KubeVela + KEDA：为应用带来，kafka 入门

• Horizontal Pod Autoscaler（HPA?）允许你添加/删除更多的 Pod 到你的工作负载中，以 scale in/out（添加或删除副本）。

• Vertical Pod Autoscaler（VPA?）允许你添加/删除资源到你的 Pod 以 scale up/down（添加或删除 CPU 或内存）。

所有这些为你伸缩应用程序提供了一个很好的起点。

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HPA 的局限性

虽然 HPA 是一个很好的起点，但它主要关注 pod 本身的指标，允许你基于 CPU 和内存伸缩它。也就是说，你可以完全配置它应该如何自动缩放，这使它强大。

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虽然这对于某些工作负载来说是理想的，但你通常想要基于其他地方如 Prometheus、Kafka、云供应商或其他事件上的指标进行伸缩。

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多亏了外部指标支持?，用户可以安装指标适配器，从外部服务中提供各种指标，并通过使用指标服务器对它们进行自动伸缩。

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但是，有一点需要注意，你只能在集群中运行一个指标服务器，这意味着你必须选择自定义指标的来源。

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你可以使用 Prometheus 和工具，比如 Promitor，从其他提供商那里获取你的指标，并将其作为单一的真相来源来进行伸缩，但这需要大量的管道（plumbing）和工作来进行扩展。

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肯定有更简单的方法……是的，使用 Kubernetes Event-Driven Autoscaling（KEDA）！

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KEDA 是什么？

Kubernetes Event-Driven Autoscaling（KEDA）是一个用于 Kubernetes 的单用途事件驱动自动伸缩器，可以很容易地将其添加到 Kubernetes 集群中以伸缩应用程序。

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它的目标是使应用程序自动扩展非常简单，并通过支持伸缩到零（scale-to-zero）来优化成本。

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KEDA 去掉了所有的伸缩基础设施，并为你管理一切，允许你在 30 多个系统上进行伸缩或使用自己的伸缩器进行扩展。

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用户只需要创建 ScaledObject 或 ScaledJob 来定义你想要伸缩的对象和你想要使用的触发器；KEDA 会处理剩下的一切！

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你可以伸缩任何东西；即使它是你正在使用的另一个工具的 CRD，只要它实现/scale 子资源。

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那么，KEDA 重新发明轮子了吗？不！相反，它通过在底层使用 HPA 来扩展 Kubernetes，HPA 使用我们的外部指标，这些指标由我们自己的指标适配器提供，该适配器取代了所有其他适配器。

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去年，KEDA 加入了 CNCF，作为 CNCF 沙箱项目，计划今年晚些时候提案升级到孵化阶段。

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阿里巴巴基于 OAM/KubeVela 和 KEDA 的实践

企业分布式应用服务（EDAS）作为阿里云上的主要企业 PaaS 产品，多年来以巨大的规模服务于公有云上的无数开发者。从架构的角度来看，EDAS 是与 KubeVela 项目?一起构建的。其总体架构如下图所示。

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在生产上，EDAS 在阿里云上集成了 ARMS 监控服务，提供监控和应用的细粒度指标。EDAS 团队在 KEDA 项目中添加了一个 ARMS Scaler 来执行自动缩放。他们还添加了一些特性，并修复了 KEDA v1 版本中的一些 bug。包括：

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• 当有多个触发器时，这些值将被求和，而不是作为单独的值留下。

• 当创建 KEDA HPA 时，名称的长度将被限制为 63 个字符，以避免触发 DNS 投诉。

• 不能禁用触发器，这可能会在生产中引起麻烦。

EDAS 团队正在积极地将这些修复程序发送给上游 KEDA，尽管其中一些已经添加到 V2 版本中。

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为什么阿里云将 KEDA 标准化为其应用的自动伸缩器

当涉及到自动扩展特性时，EDAS 最初使用上游 Kubernetes HPA 的 CPU 和内存作为两个指标。然而，随着用户群的增长和需求的多样化，EDAS 团队很快发现了上游 HPA 的局限性：

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1. 对定制指标的支持有限，特别是对应用程序级细粒度指标的支持。上游 HPA 主要关注容器级指标，比如 CPU 和内存，这些指标对于应用程序来说太粗糙了。反映应用程序负载的指标（如 RT 和 QPS）不受现成支持。是的，HPA 可以扩展。然而，当涉及到应用程序级指标时，这种能力是有限的。EDAS 团队在尝试引入细粒度的应用程序级指标时，经常被迫分叉代码。

2. 不支持伸缩到零。当他们的微服务没有被使用时，许多用户都有将规模伸缩到零的需求。这一需求不仅限于 FaaS/无服务器工作负载。它为所有用户节省成本和资源。目前，上游 HPA 不支持此功能。

3. 不支持预定的伸缩。EDAS 用户的另一个强烈需求是预定的伸缩能力。同样，上游 HPA 不提供此功能，EDAS 团队需要寻找非供应商锁定的替代方案。

基于这些需求，EDAS 团队开始规划 EDAS 自动伸缩特性的新版本。与此同时，EDAS 在 2020 年初引入了 OAM，对其底层核心组件进行了彻底改革。OAM 为 EDAS 提供了标准化的、可插入的应用程序定义，以取代其内部的 Kubernetes 应用程序 CRD。该模型的可扩展性使 EDAS 能够轻松地与 Kubernetes 社区的任何新功能集成。在这种情况下，EDAS 团队试图将对 EDAS 新的自动伸缩特性的需求与 OAM 自动伸缩特性的标准实现相结合。

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基于用例，EDAS 团队总结了三个标准：

1. 自动伸缩特性应该将自己呈现为一个简单的原子功能，而不需要附加任何复杂的解决方案。

2. 指标应该是可插入的，因此 EDAS 团队可以对其进行定制，并在其之上构建以支持各种需求。

3. 它需要开箱即用地支持伸缩到零。

经过详细的评估，EDAS 团队选择了 KEDA 项目，该项目是由微软和红帽开源的，已捐赠给 CNCF。KEDA 默认提供了几个有用的 Scaler，并开箱即用地支持伸缩到零。它为应用程序提供了细粒度的自动伸缩。它具有 Scalar 和 Metric 适配器的概念，支持强大的插件架构，同时提供统一的 API 层。最重要的是，KEDA 的设计只关注自动伸缩，这样就可以轻松地将其集成为 OAM 特性。总的来说，KEDA 非常适合 EDAS。

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展望未来

下一步，阿里巴巴正在积极推动由 AIOps 驱动的 KEDA 特性，目标是为其自动伸缩行为带来智能决策。这将从本质上实现基于专家系统和历史数据分析的自动伸缩决策，利用阿里巴巴的 KEDA 组件中新实现的应用 QoS 触发器和数据库度量触发器等。因此，我们期待一个更强大、更智能、更稳定的基于 KEDA 的自动伸缩功能将很快在 KEDA 中发布。