Horizontal Pod Autoscaling là gì? Cơ chế hoạt động và hướng dẫn triển khai

Horizontal Pod Autoscaling (HPA) là một tính năng trong Kubernetes cho phép hệ thống tự động điều chỉnh số lượng pod đang chạy dựa trên mức tải thực tế và các chỉ số hiệu suất như CPU, bộ nhớ hoặc các metric tùy chỉnh. Trong bài viết này mình sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về Horizontal Pod Autoscaling, từ cơ chế hoạt động, cách triển khai và quản lý, đến so sánh với Vertical Pod Autoscaling và ứng dụng phổ biến trong cuộc sống.

Những điểm chính

• Khái niệm: Hiểu rõ Horizontal Pod Autoscaling là tính năng trong Kubernetes, giúp bạn đảm bảo ứng dụng có khả năng co giãn linh hoạt theo nhu cầu tải thực tế.
• Cơ chế hoạt động: Nắm vững cơ chế hoạt động của Horizontal Pod Autoscaler (HPA), giúp bạn hiểu rõ cách Kubernetes tự động ra quyết định mở rộng hay thu hẹp quy mô ứng dụng dựa trên các chỉ số hiệu suất.
• Các loại chỉ số hỗ trợ: Tìm hiểu về các loại chỉ số mà HPA có thể sử dụng, giúp bạn xây dựng các chiến lược autoscaling thông minh và chính xác hơn, không chỉ dựa vào CPU/Memory mà còn theo các chỉ số nghiệp vụ riêng.
• Cách triển khai và quản lý: Nắm vững các bước thực hành và câu lệnh kubectl cần thiết, giúp bạn tự tin triển khai và quản lý HPA cho các ứng dụng của mình một cách hiệu quả.
• Các hạn chế cần lưu ý: Nhận diện được những hạn chế của HPA như độ trễ khi khởi động pod mới, giúp bạn lường trước các rủi ro và xây dựng một hệ thống có khả năng chịu lỗi tốt hơn.
• So sánh HPA và VPA: Phân biệt rõ ràng giữa Horizontal và Vertical Pod Autoscaling, giúp bạn lựa chọn đúng chiến lược co giãn phù hợp với từng loại ứng dụng.
• Ứng dụng và tác động thực tế: Tìm hiểu các ví dụ ứng dụng thực tế và tác động của HPA, giúp bạn hình dung cách công nghệ này giúp tối ưu chi phí và đảm bảo tính ổn định cho các hệ thống lớn.
• Biết thêm Vietnix là nhà cung cấp Enterprise Cloud mạnh mẽ để triển khai Pod Autoscaling hiệu quả trên Kubernetes.
• Câu hỏi thường gặp: Giải đáp các thắc mắc liên quan đến Horizontal Pod Autoscaling.

Pod Autoscaling là gì?

Pod Autoscaling là một cơ chế tự động trong Kubernetes giúp điều chỉnh số lượng pod đang hoạt động trong cụm dựa trên tải xử lý thực tế của ứng dụng. Cơ chế này đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong môi trường điện toán đám mây, nơi lưu lượng truy cập thường biến động bất ngờ và khó dự báo trước.

Thông qua Pod Autoscaling, Kubernetes có thể tự động mở rộng hoặc thu hẹp số lượng pod để phù hợp với nhu cầu sử dụng tài nguyên tại từng thời điểm. Nếu ứng dụng bị quá tải do lượng truy cập tăng đột biến, hệ thống sẽ tự động bổ sung thêm pod để đảm bảo hiệu suất vận hành và khả năng đáp ứng. Ngược lại, khi lưu lượng giảm, Kubernetes sẽ giảm số lượng pod nhằm tiết kiệm tài nguyên, tối ưu chi phí cho tổ chức.

Quy trình Pod Autoscaling dựa trên việc giám sát liên tục các chỉ số hiệu suất quan trọng như CPU, bộ nhớ hoặc các chỉ số tùy chỉnh khác của pod. Hệ thống phân tích dữ liệu này để quyết định thời điểm và số lượng thay đổi pod, đảm bảo ứng dụng luôn duy trì trạng thái ổn định. Khi tạo mới một pod, hệ thống cũng tính toán thời gian khởi động và trạng thái sẵn sàng để ứng dụng không bị quá tải hoặc thiếu hụt nguồn lực.

