Гпа размерность: ГПА Урал 43206 каркасный фургон — купить от производителя в Челябинске с доставкой по России

Манометр Testo 512 — 0…20 гПа

Описание
ХАРАКТЕРИСТИКИ
КОМПЛЕКТАЦИИ
ЗАГРУЗКИ

Прибор Testo 512 одновременно отображает давление и скорость потока на большом, четком, подсвечивающемся дисплее. Данные измерений распечатываются по месту замера с датой и временем, также как и макс./мин. значение. Testo 512 позволяет переключать размерность для измерения скорости потока: м/с, фут/мин. Для измерения давления могут быть установлены восемь различных единиц: кПа, гПа, Па, ммh3O, ммHg, psi, дюймh3O, дюймHg.

В приборе предусмотрено сглаживание пульсаций для плавного вычисления среднего значения, а также встроенная компенсация плотности. Текущее значение можно зафиксировать на дисплее с помощью кнопки HOLD. Измеренные макс./мин. значения могут быть отображены на дисплее Testo 512 или сохранены в памяти.
Чехол TopSafe защищает прибор от повреждений, загрязнений и влаги.

Преимущества продукта:

• 8 единиц измерения давления: кПа, гПа, Па, мм H₂O, ммHg, psi, дюйм H₂O, дюйм Hg

• 2 единицы измерения скорости потока: м/с, фут/мин

• Встроенная функция компенсации по плотности

• Дисплей с подсветкой

• Отображение макс. /мин. значений и функция фиксации значения на дисплее (Hold)

• Печать данных измерений с указанием даты/времени и мин./макс. значений

Технические характеристики манометра Testo 512 — 0…20 гПа

ИЗМЕРЕНИЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОГО ДАВЛЕНИЯ (ПЬЕЗОРЕЗИСТИВНЫЙ СЕНСОР)
Диапазон измерений	0 … +20 гПа  +5 … +55 м/с  985 … 10830 всп/мин.
Погрешность	0,5% полн. шкалы
Разрешение	0,01 гПа  0,1 м/с  0,1 всп/мин.
Перегрузка	±200 гПа
ДРУГИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ
Выборочные модули	hPa, Pa, mmH₂O, inH₂O, inHg, mmHg, kPa, psi, m/s, fpm
Среднее значение измерения	все не вызывающие коррозии газы
Дисплей	LCD
Размер дисплея	2 строки
Температура хранения	-10 . .. +70°C
Рабочая температура	0 … +60°С
Тип батареи	9В блочная батарейка 6F22
Ресурс батареи	≈ 120 часов
Размеры	202 x 57 x 42 мм
Вес	300г

Инструкции

  Манометр Testo 512. Руководство пользователя

Паскаль (единица измерения) | это.

.. Что такое Паскаль (единица измерения)?

У этого термина существуют и другие значения, см. Паскаль (значения).

Паска́ль (обозначение: Па, международное: Pa) — единица измерения давления (механического напряжения) в Международной системе единиц (СИ).

Паскаль равен давлению (механическому напряжению), вызываемому силой, равной одному ньютону, равномерно распределённой по нормальной к ней поверхности площадью один квадратный метр.

1 Па = 1 Н/м² ≡ 1 Дж/м³ ≡ 1 кг/(м·с²) ;

Единица названа в честь французского физика и математика Блеза Паскаля.

Кратные и дольные единицы

Десятичные кратные и дольные единицы образуют с помощью стандартных приставок СИ.

Сравнение с другими единицами измерения давления

Единицы давления

	Паскаль (Pa, Па)	Бар (bar, бар)	Техническая атмосфера (at, ат)	Физическая атмосфера (atm, атм)	Миллиметр ртутного столба (мм рт. ст.,mmHg, Torr, торр)	Метр водяного столба (м вод. ст.,m H2O)	Фунт-сила на кв. дюйм (psi)
1 Па	1 Н/м2	10−5	10,197·10−6	9,8692·10−6	7,5006·10−3	1,0197·10−4	145,04·10−6
1 бар	105	1·106дин/см2	1,0197	0,98692	750,06	10,197	14,504
1 ат	98066,5	0,980665	1 кгс/см2	0,96784	735,56	10	14,223
1 атм	101325	1,01325	1,033	1 атм	760	10,33	14,696
1 мм рт.ст.	133,322	1,3332·10−3	1,3595·10−3	1,3158·10−3	1 мм рт. ст.	13,595·10−3	19,337·10−3
1 м вод. ст.	9806,65	9,80665·10−2	0,1	0,096784	73,556	1 м вод. ст.	1,4223
1 psi	6894,76	68,948·10−3	70,307·10−3	68,046·10−3	51,715	0,70307	1 lbf/in2

На практике применяют приближённые значения: 1 атм = 0,1 МПа и 1 МПа = 10 атм. 1 мм водяного столба примерно равен 10 Па, 1 мм ртутного столба равен приблизительно 133 Па.

Нормальное атмосферное давление принято считать равным 760 мм ртутного столба, или 101 325 Па (101 кПа).

