Maîtrisez l'Autoscaling dans Kubernetes

L’autoscaling dans Kubernetes permet d’ajuster automatiquement les ressources en fonction de la charge de travail, garantissant ainsi des performances optimales et une gestion efficace des coûts. Grâce à trois mécanismes clés — Horizontal Pod Autoscaler (HPA), Vertical Pod Autoscaler (VPA) et Cluster Autoscaler (CA) — Kubernetes adapte dynamiquement le nombre de pods et de nœuds ou ajuste leurs ressources. Cette flexibilité est essentielle pour éviter la sous-utilisation des ressources tout en maintenant la scalabilité des applications.

Pourquoi mettre en place de l’autoscaling ?

L’autoscaling est une fonctionnalité essentielle de Kubernetes, car il permet d’adapter dynamiquement l’infrastructure aux besoins réels des applications. Sans lui, un cluster risque soit d’être sous-provisionné, entraînant des ralentissements et des erreurs, soit d’être surprovisionné, générant un gaspillage de ressources et des coûts inutiles. Voici les principales raisons pour lesquelles l’autoscaling est indispensable.

S’adapter aux variations de charge

Dans un environnement de production, la charge des applications peut fluctuer en fonction de nombreux facteurs :

• Une augmentation soudaine du trafic sur un site e-commerce lors des périodes de soldes
• Une montée en charge d’une API en raison d’une campagne marketing
• Des pics d’utilisation quotidiens liés aux horaires des utilisateurs

Sans autoscaling, ces variations peuvent entraîner des ralentissements, voire des échecs d’exécution pour les applications. Avec le HPA, le nombre de pods s’ajuste automatiquement pour absorber ces pics sans intervention manuelle.

Exemple d’impact sans autoscaling :

Un site web subit un pic de trafic, mais son cluster n’a pas d’autoscaling activé :

502 Bad Gateway
Service Unavailable: Too many requests

Avec l’autoscaling, le cluster adapte ses ressources et le service reste opérationnel.

Éviter le gaspillage des ressources

Le provisionnement manuel d’un cluster conduit souvent à un surdimensionnement pour anticiper les pics de charge. Cependant, la majeure partie du temps, ces ressources restent inutilisées, générant des coûts élevés.

Avec le VPA, chaque pod reçoit exactement les ressources dont il a besoin, sans surallocation. De même, le Cluster Autoscaler réduit automatiquement le nombre de nœuds lorsque ceux-ci deviennent inutiles.

Exemple d’économie avec autoscaling :

Un cluster tourne avec 10 nœuds alors que seulement 5 sont utilisés. Sans autoscaling, ces 5 nœuds excédentaires continuent de consommer des ressources inutilement. Avec le Cluster Autoscaler, ils sont supprimés, réduisant ainsi les coûts d’infrastructure.

Optimiser les performances des applications

Une application qui manque de ressources peut subir des lenteurs, voire des échecs d’exécution. En ajustant dynamiquement les ressources allouées, l’autoscaling garantit un fonctionnement optimal en toutes circonstances.

Le VPA peut par exemple augmenter la mémoire allouée à un pod lorsqu’il atteint sa limite, évitant ainsi des erreurs du type :

OOMKilled: Container out of memory

De son côté, le Horizontal Pod Autoscaler assure qu’un service critique dispose toujours d’un nombre suffisant de pods pour répondre à la demande, améliorant ainsi sa disponibilité et son temps de réponse.

la gestion de l’infrastructure

Sans autoscaling, les équipes doivent manuellement surveiller et ajuster les ressources allouées à leurs applications, ce qui est long, coûteux et source d’erreurs.

Avec l’autoscaling, Kubernetes s’occupe automatiquement de ces ajustements, permettant aux équipes de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, comme l’optimisation du code ou l’amélioration de l’expérience utilisateur.

