AHPA：开启 Kubernetes 弹性预测之门

作者：元毅、子白

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导读

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在云原生容器时代，用户需要面对不同的业务场景：周期性的业务，Serverless 按需使用等。在使用自动弹性中， 会发现这样或那样的问题，其中最需要关注的是弹性滞后、冷启动问题。阿里云原生与达摩院决策智能组推出AHPA 弹性预测主要出发点是基于检测到的周期做“定时规划”，通过规划实现提前扩容的目的，在保证业务稳定的情况下，让你真正实现按需使用。

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背景

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用户对云弹性能力的期望越来越高，这个期望主要来自两方面。一是云原生概念的崛起，从 VM 时代到了容器时代，云的使用模式正在发生变化。二是新型业务模式的崛起，这些崛起的新型业务模式在设计之初就是基于云来建构的，天然就有对弹性的诉求。

有了云，用户不再需要自己从物理机、机房搭建基础设施，云给用户提供了非常弹性的基础设施。云的最大优势就是可以给用户提供弹性的资源供给，特别是到了云原生时代，用户对弹性的诉求也越来越强烈。弹性需求强度在 VM 时代还是人工操作分钟级别的，在容器时代，已经达到秒级的要求，用户面对不同的业务场景，对云的期望和要求也正在发生变化：

• 周期性的业务场景：新型业务比如直播、在线教育和游戏，这些业务有一个很大的共同点就是有非常明显的周期性，这种周期性促使客户思考面向弹性的业务架构。再加上云原生的理念很自然的就想到按需弹起一批服务起来，用完就释放。

• Serverless 的到来：Serverless 的核心理念是按需使用，自动弹性。用户不需要容量规划。但当你真正开始使用 Serverless 的时候，会发现这样或那样的问题，其中最需要关注的是弹性滞后、冷启动问题。对于响应时延敏感的业务，这是不可接受的。

那么面对上面的场景，当前 Kubernetes 中现有的弹性方案是否可以解呢？

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传统弹性方案面临的问题

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一般在 Kubernetes 中管理应用实例数有三种方式：固定实例数、HPA 和 CronHPA 。使用最多的是固定实例数，固定实例数最大的问题就是在业务波谷时造成很明显的资源浪费。为了解决资源浪费的问题所以有了 HPA，但 HPA 的弹性触发是滞后的，这就导致资源的供给也会滞后，资源不能及时供给可能会导致业务稳定性下降。CronHPA 可以定时伸缩，看起来可以解决弹性滞后的问题，但具体定时粒度有多细、业务量有变化时需要频繁地手动调节定时弹性策略吗？如果这样做，这就会带来非常繁重的运维复杂度，也很容易出错。

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AHPA 弹性预测

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AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）弹性预测主要出发点是基于检测到的周期做“定时规划”，通过规划实现提前扩容的目的。但既然是规划就会有疏漏，所以需要对规划的实例数有一个实时调整的能力。所以本方案有两个弹性策略：主动预测和被动预测。主动预测基于 RobustSTL 算法从历史数据中识别周期性趋势，主动预测下个周期应用的实例数量；被动预测基于应用实时数据设定实例数量，可以很好的应对突发流量。此外，AHPA 还增加了兜底保护策略，用户可以设置实例数量的上下界。AHPA 算法中最终生效的实例数是主动预测、被动预测及兜底策略中的最大值。

1 架构

弹性首先是要在业务稳定的情况下进行的，弹性伸缩的核心目的不仅是帮用户节省成本，更是增强业务的整体稳定性、免运维能力和构建核心竞争力。AHPA 架构设计的基本原则：

• 稳定性：保证用户服务稳定的情况下进行弹性伸缩

• 免运维：不给用户增加额外的运维负担，包括：不在用户侧增加新的 Controller、Autoscaler 配置语义比 HPA 更清晰

• 面向 Serverless：以应用为中心，面向应用维度的设计，用户无需关心实例个数的配置，按需使用、自动弹性。

架构如下：

• 丰富的数据指标：支持包括 CPU、Memory、QPS、RT 以及外部指标等

• 稳定性保障：AHPA 的弹性逻辑基于主动预热、被动兜底的策略，并结合降级保护，保证了资源稳定。

• 主动预测：根据历史预测出未来一段时间的趋势结果，适用于周期性的应用。
• 被动预测：实时预测。针对突发流量场景，通过被动预测实时准备资源。
• 降级保护：支持配置多个时间区间范围最大、最小实例。

• 多种伸缩方式：AHPA 支持伸缩方式包括 Knative、HPA 以及 Deployment：

• Knative：解决 Serverless 应用场景下，基于并发数/QPS/RT 弹性冷启动的问题
•  HPA：简化 HPA 弹性策略配置，降低用户使用弹性的门槛，解决使用 HPA 面临的冷启动的问题
• Deployment：直接使用 Deployment，自动扩缩容

2 适应场景

AHPA 适应场景包括：

• 有明显周期性场景。如直播、在线教育、游戏服务场景等
• 固定实例数+弹性兜底。如常态业务下应对突发流量等

• 推荐实例数配置场景

3 预测效果

开启 AHPA 弹性后，我们提供可视化页面，用于查看 AHPA 效果。下面是一个基于 CPU 指标进行预测的示例（与使用 HPA 比较）：

说明：

• Predict CPU Oberserver：蓝色表示 HPA 实际的 CPU 使用量，绿色表示预测出来的 CPU 使用量。绿色曲线大于蓝色，表明通过预测给出的容量是足够的。

• Predict POD Oberserver：蓝色表示使用 HPA 实际的扩所容 Pod 数，绿色表示预测出来的扩所容 Pod 数，绿色曲线小于蓝色，表明通过预测弹性的 Pod 数更低。
• 周期性：根据历史 7 天的数据，通过预测算法检测到该应用具备周期性。

结论：预测结果表明，弹性预测趋势符合预期。

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邀测试用

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