Размерность единицы давления (Н/м²) совпадает с размерностью единицы плотности энергии (Дж/м³), но с точки зрения физики эти единицы не эквивалентны, так как описывают разные физические свойства. В связи с этим некорректно использовать Паскали для измерения плотности энергии, а давление записывать как Дж/м³.

гПа – единица измерения давления в гектопаскалях

Гектопаскаль в 100 раз больше паскаля, который является единицей СИ для давления. Гектопаскаль — международная единица измерения атмосферного или барометрического давления. 1 гектопаскаль равен 100 паскалям.

Из-за своего низкого значения гектопаскаль идеален для использования в качестве меры атмосферного давления и других низких давлений газа, таких как перепады потоков воздуха в системах кондиционирования воздуха или аэродинамических трубах.

Один гектопаскаль в точности равен одному миллибару, и хотя научное сообщество официально приняло гектопаскаль вместо миллибара, миллибары по-прежнему широко используются во всем мире из-за их исторического распространения.

Вы можете преобразовать показание в гектопаскалях в другие технические единицы, умножив его на соответствующий коэффициент преобразования в списке ниже.

В качестве альтернативы вы можете позволить конвертеру единиц давления сделать расчет за вас.

гПа — гектопаскаль, мбар — единицы миллибар, диапазон единиц измерения давления

• Датчик абсолютного давления с интерфейсом USB от 500 до 1100 гПа
• Диапазон абсолютного вакуума 1000 мбар Датчик давления воздуха на выходе 0–10 В пост. тока для исследовательских целей
• Цифровой манометрический самописец +/-100 мбар с допуском ATEX
• Преобразователь вакуума 40 мбар для управления преобразователем частоты насоса

Содержание

Коэффициенты пересчета

• 0,001 бар
• 0,0145038 фунтов на кв. дюйм
• 1 мбар
• 100 Н/м²
• 100 Па
• 1 гПа
• 0,1 кПа
• 0,0001 МПа
• 0,00101972 кг/см²
• 10,1972 мм·ч3O 4°C (39,2°F)
• 1,01972 см·ч3O 4°C (390,2°F)
• 0,0101972 мч3О 4°С (39,2°F)
• 0,401463 дюйм3O 4°C (39,2°F)
• 0,0334553 fth3O 4°C (39,2°F)
• 0,750062 мм рт. ст. 0°C (32°F)
• 0,0750062 см рт.ст. 0°C (32°F)
• 0,0295300 дюймов ртутного столба 0°C (32°F)
• 0,750062 торр
• 750,062 мТорр
• 0,000986923 атм
• 0,00101972 на
• 1000 дин/см²
• 0,232060 унций/дюйм²
• 750,062 мкрт.ст. 0°C (32°F)
• 0,00000647490 tsi (Великобритания, длинный)
• 0.00000725189 tsi (США, короткий)
• 0,00104427 тсф (США, короткий)
• 2.08854 псф
• 1,01972 г/см²

Обратите внимание, что приведенные выше коэффициенты пересчета имеют точность до 6 значащих цифр.

гПа — гектопаскаль, мбар — единицы миллибар, диапазон единиц измерения давления

• От 0 до -200 мбар Диапазон всасывания отрицательного манометра Выход 4-20 мА Датчик давления из нержавеющей стали
• Нержавеющая сталь 316L Детали, контактирующие с измеряемой средой 100 мбар Преобразователь давления ATEX
• Барометрический преобразователь давления с высоким разрешением от 550 до 1150 гПа абс.
• Уровень грязной воды, шлама и сточных вод Датчик давления 400 мбар

Таблицы преобразования

Выберите справочную таблицу для преобразования показаний давления в гектопаскалях в другие единицы измерения.

• psi  »  от 1 до 2 000 гПа → от 0,0145038 до 29,0075 psi
• бар  »  от 1 до 2 000 гПа → от 0,001 до 2 000 бар

Справка

гПа в мб единиц

Что такое преобразование из hpa в mbs, например. 1018 гПа в мбс?

Единица гПа (гектопаскаль) имеет точно такое же значение, что и единица мб (миллибар), поэтому преобразование производится один к одному, 1018 гПа = точно 1018 мб.

Барометрическое давление

Что означает гПа по отношению к барометрическому давлению?

гПа — сокращенное название гектопаскалей (100 x 1 паскаль) единиц давления, которые в точности равны единице давления в миллибарах (мб или мбар). Гектопаскаль или миллибар является предпочтительной единицей измерения для записи и прогнозирования барометрического или атмосферного давления в метеорологических сводках Европы и многих других стран. Несмотря на официальную директиву Всемирной метеорологической организации 1986, чтобы поэтапно отказаться от использования миллибаров в пользу гектопаскаля, он все еще широко используется.

гПа — гектопаскаль, мбар — единицы миллибар, диапазон единиц измерения давления

• Диапазон 50 мбар изб. Выход 4-20 мА Датчик давления бензина для автомобильных испытаний
• Преобразователь барометрического давления и считыватель от 1013 до 1400 мбар
• Нержавеющая сталь 316L, смачиваемые части 100 мбар Датчик давления ATEX 100 мбар
• Высокое барометрическое давление от 1500 hPa до 550 hPa 1 преобразователь давления с разрешением

Термины, связанные с единицами измерения

Другие страницы, связанные с техническими терминами единиц измерения.