Horizontal Pod Autoscaling là gì?

Horizontal Pod Autoscaling (HPA) là một tính năng quan trọng trong Kubernetes, cho phép hệ thống tự động mở rộng hoặc thu hẹp số lượng pod ngang hàng dựa trên tải thực tế và các chỉ số vận hành của ứng dụng. Khác với vertical scaling, horizontal scaling sẽ tăng số lượng pod đang chạy mà không cần thay đổi cấu trúc hay kế hoạch triển khai tổng thể, giúp đảm bảo hệ thống luôn đáp ứng được nhu cầu người dùng mà vẫn tối ưu hóa chi phí vận hành.

Cơ chế hoạt động của Horizontal Pod Autoscaling

Horizontal Pod Autoscaling trong Kubernetes hoạt động dựa trên một vòng lặp điều khiển định kỳ, giúp hệ thống tự động điều chỉnh số lượng pod theo mức tải thực tế dựa trên các chỉ số như CPU, bộ nhớ hoặc metric tùy chỉnh. HPA được triển khai như một resource API và controller nằm trong control plane của Kubernetes. Định kỳ (mặc định mỗi 15 giây), HPA sẽ truy vấn các chỉ số hiệu suất từ các nguồn dữ liệu như Metrics Server, Prometheus hoặc các API tùy chỉnh.

Quá trình autoscale diễn ra như sau:

1. HPA tìm workload mục tiêu (Deployment, StatefulSet…) dựa trên trường scaleTargetRef, sau đó chọn các pod đang chạy theo nhãn .spec.selector.
2. Controller lấy số liệu từ các API metrics, gồm cả resource metrics (cho từng pod), custom metrics hoặc external metrics.
3. Với chỉ số tài nguyên, controller tính phần trăm sử dụng so với giá trị request tài nguyên của từng container trong pod. Nếu thiết lập loại chỉ số raw, controller dùng giá trị trực tiếp.
4. Giá trị trung bình của các chỉ số này trên toàn bộ các pod mục tiêu sẽ được tính toán, tạo thành tỉ lệ để quyết định số lượng pod cần scale.
5. Nếu phát hiện các pod thiếu thông tin về resource request, autoscale sẽ bỏ qua giá trị metric đó để đảm bảo độ chính xác.

Thời gian phản hồi của HPA phụ thuộc vào chu kỳ kiểm tra chỉ số hiệu suất và có thể bị ảnh hưởng bởi thời gian khởi động pod mới. Vì vậy, thiết lập các ngưỡng điều chỉnh và chính sách scaling hợp lý là rất quan trọng để tránh ứng dụng bị quá tải hoặc không kịp đáp ứng khi lưu lượng tăng đột biến.

Các loại chỉ số hỗ trợ trong Horizontal Pod Autoscaling

Trong Horizontal Pod Autoscaling, các loại chỉ số được hỗ trợ đóng vai trò quan trọng để xác định khi nào cần mở rộng hoặc thu hẹp số lượng pod. HPA trong Kubernetes có thể theo dõi nhiều loại chỉ số, giúp đáp ứng nhu cầu kiểm soát linh hoạt hiệu suất hệ thống.

Có ba nhóm chỉ số chính thường dùng trong HPA:

• Chỉ số tài nguyên hệ thống (Resource metrics): Chỉ số phổ biến nhất là mức sử dụng CPU và bộ nhớ của từng pod. HPA sẽ tính toán mức độ sử dụng tài nguyên dựa trên các giá trị request được khai báo trong container. Để sử dụng nhóm chỉ số này, hệ thống cần cài đặt Metrics Server, cung cấp dữ liệu tiêu chuẩn cho HPA hoạt động.
• Chỉ số tuỳ chỉnh (Custom metrics): Đây là các chỉ số do người dùng hoặc ứng dụng định nghĩa, ví dụ: số lượng request xử lý, độ trễ response, số lượng kết nối,… Các metrics này thường được lấy thông qua các hệ thống giám sát như Prometheus kết hợp với adapter hoặc qua API custom.metrics.k8s.io. Chỉ số tùy chỉnh giúp HPA linh hoạt hơn, phù hợp với các ứng dụng phức tạp hoặc yêu cầu giám sát chuyên biệt.
• Chỉ số bên ngoài (External metrics): Là các chỉ số được lấy từ nguồn bên ngoài Kubernetes, ví dụ: số lượng yêu cầu từ hệ thống CDN, lượng dữ liệu giao dịch từ một dịch vụ cloud hoặc chỉ số từ hệ sinh thái giám sát bên ngoài như Datadog, AWS CloudWatch,… Nhóm này cho phép HPA mở rộng phạm vi giám sát, đảm bảo ứng dụng đáp ứng các thông số hoạt động ngoài quy mô Kubernetes.

Bên cạnh đó, HPA còn hỗ trợ tính toán dựa trên nhiều chỉ số cùng lúc, giúp kết hợp các điều kiện để quyết định scale hợp lý. Các loại chỉ số được khai báo rõ ràng trong cấu hình HPA, giúp hệ thống tự động cân bằng hiệu suất vận hành, đồng thời tối ưu tài nguyên.

Tích hợp và thao tác với kubectl

• Tạo HPA cho một workload (Deployment/StatefulSet)

Bạn có thể dùng lệnh kubectl trực tiếp để tạo một đối tượng HPA với các chỉ số mong muốn. Ví dụ, để tự động scale deployment tên là “my-deployment” dựa trên mức sử dụng CPU 50%:

kubectl autoscale deployment my-deployment --cpu-percent=50 --min=2 --max=10

Lệnh này sẽ tạo một HorizontalPodAutoscaler tự động scale số lượng pod từ 2 đến 10 khi mức CPU chạm ngưỡng 50%.

• Xem danh sách và trạng thái HPA

kubectl get hpa

Kết quả sẽ hiển thị tên HPA, số lượng pod hiện tại, giá trị metric (ví dụ: sử dụng CPU), giá trị mục tiêu,…

• Xem chi tiết cấu hình và trạng thái hoạt động của HPA

kubectl describe hpa my-deployment

Lệnh này cung cấp thông tin như chỉ số hiện tại, ngưỡng mục tiêu, history scaling, các sự kiện gần đây,…

• Chỉnh sửa hoặc cập nhật HPA

Bạn có thể chỉnh sửa trực tiếp file cấu hình YAML rồi áp dụng:

kubectl edit hpa my-deployment

Hoặc thay thế toàn bộ cấu hình:

kubectl apply -f hpa-config.yaml

• Xoá HPA khi không còn nhu cầu scaling động

kubectl delete hpa my-deployment

Chuyển đổi từ Deployment/StatefulSet sang HPA

Bước 1: Đảm bảo workload mục tiêu (Deployment, StatefulSet) đã khai báo trường resource requests cho CPU, bộ nhớ để HPA theo dõi được các chỉ số.

Bước 2: Tạo đối tượng HPA, có thể khai báo trực tiếp qua file YAML, ví dụ:

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-deployment
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50

Bước 3: Áp dụng cấu hình với lệnh:

kubectl apply -f my-hpa.yaml

Bước 4: (Tùy chọn) Theo dõi trạng thái scaling với:

kubectl get hpa
kubectl describe hpa my-hpa

Sau khi cấu hình xong, hệ thống sẽ tự động tăng hoặc giảm số lượng pod khi các chỉ số đạt ngưỡng quy định, giúp ứng dụng luôn vận hành ổn định, đáp ứng tốt biến động lưu lượng mà không cần thay đổi kiến trúc hoặc thao tác thủ công.

Hướng dẫn triển khai Horizontal Pod Autoscaler

Bước 1: Chuẩn bị môi trường và Metric Server

Trước tiên, cần đảm bảo bạn đã sở hữu một cụm Kubernetes hoạt động bình thường. Sau đó kiểm tra xem Metric Server đã được cài đặt trên cluster chưa. Nếu chưa có, bạn cần cài Metric Server để hệ thống có thể thu thập dữ liệu CPU, bộ nhớ cho HPA.