Réduire les coûts et améliorer la rentabilit

L’un des plus grands avantages de l’autoscaling est son impact direct sur les coûts. En optimisant dynamiquement les ressources utilisées, il permet de réduire les dépenses liées à l’infrastructure, en particulier dans les environnements cloud, où chaque CPU, Go de mémoire ou nœud inutilisé représente une dépense superflue.

Dans une architecture multi-cloud ou hybride, l’autoscaling peut également permettre de déplacer dynamiquement les charges de travail entre différentes plateformes en fonction du coût des ressources disponibles.

Les trois types d’autoscaling dans Kubernetes

L’autoscaling dans Kubernetes repose sur trois mécanismes principaux qui permettent d’ajuster les ressources en fonction des besoins des applications. Chacun d’eux joue un rôle spécifique pour optimiser les performances et éviter le gaspillage des ressources.

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

Le Horizontal Pod Autoscaler (HPA) ajuste dynamiquement le nombre de pods en fonction des ressources consommées, comme la CPU ou la mémoire. Il est particulièrement utile pour les applications soumises à des variations de charge importantes.

Lorsqu’un pod atteint une utilisation de CPU élevée, l’HPA augmente automatiquement leur nombre pour absorber la montée en charge. Inversement, si la charge diminue, il réduit le nombre de pods pour économiser des ressources.

Exemple de HPA :

Après l’activation du HPA, une commande permettant d’afficher son état peut donner :

NAME        REFERENCE         TARGETS     MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
my-app-hpa  Deployment/my-app 60%/80%     2         10        4          10m

Ici, la charge CPU atteint 60 % de l’objectif défini à 80 %, et Kubernetes a fait évoluer le nombre de pods à 4 en conséquence.

Vertical Pod Autoscaler (VPA)

Contrairement au HPA, le Vertical Pod Autoscaler (VPA) ne modifie pas le nombre de pods, mais ajuste la quantité de CPU et de mémoire allouée à chaque pod. Il est utile pour les applications dont la consommation de ressources varie fortement sans pour autant nécessiter plus d’instances.

Lorsque l’utilisation d’un pod devient insuffisante ou excessive, le VPA ajuste ses ressources pour garantir une exécution fluide.

Exemple de VPA :

Une vérification des recommandations du VPA peut donner :

NAME         CPU REQUEST  CPU LIMIT  MEMORY REQUEST  MEMORY LIMIT
my-app-vpa   250m → 500m  500m → 1G  512Mi → 1Gi     1Gi → 2Gi

Ici, le VPA recommande d’augmenter l’allocation en CPU et en mémoire pour répondre aux besoins réels de l’application.

Cluster Autoscaler (CA)

Le Cluster Autoscaler (CA) ajuste le nombre de nœuds dans un cluster en fonction des besoins en capacité. Si certains pods ne peuvent pas être programmés faute de ressources disponibles, il ajoute automatiquement de nouveaux nœuds. À l’inverse, si des nœuds sont sous-utilisés, il les supprime pour réduire les coûts.

Ce mécanisme est particulièrement utile dans les environnements cloud, où l’ajout et la suppression de nœuds peuvent être automatisés via des fournisseurs comme AWS, Google Cloud ou Azure.

Exemple de sortie CA :

Lorsqu’un nouveau nœud est ajouté, on peut observer dans les logs du Cluster Autoscaler :

Expanding node group: adding 1 node(s) to node pool 'worker-nodes'
New node 'node-xyz' successfully registered

Inversement, si un nœud est supprimé :

Node 'node-abc' is underutilized, scheduling removal
Node 'node-abc' successfully drained and removed from the cluster

Le Cluster Autoscaler garantit ainsi que les ressources sont allouées de manière optimale, sans gaspillage.

Résumé

Voici un schéma récapitulatif des trois types d’autoscaling dans Kubernetes et de leur rôle respectif :

Bonnes pratiques pour un autoscaling efficace

L’autoscaling dans Kubernetes est un puissant levier d’optimisation des performances et des coûts, mais il doit être configuré correctement pour éviter les effets indésirables comme des sur-allocations inutiles ou des instabilités. Voici quelques bonnes pratiques à suivre pour garantir un autoscaling efficace.