Руководство по Kubernetes HPA на примере

Масштабируемость — одно из основных преимуществ Kubernetes (K8s). Чтобы получить максимальную отдачу от этого преимущества (и эффективно использовать K8), вам необходимо четко понимать, как работает автомасштабирование Kubernetes. В нашем предыдущем посте [ссылка] мы рассмотрели автомасштабирование вертикальных модулей (VPA). Здесь мы углубимся в тему горизонтального автомасштабирования модулей (HPA) в Kubernetes. Мы дадим определение HPA, объясним, как это работает, и предоставим подробное практическое руководство, которое проведет вас через пример проекта с использованием HPA.

Основы автомасштабирования Kubernetes

Прежде чем мы углубимся в HPA, нам нужно рассмотреть автомасштабирование Kubernetes в целом. Автомасштабирование — это метод автоматического увеличения или уменьшения рабочих нагрузок K8 на основе истории использования ресурсов. Автомасштабирование в Kubernetes имеет три измерения:

1. Horizontal Pod Autoscaler (HPA): регулирует количество реплик приложения.
2. Автомасштабирование кластера: регулирует количество узлов кластера.
3. Вертикальное автомасштабирование Pod (VPA): регулирует запросы ресурсов и ограничения контейнера.

Различные средства автомасштабирования работают на одном из двух уровней Kubernetes

• Уровень пода: Методы HPA и VPA применяются на уровне пода. И HPA, и VPA будут масштабировать доступные ресурсы или экземпляры контейнера.
• Уровень кластера: : Средство автомасштабирования кластера относится к уровню кластера, где оно увеличивает или уменьшает количество узлов внутри вашего кластера.

Теперь, когда мы обобщили основы, давайте более подробно рассмотрим HPA.

Что такое HPA?

HPA — это форма автоматического масштабирования, которая увеличивает или уменьшает количество модулей в контроллере репликации, развертывании, наборе реплик или наборе с отслеживанием состояния в зависимости от использования ЦП — масштабирование является горизонтальным, поскольку оно влияет на количество экземпляров, а не на выделенные ресурсы. в один контейнер.

HPA может принимать решения о масштабировании на основе пользовательских или внешних показателей и работает автоматически после первоначальной настройки. Все, что вам нужно сделать, это определить МИН. и МАКС. количество реплик.

После настройки контроллер Horizontal Pod Autoscaler отвечает за проверку метрик, а затем за соответствующее масштабирование реплик. По умолчанию HPA проверяет метрики каждые 15 секунд.

Для проверки метрик HPA зависит от другого ресурса Kubernetes, известного как Сервер показателей . Сервер метрик предоставляет стандартные данные измерения использования ресурсов, собирая данные из «kubernetes.summary_api» , такие как использование ЦП и памяти для узлов и модулей. Он также может предоставить доступ к пользовательским метрикам (которые могут быть собраны из внешнего источника), таким как количество активных сеансов в балансировщике нагрузки, указывающее объем трафика.

Хотя процесс масштабирования HPA является автоматическим, в некоторых случаях вы также можете учитывать предсказуемые колебания нагрузки. Например, вы можете:

• Настройка количества реплик в зависимости от времени суток.
• Установите различные требования к емкости для выходных или непиковых часов.
• Реализуйте расписание емкости реплики на основе событий (например, увеличение емкости после выпуска кода).

Как работает HPA?

Обзор HPA

Проще говоря, HPA работает по принципу «проверить, обновить, снова проверить». Вот как работает каждый из шагов в этом цикле.

1. HPA постоянно отслеживает использование ресурсов сервером метрик.
2. На основе собранных данных об использовании ресурсов HPA рассчитает требуемое количество необходимых реплик.
3. Затем HPA решает масштабировать приложение до желаемого количества реплик.
4. Наконец, HPA изменяет нужное количество реплик.
5. Поскольку HPA осуществляет постоянный мониторинг, процесс повторяется с шага 1.

Ограничения HPA

Хотя HPA является мощным инструментом, он не идеален для всех вариантов использования и не может решить все проблемы с ресурсами кластера. Вот наиболее распространенные примеры:

• Одним из самых известных ограничений HPA является то, что он не работает с наборами демонов.
• Если вы не установите эффективные ограничения ЦП и памяти для модулей, ваши модули могут часто завершать работу или, с другой стороны, вы будете тратить ресурсы впустую.
• Если кластеру не хватает емкости, HPA не сможет масштабироваться до тех пор, пока в кластер не будут добавлены новые узлы. Cluster Autoscaler (CA) может автоматизировать этот процесс. У нас есть статья, посвященная CA; однако ниже приводится краткое контекстуальное объяснение.

Средство автоматического масштабирования кластера (CA) автоматически добавляет или удаляет узлов в кластере на основе запросов ресурсов от модулей. В отличие от HPA, Cluster Autoscaler не смотрит на доступную память или ЦП, когда запускает автомасштабирование. Вместо этого Cluster Autoscaler реагирует на события и проверяет наличие незапланированных модулей каждые 10 секунд.