Khi sử dụng dịch vụ Enterprise Cloud của Vietnix, nền tảng Kubernetes đã tích hợp sẵn Metric Server khi bạn cài đặt.

Đã có các thông số phục vụ kubectl top, HPA theo CPU/memory,… Nếu cluster chưa có Metric Server, bạn có thể cài bằng lệnh sau:

kubectl apply -f deployment.yaml
deployment.apps/php-apache created

Bước 2: Triển khai và public ứng dụng mẫu

Trước tiên, bạn tạo một Deployment mới cho ứng dụng cần autoscale, ví dụ:

kubectl create deployment php-apache --image=k8s.gcr.io/hpa-example

Bạn cần khai báo resources.requests.cpu cho container hpa-example. HPA cần biết mốc CPU request để tính % sử dụng

Sau đó public ứng dụng ra ngoài để test tải (ví dụ dạng LoadBalancer):

kubectl expose deployment php-apache --type=LoadBalancer --port=80

Rồi kiểm tra các pod đã được tạo và dịch vụ đã sẵn sàng:

kubectl get pods và kubectl top pod <tên pod>

kubectl get svc

Bước 3: Tạo đối tượng Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

Thiết lập HPA cho Deployment php-apache với ngưỡng CPU 50%, số pod tối thiểu 1, tối đa 10:

kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10

Sau đó bạn kiểm tra trạng thái HPA:

kubectl get hpa

Bạn xem thông tin chi tiết về cấu hình scaling và metric:

kubectl describe hpa php-apache

Bước 4: Tạo và ngừng tải cho ứng dụng để kiểm tra autoscale

Bạn tạo pod sinh tải để kiểm thử khả năng autoscale của HPA:

kubectl run -i --tty load-generator --image=busybox /bin/sh

Trong shell của pod load-generator, bạn liên tục gửi request tới ứng dụng để tạo tải:

while true; do wget -q -O- http://php-apache.default.svc.cluster.local; done

Bạn quan sát quá trình HPA tự động tăng số lượng pod khi tải tăng lên:

kubectl get hpa

kubectl get pods

Sau đó ngừng tạo tải bằng cách thoát khỏi pod load-generator.

Bước 5: Cấu hình autoscale trên nhiều chỉ số hoặc chỉ số tuỳ chỉnh

Bạn sửa file YAML HPA thành nội dung sau để khai báo thêm metric (ví dụ thêm CPU và memory):

spec:
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 60

Nếu cần autoscale theo metric tuỳ chỉnh hoặc external (ví dụ dùng Prometheus Adapter), thêm cấu hình cho metric tương ứng trong phần spec của HPA.

Sau khi sử dụng kubectl edit để chỉnh sửa, nếu bạn đang dùng trình soạn thảo vi thì :wq còn nano sử dụng Ctrl + S và Ctrl + X để lưu và cấu hình sẽ tự áp dụng.

Thực hiện đầy đủ các bước trên, bạn sẽ triển khai thành công cơ chế tự động scale pod cho ứng dụng trên Kubernetes bằng Horizontal Pod Autoscaler, giúp hệ thống chủ động ứng phó với biến động tải và tối ưu tài nguyên vận hành .

Hạn chế của Horizontal Pod Autoscaling

Horizontal Pod Autoscaling dù mang lại khả năng mở rộng tự động và tối ưu vận hành cho hệ thống Kubernetes, vẫn tồn tại một số hạn chế quan trọng mà người dùng cần cân nhắc khi triển khai.