Définir correctement les requêtes et limites de ressources

Les autoscalers, notamment le HPA et le VPA, prennent leurs décisions en fonction de l’utilisation des ressources des pods. Pour qu’ils puissent fonctionner efficacement, chaque pod doit avoir des requests (requêtes) et limits (limites) correctement définies pour la CPU et la mémoire.

• Requests : La quantité minimale de ressources garantie pour un pod
• Limits : La quantité maximale qu’un pod peut consommer

Sans ces valeurs, Kubernetes ne peut pas correctement ajuster les ressources et risque de provoquer des surcharges ou des sous-utilisations.

Exemple de problème sans requests et limits :

Un pod tourne sans définition de ressources, entraînant une consommation excessive de mémoire et un crash :

OOMKilled: Container out of memory

Avec des valeurs bien définies, Kubernetes évite ces erreurs en ajustant dynamiquement les ressources.

Choisir des métriques pertinentes pour l’HPA

Par défaut, l’HPA utilise la CPU comme indicateur principal d’ajustement. Cependant, selon l’application, il peut être plus pertinent d’utiliser d’autres métriques, comme :

• L’utilisation de la mémoire (utile pour les applications gourmandes en RAM)
• Le nombre de requêtes HTTP par seconde (intéressant pour les API)
• Le taux de traitement des files d’attente (pratique pour les applications asynchrones)

Il est recommandé d’utiliser Prometheus ou Metrics Server pour exposer et collecter ces métriques personnalisées.

Surveiller l’impact de l’autoscaling

Une mauvaise configuration de l’autoscaling peut provoquer des effets de bord, comme un redimensionnement trop fréquent des pods ou une consommation excessive de ressources. Il est essentiel de :

• Observer la fréquence des changements : Un autoscaling trop agressif peut provoquer une instabilité.
• Analyser les logs et métriques avec Grafana et Prometheus pour détecter des anomalies.
• Ajuster les seuils pour éviter des réactions trop brutales aux variations de charge.

Combiner intelligemment les différents autoscalers

L’utilisation combinée des trois autoscalers de Kubernetes (HPA, VPA et Cluster Autoscaler) doit être pensée avec soin :

• HPA et Cluster Autoscaler : Fonctionnent bien ensemble pour garantir que le cluster dispose toujours de suffisamment de nœuds pour accueillir les pods supplémentaires.
• VPA seul : Recommandé pour les charges de travail fixes qui nécessitent une allocation optimale des ressources sans besoin de scaling horizontal.

Mauvaise configuration à éviter :

• Activer HPA et VPA sur la même métrique, ce qui peut provoquer des ajustements contradictoires.
• Laisser Cluster Autoscaler sans monitoring, risquant de créer trop de nœuds inutiles.

Tester l’autoscaling avant la mise en production

Avant de déployer un système d’autoscaling en production, il est essentiel de le tester dans un environnement de préproduction.

• Effectuer des tests de charge avec des outils comme K6 ou Locust.
• Analyser les comportements des autoscalers face à des pics de charge soudains.
• Ajuster les paramètres avant la mise en production pour éviter des instabilités.

Conclusion

L’autoscaling est un élément important pour garantir la performance, la stabilité et l’optimisation des coûts dans un cluster Kubernetes. Grâce aux trois mécanismes principaux — Horizontal Pod Autoscaler (HPA), Vertical Pod Autoscaler (VPA) et Cluster Autoscaler (CA) —, il est possible d’adapter dynamiquement les ressources en fonction des besoins réels des applications.

L’autoscaling peut sembler complexe à mettre en place, mais une bonne configuration permet d’avoir un cluster réactif, performant et économique.

Prochainement, je publierai des guides détaillés sur chaque type d’autoscaler (HPA, VPA et CA) avec des configurations précises et des exemples concrets pour vous aider à les implémenter efficacement dans vos environnements Kubernetes. Restez connectés !