Пример EKS: как внедрить HPA

Чтобы помочь вам начать работу с HPA, давайте рассмотрим несколько практических примеров. Мы последовательно выполним следующие шаги:

1. Создание кластера EKS
2. Установите сервер метрик
3. Разверните образец приложения
4. Установка горизонтального модуля автомасштабирования
5. Мониторинг событий HPA
6. Уменьшить нагрузку

Шаг 1: создайте кластер EKS

На этом этапе мы будем использовать AWS EKS (управляемый сервис Amazon Kubernetes), поэтому убедитесь, что у вас есть доступ к вашей учетной записи AWS. Мы будем использовать eksctl , простой инструмент командной строки для создания и управления кластерами в EKS. Он написан на Go и использует CloudFormation в фоновом режиме.

Файл kubeconfig кластера EKS будет храниться в локальном каталоге (вашей рабочей станции или ноутбука), и в случае успешного выполнения команды вы увидите состояние готовности. Для начала запустим eksctl команда create cluster ниже (в этом примере используется Kubernetes версии 1.20).

 $ eksctl создать кластер --name example-hpa-autoscaling --version 1.20 --region us-west-2 --nodegroup-name hpa-worker-instances --node-type c5.large --nodes 1
2021-08-30 12:52:24 [ℹ] версия eksctl 0.60.0
2021-08-30 12:52:24 [ℹ] использование региона us-west-2
2021-08-30 12:52:26 [ℹ] установка зон доступности [us-west-2a us-west-2b us-west-2d]
2021-08-30 12:52:26 [ℹ] подсети для us-west-2a - public:192.168.0.0/19 частный: 192.168.96.0/19
2021-08-30 12:52:26 [ℹ] подсети для us-west-2b - общедоступные: 192. 168.32.0/19 частные: 192.168.128.0/19
2021-08-30 12:52:26 [ℹ] подсети для us-west-2d - public:192.168.64.0/19 private:192.168.160.0/19
2021-08-30 12:52:26 [ℹ] nodegroup "hpa-worker-instances" будет использовать "" [AmazonLinux2/1.20]
2021-08-30 12:52:26 [ℹ] с использованием Kubernetes версии 1.20
2021-08-30 12:52:26 [ℹ] создание кластера EKS "example-hpa-autoscaling" в регионе "us-west-2" с управляемыми узлами
...
...
2021-08-30 12:53:29[ℹ] ожидание стека CloudFormation
30.08.2021, 13:09:00 [ℹ] развертывание стека «eksctl-example-hpa-autoscaling-nodegroup-hpa-worker-instances»
2021-08-30 13:09:00 [ℹ] ожидание стека CloudFormation
2021-08-30 13:12:11 [ℹ] ожидание доступности плоскости управления...
2021-08-30 13:12:11 [✔] kubeconfig сохранен как "/Users/karthikeyan/.kube/config"
2021-08-30 13:12:11 [ℹ] нет задач
2021-08-30 13:12:11 [✔] созданы все ресурсы кластера EKS для "example-hpa-autoscaling"
2021-08-30 13:12:13 [ℹ] nodegroup "hpa-worker-instances" имеет 1 узел (узлы)
2021-08-30 13:12:13 [ℹ] узел "ip-192-168-94-150. us-west-2.compute.internal" готов
2021-08-30 13:12:13 [ℹ] ожидание готовности хотя бы 1 узла (узлов) в "hpa-worker-instances"
2021-08-30 13:12:13 [ℹ] nodegroup "hpa-worker-instances" имеет 1 узел (узлы)
2021-08-30 13:12:13 [ℹ] узел "ip-192-168-94-150.us-west-2.compute.internal" готов
2021-08-30 13:14:20 [ℹ] команда kubectl должна работать с "/Users/karthikeyan/.kube/config", попробуйте "kubectl получить узлы"
2021-08-30 13:14:20 [✔] Кластер EKS "example-hpa-autoscaling" в регионе "us-west-2" готов 

Затем проверьте кластер:

 $ aws eks description-cluster --name my-hpa-demo-cluster --region us-west-2 

Вы также можете проверить, войдя в консоль AWS:

Чтобы получить контекст кластера для входа в систему, прочитайте локальную конфигурацию kube, как показано ниже:

 $ cat ~/.kube/config |grep "current-context"
текущий контекст: [email protected] 

Список узлов и модулей:

 $ kubectx bob@example-hpa-autoscaling. us-west-2.eksctl .ио
Переключен на контекст "[email protected]".
$ kubectl получить узлы
ИМЯ СТАТУС РОЛИ ВОЗРАСТ ВЕРСИЯ
ип-192-168-94-150.us-west-2.compute.internal Ready 15m v1.20.4-eks-6b7464
$ kubectl получить модули --all-namespaces
ПРОСТРАНСТВО ИМЕН ИМЯ ГОТОВ СТАТУС ПЕРЕЗАПУСКА ВОЗРАСТ
kube-system aws-node-f45pg 1/1 Работает 0 15м
kube-system coredns-86d9946576-2h3zk 1/1 Бег 0 24м
kube-system coredns-86d9946576-4cvgk 1/1 Бег 0 24м
kube-system kube-proxy-864g6 1/1 Работает 0 15 м 

kubectx — это инструмент, используемый для переключения между различными кластерами Kubernetes. Теперь, когда у нас запущен и работает кластер EKS, теперь нам нужно развернуть сервер метрик.

