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青冈智能应对流量变化,容器化集群的弹性攻略

发布时间:2024-09-03

本方案使用应用型负载均衡和容器服务Kubernetes版智能分配网络流量,提高应用的高可用性和吞吐量,使用Kubernetes的cluster-autoscaler社区开源组件以及Kubernetes的Horizontal Pod Autoscaler内置组件进行弹性伸缩,提升资源利用率,缩减资源成本。

容器化应用的弹性伸缩

Kubernetes被广泛认为是当前软件开发和运维的关键趋势,特别是在微服务架构和云原生应用方面。在采用Kubernetes作为容器化平台来发展现代化应用架构的场景中,确保应用的高可用性是关键,它不仅保障了业务的持续运作,而且为应用的水平动态伸缩提供了支撑。这种水平伸缩机制能够根据实际需求地调整资源分配,以防资源被浪费。在用户请求较少时,它能自动缩减资源的分配,帮助减轻财务开支。相反,在遭遇用户请求高峰时,系统可以迅速增加服务实例,保证了应用服务的持续性和用户体验的高标准。

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本解决方案提供高可用性、高并发处理能力和弹性伸缩性,确保系统稳定运行并灵活适应业务需求。

高并发

单个ALB实例更大并发连接数更高可达1000万,更大新建连接数(CPS)更高可达100万,ALB单实例七层处理能力高达100万QPS。

高可用

ALB更大可提供99.995%SLA可用性保障。Kubernetes(K8s)提供了健康检查机制以及自动弹性伸缩能力,帮助Kubernetes自动发现和处理不健康的容器实例,并根据工作负载的需求动态地增加或减少Pod的数量,确保服务持续可用。

弹性伸缩优化成本

无需投入大量人力来调整计算资源,无需提前预备计算资源,也无需担心不能及时释放冗余资源。