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4.4 · Parcours 4 — Administrer un cluster (CKA)

Autoscaling (HPA)

Lab Kubernetes · questionnaire de validation · gratuit, dans le navigateur

Une application ne reçoit pas la même charge à 3 h du matin et le jour des soldes. Plutôt que de surdimensionner en permanence, Kubernetes peut ajuster le nombre de réplicas selon la charge mesurée : c'est le rôle du HorizontalPodAutoscaler (HPA).

Ce que vous saurez à la fin : expliquer la boucle de l'HPA et ses prérequis, créer un HPA sur l'utilisation CPU, lire son état, régler son comportement (stabilisation), et situer l'HPA par rapport au VPA et à l'autoscaling des nœuds.

Au programme de ce lab

  1. Votre mission
  2. Pas à pas
  3. Les trois autoscalers
  4. La boucle de l'HPA
  5. Créer un HPA
  6. Lire l'état
  7. Le comportement : éviter le yoyo

Ce que KubeNow vérifie

  • L'HPA calcul pilote le Deployment calcul, de 1 à 3 réplicas
  • Cible : 60 % d'utilisation CPU
  • Stabilisation à la baisse : 60 secondes
  • L'HPA lit les métriques (ScalingActive)

Contenu aligné sur les programmes publiés par la CNCF (KCNA, CKAD, CKA, CKS), par le Linux Professional Institute (LPIC-1) et par Cisco (CCNA 200-301). KubeNow n'est ni affilié ni approuvé par la CNCF, la Linux Foundation, le LPI ou Cisco ; CKA, CKAD, CKS et KCNA sont des marques de la Linux Foundation, LPIC-1 est une marque du Linux Professional Institute, Cisco et CCNA sont des marques de Cisco Systems.