten verursacht. Eine feine Balance ist hier entscheidend. - Fehlende Zeit im Tagesbetrieb
Autoscaling erfordert kontinuierliche Überwachung und Anpassung. Für viele Mittelstandsunternehmen fehlt oft die Zeit, um die Skalierungsparameter regelmäßig zu optimieren und Probleme frühzeitig zu erkennen sowie um die umfassende Expertise intern aufzubauen. Dies kann zu ineffizienten Prozessen und Kosten führen.
Continum Managed Kuberntes mit Cluster-Autosclaing-Option
Mit Continum Managed Kubernetes können Sie das volle Potenzial des Kubernetes Autoscalings ausschöpfen und von unserer Expertise im Bereich Cluster- und Pod-Autoscaling profitieren. Denn neben des standardmäßig in Kuberntes verfügbaren Horizontal Pod Autoscaling (HPA) bieten Continum ihnen die Möglichkeit Cluster Auto-Scaling Optionen zu nutzen. Ihre Vorteile auf einen Blick:
- Cluster Autoscaler für dynamische Ressourcenerweiterung
Mit der Continum Kubernets Cluster Auto-Scaling Option können bei Bedarf automatisch zusätzliche Worker Nodes hinzugefügt oder entfernt werden, um stets die benötigte Rechenleistung bereitzustellen, ohne dass Sie unnötige Ressourcen vorhalten müssen. Diese Flexibilität ist besonders vorteilhaft für Unternehmen, die schnell auf wechselnde Workloads reagieren müssen. Continum unterstützt Sie bei der Integration und berät Sie bei der Abstimmung und Kalibrierung von Cluster Autoscaler und Horizontal Pod Autoscaler. - Cluster-Autoscaling mit kalkulierbaren Kosten
Continum bietet Ihnen für das Cluster-Autocaling zwei verschiedene Optionen – Autoscaling ohne Limit und Autoscaling Zero Overage. Sollten Sie sich für die Option ohne Limit entscheiden, sind Ihre Worker-Node Ressourcen ohne Limit über buchbar. Die Abrechnung erfolgt am Ende des Monats genau nach dem tatsächlichen Verbrauch. Um böse Überraschungen am Ende des Monats zu vermeiden und die Autoscaling-Kosten kalkulierbar zu machen bietet die Continum AG Ihnen mit der Zero Overage Option eine Alternative, bei der Sie Ihre Worker-Node-Ressourcen bis zu einem definierten Limit überbuchen können. So bleiben Ihre Ausgaben planbar und Sie erleben am Ende des Monats keine bösen Überraschungen.
Unabhängig davon, ob Sie die Kubernetes-Cluster-Autoscaling Option nutzen oder lediglich auf das standrdmäßig in Kubernetes erhaltene Horizontal Pod Autoscaling zurückgreifen, können Sie auf die umfassende Beratung und Erfahrung der Continum-Experten zählen. Wir helfen Ihnen dabei, Ihr Kubernetes-Cluster effizient zu betreiben und Ihre Skalierungsstrategien optimal umzusetzen.
Möchten Sie prüfen, ob und wie Kubernetes Autoscaling für Ihren individuellen Anwendungsfall genutzt werden kann? Vereinbaren Sie ein kostenloses Beratungsgespräch mit unseren Experten!