• Phụ thuộc vào chỉ số hiệu suất: HPA chủ yếu dựa trên các chỉ số như CPU và bộ nhớ để quyết định quá trình scaling. Tuy nhiên, không phải lúc nào các chỉ số này cũng phản ánh chính xác mức tải thực tế hoặc hiệu suất của ứng dụng. Với những loại tải đặc thù như dịch vụ phụ thuộc vào độ trễ hay lượng kết nối, việc scaling chỉ dựa vào CPU hoặc RAM có thể không phù hợp, dẫn tới hiện tượng autoscale không tối ưu hoặc thậm chí chưa kịp mở rộng đúng lúc.
• Thời gian khởi động pod mới: Khi HPA thực hiện mở rộng số lượng pod, sẽ có độ trễ nhất định để các pod mới được khởi tạo và chuyển sang trạng thái sẵn sàng. Trong thời gian này, ứng dụng có thể rơi vào tình trạng quá tải hoặc không đủ tài nguyên đáp ứng, ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng cuối. Để giảm rủi ro này, bạn nên điều chỉnh ngưỡng mở rộng sớm hơn hoặc tối ưu quy trình khởi động pod cho nhanh nhất.
• Khó khăn trong quản lý trạng thái ứng dụng: HPA không giám sát hoặc kiểm tra trạng thái vận hành của từng pod một cách đầy đủ. Nếu xảy ra lỗi cấu hình, mã nguồn hoặc thiếu tài nguyên, HPA vẫn có thể tiếp tục tăng/giảm số lượng pod mà không nhận biết ứng dụng có đang hoạt động bình thường hay không. Chính vì vậy, cần kết hợp HPA với các công cụ giám sát toàn diện, các giải pháp quản lý trạng thái pod như liveness probe, readiness probe để đảm bảo vận hành ổn định và phát hiện kịp thời các sự cố.

So sánh Horizontal Pod Autoscaling và Vertical Pod Autoscaling

Horizontal Pod Autoscaling (HPA) và Vertical Pod Autoscaling (VPA) đều là các cơ chế tự động hóa quản lý tài nguyên trong Kubernetes nhằm đảm bảo ứng dụng hoạt động ổn định, tối ưu hiệu suất và tiết kiệm chi phí. Cả hai phương pháp đều dựa vào việc thu thập và phân tích các chỉ số hiệu suất như CPU, bộ nhớ để ra quyết định tự động điều chỉnh phạm vi vận hành của các workload theo nhu cầu thực tế. HPA và VPA đều được triển khai dưới dạng đối tượng API và controller chuyên biệt trong hệ thống Kubernetes, dễ dàng tích hợp với các công cụ giám sát hiện đại và quản lý vận hành tập trung.

Dưới đây là bảng so sánh chi tiết:

Ảnh hưởng của HPA đến tài nguyên và vận hành Kubernetes

Dưới đây là một số ảnh hưởng của HPA đến tài nguyên và vận hành Kubernetes:

• Quản lý tài nguyên hiệu quả hơn: HPA tự động điều chỉnh số lượng pod dựa trên mức tải thực tế, giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên trong cluster. Nhờ đó, hệ thống chỉ tiêu thụ lượng tài nguyên cần thiết tại từng thời điểm, tránh lãng phí khi tải thấp và mở rộng kịp thời lúc tải tăng cao.
• Giảm thiểu tình trạng quá tải: Bằng cách cân bằng số lượng pod hoạt động theo yêu cầu, HPA giúp ngăn chặn các pod bị quá tải hoặc rơi vào trạng thái thiếu tài nguyên, từ đó nâng cao hiệu suất xử lý và đảm bảo chất lượng trải nghiệm người dùng.
• Tác động đến quản lý chi phí: Việc tối ưu hóa tài nguyên đồng nghĩa với việc giảm thiểu chi phí vận hành, đặc biệt trong môi trường cloud. Doanh nghiệp có thể kiểm soát hóa đơn tốt hơn, tập trung nguồn lực vào các dịch vụ trọng điểm mà không bị đội chi phí do lãng phí tài nguyên.
• Tác động sâu sắc đến vận hành hệ thống: HPA ảnh hưởng trực tiếp đến sự ổn định và khả năng mở rộng của ứng dụng, quyết định tốc độ phản hồi, khả năng tự phục hồi khi tải tăng đột biến hoặc khi có sự cố. Tuy nhiên, việc cấu hình HPA cũng yêu cầu theo dõi liên tục để tránh các kịch bản autoscale không như mong muốn, gây ảnh hưởng xấu đến vận hành tổng thể.

