13｜KEDA：基于事件驱动的自动扩缩容方案
潘野
你好，我是潘野。
上一讲里，我们掌握了如何使用 Kubernetes HPA 这个工具，它配合 Prometheus-Adapter 即可实现应用的水平扩展能力。
不过，其中我们也发现了 Prometheus-Adapter 的一些局限性，例如依赖 Prometheus，大部分情况下不能做到开箱即用，需要应用开发自定义 Prometheus metrics，才能配合 HPA 使用。
那么有没有开箱即用型的工具，也能够配合 HPA 实现水平扩展呢？这就是我们今天要学习的 KEDA。
KEDA 的由来
在 Kubernetes 诞生的时候，第一个专门为 Kubernetes 设计的监控工具，叫 Heapster。Heapster 能够收集 Node 节点上的 cAdvisor 数据，获取 pod 的 CPU、内存、网络和磁盘的指标，它与 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 等工具结合使用，即可实现自动扩缩容。
但是 2016 年 Prometheus 从 CNCF 毕业之后，社区转向支持 Prometheus，停止了对 Heapster 的维护。直到 2018 年的 10 月，Prometheus-Adapter 才首次发布，直到 2019 年 4 月，Prometheus-Adapter 才支持了 Kubernetes HPA，所以在那段时期，Kubernetes 社区还没有非常成熟的自动扩缩容方案。
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1. KEDA是基于事件驱动的自动扩缩容方案，可以根据各种事件源的事件触发 Pod 的扩缩容。 2. KEDA的架构包括ScaledObject、事件源、Scaler和Metrics Adapter，能够快速响应负载变化，提高可靠性。 3. KEDA支持多种事件源，如 HTTP 请求、消息队列消息、数据库连接等，且内置了多种Scaler，如基于Kafka topic的、基于MySQL或者PostgreSQL数据库的。 4. KEDA的优势包括更灵活的扩缩容策略，更快的扩缩容速度和更高的资源利用率。 5. KEDA与Prometheus-Adapter的对比表明，选择KEDA还是Prometheus-Adapter取决于具体需求，如应用是事件驱动的则KEDA更适合，而如果是指标驱动的则Prometheus-Adapter更合适。
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橙汁keda 用是可以用 但要看你集群规模 和应用的架构，我觉得kubernetrs应用基本都是这样，只有规模足够大使用效果更好，你说你就5个页面几个后端，上集群可能就大材小用了2024-04-22归属地：北京
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