Установка сервера метрик

Мы можем проверить, настроили ли мы сервер метрик в нашем кластере EKS, используя следующую команду:

 $ kubectl top pods -n kube-system
error: Metrics API недоступен 

📝 Примечание. Для этого процесса мы создали каталог с именем «/Users/bob/hpa/» на нашем локальном ноутбуке и сохранили все файлы конфигурации, используемые в этой статье, в этом месте. Мы рекомендуем создать аналогичный каталог на вашей локальной рабочей станции для загрузки всех необходимых файлов (упомянутых ниже).

Давайте установим сервер метрик. Загрузите файлы YAML с: https://github.com/nonai/k8s-example-files/tree/main/metrics-server

 $ cd /Users/bob/hpa/metrics-server && ls -l
всего 56
-rw-r--r-- 1 боб 1437157072 136 30 августа 13:48 0-service-account.yaml
-rw-r--r-- 1 боб 1437157072 710 30 августа 13:48 1-cluster-roles.yaml
-rw-r--r-- 1 боб 1437157072 362 30 авг 13:48 2-role-binding.yaml
-rw-r--r-- 1 боб 1437157072 667 30 авг 13:48 3-cluster-role-bindings.yaml
-rw-r--r-- 1 боб 1437157072 254 30 авг 13:48 4-service.yaml
-rw-r--r-- 1 боб 1437157072 165930 августа 13:48 5-deployment.yaml
-rw-r--r-- 1 боб 1437157072 331 30 августа 13:48 6-api-service.yaml 

После загрузки файла выполните следующую команду, чтобы создать все ресурсы:

 $ kubectl apply -ф .
serviceaccount/metrics-server создан
Clusterrole.rbac.authorization. k8s.io/system:aggregated-metrics-reader создан
Clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server создан
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server-auth-reader создан
Clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server:system:auth-delegator создан
Clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server создан
сервис/метрический сервер создан
Deployment.apps/metrics-сервер создан
apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io создано 

Проверьте развертывание сервера метрик:

 $ kubectl get pods --all-namespaces
ПРОСТРАНСТВО ИМЕН ИМЯ ГОТОВ СТАТУС ПЕРЕЗАПУСКА ВОЗРАСТ
kube-system aws-node-982kv 1/1 Работает 0 14м
kube-system aws-node-rqbg9 1/1 Работает 0 13м
kube-system coredns-86d9946576-9k6gx 1/1 Бег 0 25м
kube-system coredns-86d9946576-m67h6 1/1 Бег 0 25м
kube-system kube-proxy-lcklc 1/1 Работает 0 13м
куб-система куб-прокси-tk96q 1/1 Бег 0 14м
kube-system metrics-server-9f459d97b-q5989 1/1 Running 0 41s 

Список служб в пространстве имен kube-system:

 $ kubectl get svc -n kube-system
НАЗВАНИЕ ТИП КЛАСТЕР-IP ВНЕШНИЙ-IP ПОРТ(Ы) ВОЗРАСТ
kube-dns ClusterIP 10. 100.0.10 53/UDP, 53/TCP 26 м
metrics-server ClusterIP 10.100.66.231 443/TCP 82s 

Используйте kubectl для просмотра показателей ЦП и памяти:

 $ kubectl top pods -n kube-system
НАЗВАНИЕ ЦП(ядер) ПАМЯТЬ(байт)
aws-node-982kv 4m 40Mi
aws-узел-rqbg9 5m 39Mi
coredns-86d9946576-9k6gx 2m 8Mi
coredns-86d9946576-m67h6 2m 8Mi
kube-proxy-lcklc 1m 11Mi
kube-proxy-tk96q 1m 11Mi
metrics-server-9f459d97b-q5989 3m 15Mi 

Развертывание примера приложения

Теперь мы собираемся использовать собственный образ Docker, работающий на Apache и PHP, чтобы… . Образ Docker общедоступен, поэтому мы можем обращаться к нему непосредственно из развертывания Kubernetes.

Давайте развернем приложение как часть нашего кластера Kubernetes, поддерживая минимум 1 реплику и максимум 10 реплик. Ниже приведена конфигурация, которую вы можете сохранить как «deployment.yml».