Một số ví dụ về ứng dụng HPA

Dưới đây là một số ví dụ thực tế về cách ứng dụng Horizontal Pod Autoscaling trong các hệ thống phổ biến, giúp minh họa rõ vai trò và hiệu quả của HPA trong quản trị tài nguyên và đảm bảo hiệu suất ứng dụng:

• Ứng dụng web thương mại điện tử: Trong các chiến dịch lớn như Black Friday, lưu lượng truy cập web có thể tăng đột biến so với thông thường. Việc sử dụng HPA cho phép hệ thống tự động mở rộng số lượng pod để đáp ứng nhu cầu truy cập trong thời gian cao điểm mà không cần thao tác thủ công. Khi sự kiện kết thúc, HPA sẽ tự động giảm số lượng pod, giữ chi phí và tài nguyên ở mức tối ưu mà vẫn đảm bảo trải nghiệm mua sắm ổn định cho khách hàng.
• Dịch vụ API cho hệ thống lớn: Nếu bạn sở hữu một dịch vụ API đóng vai trò trung gian cho nhiều ứng dụng khác, lưu lượng gọi API sẽ dao động liên tục, đặc biệt trong các thời điểm cao điểm hoặc chiến dịch marketing. Áp dụng HPA giúp hệ thống API tự động mở rộng số pod phục vụ khi lượng request tăng mạnh và thu hẹp lại khi nhu cầu giảm xuống. Nhờ đó, hệ thống luôn đảm bảo khả năng phản hồi nhanh, không bị nghẽn, tiết kiệm tài nguyên khi hoạt động nhẹ.
• Ứng dụng xử lý dữ liệu lớn: Với các ứng dụng phân tích và xử lý dữ liệu theo từng batch hoặc thời gian thực, khối lượng dữ liệu đầu vào thường biến đổi linh hoạt. HPA sẽ dựa trên các chỉ số như tốc độ xử lý, lượng data queue để tự động tăng số lượng pod khi dữ liệu đến nhiều, giúp xử lý nhanh, đồng thời giảm số lượng pod khi công việc hoàn tất để tránh lãng phí tài nguyên.

Vietnix – Nhà cung cấp nền tảng Enterprise Cloud cho Pod Autoscaling trên Kubernetes

Vietnix cung cấp dịch vụ Enterprise Cloud hiệu suất vượt trội, lý tưởng để bạn xây dựng và vận hành các cụm Kubernetes. Với bộ vi xử lý hiệu suất cao, ổ cứng NVMe siêu tốc và băng thông ổn định, Vietnix đảm bảo bạn có đủ tài nguyên để Metric Server hoạt động trơn tru, HPA điều chỉnh số lượng Pod một cách chính xác và ứng dụng của bạn luôn sẵn sàng phục vụ mọi biến động lưu lượng.

Đồng thời, dịch vụ S3 Object Storage sẽ là lựa chọn hoàn hảo cho việc lưu trữ các metrics, logs và dữ liệu cấu hình HPA một cách an toàn và chi phí tối ưu. Hãy để Vietnix cung cấp hạ tầng vững chắc, giúp bạn làm chủ Pod Autoscaling và tối ưu hóa chi phí vận hành. Liên hệ ngay!

Thông tin liên hệ:

• Website: https://vietnix.vn/
• Hotline: 1800 1093
• Email: sales@vietnix.com.vn
• Địa chỉ: 265 Hồng Lạc, Phường Bảy Hiền, Thành Phố Hồ Chí Minh

Horizontal Pod Autoscaling là một cơ chế tự động hóa thiết yếu trong Kubernetes, giúp các ứng dụng luôn hoạt động ổn định và tối ưu chi phí trong môi trường đám mây biến động. Mặc dù có những hạn chế nhất định và cần cấu hình cẩn thận, việc hiểu rõ cơ chế hoạt động, các loại chỉ số hỗ trợ và cách triển khai HPA sẽ là chìa khóa để quản trị viên và nhà phát triển xây dựng các ứng dụng có khả năng mở rộng, hiệu quả và đáng tin cậy trên Kubernetes.