 $ cd /Users/bob/hpa/
$ cat развертывание.yml
apiVersion: приложения/v1
вид: развертывание
метаданные:
 имя: hpa-demo-развертывание
спецификация:
 селектор:
   метки соответствия:
     запустить: hpa-demo-deployment
 реплики: 1
 шаблон:
   метаданные:
     этикетки:
       запустить: hpa-demo-deployment
   спецификация:
     контейнеры:
     - имя: hpa-demo-deployment
       изображение: k8s. gcr.io/hpa-example
       порты:
       - контейнерПорт: 80
       Ресурсы:
         пределы:
           процессор: 500 м
         Запросы:
           процессор: 200 м 

Примените его, выполнив:

 $ kubectl apply -f deployment.yml
Deployment.apps/hpa-demo-deployment создан
$ kubectl получить стручки
ИМЯ ГОТОВ СТАТУС ПЕРЕЗАПУСКА ВОЗРАСТ
hpa-demo-deployment-6b988776b4-b2hkb 1/1 Работает 0 20 с 

Мы успешно создали развертывание. Далее получаем список статусов развертывания:

 $ kubectl get deploy
НАЗВАНИЕ ГОТОВО АКТУАЛЬНО ДОСТУПНО ВОЗРАСТ
hpa-demo-deployment 1/1 1 1 9s 

Комплексный мониторинг и оптимизация затрат Kubernetes

Создание службы Kubernetes

На следующем этапе нам нужно создать службу. Образец приложения будет прослушивать общедоступную конечную точку с помощью этой службы. Создайте файл конфигурации службы со следующим содержимым:

 $ cd /Users/bob/hpa/
$ cat service.yaml
апиВерсия: v1
вид: сервис
метаданные:
 имя: hpa-demo-развертывание
 этикетки:
   запустить: hpa-demo-deployment
спецификация:
 порты:
 - порт: 80
 селектор:
   запустить: hpa-demo-deployment 

Эта служба будет внешним интерфейсом для развертывания, которое мы создали выше, к которому мы можем получить доступ через порт 80.

Примените изменения:

 $ kubectl apply -f service.yaml
service/hpa-demo-deployment created 

Мы создали сервис. Далее пролистаем сервис и посмотрим статус:

$ kubectl get svc
НАЗВАНИЕ ТИП КЛАСТЕР-IP ВНЕШНИЙ-IP ПОРТ(Ы) ВОЗРАСТ
hpa-demo-deployment ClusterIP 10.100.124.139 80/TCP 7s
Kubernetes ClusterIP 10.100.0.1 443/TCP 172 м 

Здесь мы видим:

• hpa-demo-deployment = Service Name
• 10.100.124.139 = IP-адрес службы, и она открыта на порту 80/TCP

.

Установка средства автоматического масштабирования Horizontal Pod

Теперь у нас есть образец приложения как часть нашего развертывания, и служба доступна через порт 80. Для масштабирования наших ресурсов мы будем использовать HPA для увеличения масштаба при увеличении трафика и уменьшения ресурсов. при снижении трафика.

Давайте создадим файл конфигурации HPA, как показано ниже:

 $ cd /Users/bob/hpa/
$ кошка hpa. yaml
apiVersion: автомасштабирование/v1
вид: HorizontalPodAutoscaler
метаданные:
 имя: hpa-demo-развертывание
спецификация:
 Масштабная целевая ссылка:
   apiVersion: приложения/v1
   вид: развертывание
   имя: hpa-demo-развертывание
 минРеплики: 1
 максимальное количество реплик: 10
 targetCPUUtilizationPercentage: 50 

Применить изменения:

 $ kubectl apply -f hpa.yaml
horizontalpodautoscaler.autoscaling/hpa-demo-deployment создано 

Проверка развертывания HPA:

 $ kubectl get hpa
НАЗВАНИЕ ССЫЛКА ЦЕЛИ MINPODS MAXPODS РЕПЛИКИ ВОЗРАСТ
hpa-demo-deployment Deployment/hpa-demo-deployment 0%/50% 1 10 0 8s 

Приведенные выше выходные данные показывают, что HPA поддерживает от 1 до 10 реплик модулей, контролируемых hpa-demo-deployment. В приведенном выше примере (см. столбец «ЦЕЛИ») целевое значение 50 % — это средняя загрузка ЦП, которую HPA должен поддерживать, тогда как целевое значение 0 % — это текущее использование.

Если мы хотим изменить значения MIN и MAX, мы можем использовать эту команду:

📝Примечание. Поскольку у нас уже есть те же значения MIN/MAX, вывод выдает ошибку, которая говорит, что она уже существует.

Увеличьте нагрузку

На данный момент мы настроили наш кластер EKS, установили сервер метрик, развернули образец приложения и создали связанный сервис Kubernetes для приложения. Мы также развернули HPA, который будет отслеживать и корректировать наши ресурсы.

Чтобы протестировать HPA в режиме реального времени, увеличим нагрузку на кластер и проверим, как HPA реагирует на управление ресурсами.

Во-первых, давайте проверим текущий статус развертывания:

 $ kubectl get deploy
НАЗВАНИЕ ГОТОВО АКТУАЛЬНО ДОСТУПНО ВОЗРАСТ
hpa-demo-deployment 1/1 1 1 23s 

Далее мы запустим контейнер и отправим бесконечный цикл запросов в службу «php-apache», прослушивая порт 8080. Откройте новый терминал и выполните приведенную ниже команду. :

 # kubectl run -i --tty load-generator --rm --image=busybox --restart=Never -- /bin/sh -c "во время сна 0. 01; do wget -q -O- http:/ /hpa-demo-deployment; готово" 

📝Примечание. Если у вас нет записей DNS для службы, используйте имя службы.

Для просмотра имени службы:

 $ kubectl get svc
НАЗВАНИЕ ТИП КЛАСТЕР-IP ВНЕШНИЙ-IP ПОРТ(Ы) ВОЗРАСТ
hpa-demo-deployment ClusterIP 10.100.95.188 80/TCP 10m 

До того, как мы увеличим нагрузку, статус HPA будет выглядеть так:

 $ kubectl get hpa
НАЗВАНИЕ ССЫЛКА ЦЕЛИ MINPODS MAXPODS РЕПЛИКИ ВОЗРАСТ
hpa-demo-deployment Развертывание/hpa-demo-deployment 0%/50% 1 10 1 12 мес. 

После запуска нагрузочного теста используйте приведенную ниже команду, которая будет показывать состояние HPA каждые 30 секунд:

 $ kubectl get hpa -w
НАЗВАНИЕ ССЫЛКА ЦЕЛИ MINPODS MAXPODS РЕПЛИКИ ВОЗРАСТ
hpa-demo-deployment Развертывание/hpa-demo-deployment 0%/50% 1 10 1 15 мес.
...
...
hpa-demo-deployment Deployment/hpa-demo-deployment 38%/50% 1 10 8 25 м 

Здесь вы можете видеть, что по мере того, как наше использование росло, количество модулей масштабировалось от 1 до 7:

 $ kubectl получить развертывание php-apache
НАЗВАНИЕ ГОТОВО АКТУАЛЬНО ДОСТУПНО ВОЗРАСТ
hpa-demo-deployment 7/7 7 7 21m 

Вы также можете просмотреть показатели использования модуля. Модуль генератора нагрузки генерирует нагрузку для этого примера:

 $ kubectl top pods --all-namespaces
НАЗВАНИЕ ПРОСТРАНСТВА ИМЕН ЦП(ядер) ПАМЯТЬ(байт)
по умолчанию hpa-demo-deployment-6b988776b4-b2hkb 1m 10Mi
генератор нагрузки по умолчанию 10м 1Ми
по умолчанию hpa-demo-deployment-d4cf67d68-2x89ч 97 м 12 миль
по умолчанию hpa-demo-deployment-d4cf67d68-5qxgm 86m 12Mi
по умолчанию hpa-demo-deployment-d4cf67d68-ddm54 131m 12Mi
по умолчанию hpa-demo-deployment-d4cf67d68-g6hhw 72m 12Mi
по умолчанию hpa-demo-deployment-d4cf67d68-pg67w 123m 12Mi
по умолчанию hpa-demo-deployment-d4cf67d68-rjp77 75m 12Mi
по умолчанию hpa-demo-deployment-d4cf67d68-vnd8k 102m 12Mi
kube-система aws-node-982kv 4m 41Mi
куб-система aws-node-rqbg94 м 40 миль
куб-система coredns-86d9946576-9k6gx 4m 9Mi
куб-система coredns-86d9946576-m67h6 4m 9Mi
kube-система kube-proxy-lcklc 1m 11Mi
kube-система kube-proxy-tk96q 1m 11Mi
kube-system metrics-server-9f459d97b-q5989 4m 17Mi 

Мониторинг событий HPA

Если вы хотите увидеть, какие шаги выполняет HPA при масштабировании, используйте эту команду и проверьте раздел событий:

 $ kubectl описать развертывание hpa-demo-deployment
Название: hpa-demo-deployment
Пространство имен: по умолчанию
CreationTimestamp: Пн, 30 августа 2021 г. , 17:15:34 +0530
Ярлыки:
Аннотации: deployment.kubernetes.io/revision: 1
Селектор: run=php-apache
Реплики: 7 желаемых | 7 обновлен | всего 7 | 7 в наличии | 0 NewReplicaSet: hpa-demo-deployment-d4cf67d68 (создано 7/7 реплик)
...
...
События:
  Тип Причина Возраст от сообщения
  ---- ------ ---- ---- -------
  Обычный ScalingReplicaSet 12m deployment-controller Увеличенный набор реплик hpa-demo-deployment-d4cf67d68 до 1
  Нормальный набор реплик масштабирования 5 м39s deployment-controller Увеличенный набор реплик hpa-demo-deployment-d4cf67d68 до 4
  Обычный ScalingReplicaSet 5m24s deploy-controller Увеличенный набор реплик hpa-demo-deployment-d4cf67d68 до 5
  Обычный ScalingReplicaSet 4m38s deploy-controller Увеличенный набор реплик hpa-demo-deployment-d4cf67d68 до 7 

Мы видим, что количество модулей было увеличено с 1 до 4, затем до 5 и, наконец, до 7.

Уменьшить нагрузку

Далее мы уменьшим нагрузку. Перейдите к терминалу, где вы выполнили нагрузочный тест, и остановите генерацию нагрузки, введя + C.

Затем проверьте статус использования ваших ресурсов:

 $ kubectl get hpa
НАЗВАНИЕ ССЫЛКА ЦЕЛИ MINPODS MAXPODS РЕПЛИКИ ВОЗРАСТ
hpa-demo-deployment Развертывание/hpa-demo-deployment 0%/50% 1 10 1 25 мес.
$ kubectl получить развертывание hpa-demo-deployment
НАЗВАНИЕ ГОТОВО АКТУАЛЬНО ДОСТУПНО ВОЗРАСТ
hpa-demo-deployment 1/1 1 1 25m 

Другой способ проверить статус:

 $ kubectl get events 

 51m Обычный SuccessfulCreate replicaset/hpa-demo-deployment-cf6477c46 Создан модуль: hpa-demo-deployment-cf6477c46-b56vr
52 м Обычный SuccessfulRescale horizontalpodautoscaler/hpa-demo-deployment Новый размер: 4; причина: использование ресурсов процессора (в процентах от запроса) выше целевого
52 м Нормальное развертывание ScalingReplicaSet/hpa-demo-deployment Увеличенный набор реплик hpa-demo-deployment-cf6477c46 до 4
52 м Обычный SuccessfulRescale horizontalpodautoscaler/hpa-demo-deployment Новый размер: 6; причина: использование ресурсов процессора (в процентах от запроса) выше целевого
52 м Нормальное развертывание ScalingReplicaSet/hpa-demo-deployment Увеличенный набор реплик hpa-demo-deployment-cf6477c46 до 6
51 м Обычный SuccessfulRescale horizontalpodautoscaler/hpa-demo-deployment Новый размер: 7; причина: использование ресурсов процессора (в процентах от запроса) выше целевого
51 м Нормальное развертывание ScalingReplicaSet/hpa-demo-deployment Увеличенный набор реплик hpa-demo-deployment-cf6477c46 до 7
53 м Нормальный Запланированный модуль/генератор нагрузки Успешно назначен по умолчанию/генератор нагрузки на ip-192-168-74-193. us-west-2.compute.internal
53 м Нормальный Тяговый блок/генератор нагрузки Тяговое изображение "busybox"
52 м. Нормальный. Вытащил модуль/генератор нагрузки. Успешно вытащил изображение «busybox» за 1,223993555 с.
52 м Нормальный Создан модуль/генератор нагрузки Создан генератор нагрузки контейнера
52 м Нормальный Запущен генератор нагрузки/контейнера Запущен генератор нагрузки контейнера 

Уничтожить кластер

Наконец, мы уничтожим демонстрационный кластер EKS с помощью этой команды:

 $ eksctl delete cluster --name my-hpa-demo-cluster --region us-west-2
2021-08-30 20:10:09 [ℹ] версия eksctl 0.60.0
2021-08-30 20:10:09 [ℹ] используя регион us-west-2
2021-08-30 20:10:09 [ℹ] удаление кластера EKS "my-hpa-demo-cluster"
...
...
2021-08-30 20:12:40 [ℹ] ожидание стека CloudFormation "eksctl-my-hpa-demo-cluster-nodegroup-ng-1"
2021-08-30 20:12:41 [ℹ] удалит стек "eksctl-my-hpa-demo-cluster-cluster"
2021-08-30 20:12:42 [✔] удалены все ресурсы кластера
 

Отчеты об использовании и затратах с помощью HPA

Повышение масштабируемости приводит к увеличению сложности — горизонтальное автоматическое масштабирование усложняет отчеты об использовании и затратах, поскольку в уравнение вносится вариативность. Использование легче измерить и отнести к каждому арендатору в кластере Kubernetes, когда емкость абсолютно статична и в кластере не более пары арендаторов. Однако по мере того, как вы добавляете новых арендаторов и постоянно регулируете емкость (что позволяет нам делать HPA), специализированные инструменты становятся обязательными для распределения затрат между арендаторами.

Инструмент Kubecost с открытым исходным кодом решает эту проблему, измеряя подробное использование с помощью концепции Kubernetes и сопоставляя детализированные данные об использовании с информацией о выставлении счетов от вашего облачного провайдера или оценками затрат из вашей локальной среды.

В статическом кластере Kubernetes легче измерять использование и рассчитывать затраты. Гораздо сложнее это сделать, когда ресурсы, выделенные подам, постоянно меняются.

Основная панель инструментов Kubecost, показанная ниже, содержит сводные данные о затратах на кластер, эффективности и состоянии ваших кластеров:

Одна команда Helm устанавливает Kubecost. Вы можете начать здесь и попробовать его бесплатно.

Резюме

Напомним, что в этой статье мы узнали:

• HPA — это один из методов автомасштабирования, встроенных в Kubernetes, используемый для масштабирования таких ресурсов, как развертывания, наборы реплик, контроллеры репликации и наборы с отслеживанием состояния. Он увеличивает или уменьшает количество модулей на основе наблюдаемых показателей и в соответствии с заданными пороговыми значениями.
• Каждый HPA существует в кластере как объект HorizontalPodAutoscaler . Для взаимодействия с этими объектами можно использовать такие команды, как «kubectl get hpa» или «kubectl описать hpa HPA_NAME».
• HPA принимает решения о масштабировании на основе значений запросов ресурсов на уровне контейнера. Поэтому важно настроить значения запросов ресурсов для всех ваших контейнеров.
• Сервер метрик должен быть установлен в кластере Kubernetes для работы HPA.