Seminar Karmada Autoscaling und Kapazitätssteuerung

Im Mittelpunkt stehen skalierbare Anwendungen über mehrere Cluster. Das Seminar verbindet Replikatverteilung, clusterübergreifende Kapazitätsentscheidungen, Autoscaling-Signale und kontrollierte Rebalancing-Prozesse.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Teilnehmerkreis
• Voraussetzungen
• Lernumgebung
• Skalierungsebenen in Multi-Cluster-Umgebungen
• ReplicaSchedulingStrategy
• Kapazitätsbewusste Platzierung
• Autoscaling-Integration und Metrikpfade
• Rebalancing und kontrollierte Umschichtung
• Fehlerbilder und Betriebsleitfaden

Zielsetzung

Die Seminarinhalte verbinden technische Einordnung, nachvollziehbare Konfiguration und kontrollierte Betriebsprüfung.

• globale und clusterlokale Skalierung fachlich trennen
• Replikate mit ReplicaSchedulingStrategy bedarfsgerecht verteilen
• Kapazitäts- und Gewichtungsmodelle für Mitgliedscluster entwickeln
• Autoscaling-Signale und Abhängigkeiten zuverlässig beobachten
• Rebalancing kontrolliert testen und betriebliche Schutzmaßnahmen definieren

Teilnehmerkreis

Plattform-Engineers, Site Reliability Engineers, Kubernetes-Administratoren und Anwendungsverantwortliche, die schwankende Lasten oder verteilte Kapazitäten mit Karmada steuern.

Voraussetzungen

Praxiskenntnisse in Kubernetes Deployments, Horizontal Pod Autoscaler, Metriken und Karmada Propagation Policies. Grundkenntnisse des Karmada-Schedulers werden vorausgesetzt.

Lernumgebung

Die Übungen werden in einer isolierten Multi-Cluster-Laborumgebung mit einer Karmada Control Plane und mehreren Kubernetes-Mitgliedsclustern durchgeführt. Alle Arbeitsschritte werden über deklarative Manifeste, kubectl, karmadactl und die jeweils erforderlichen Diagnosewerkzeuge nachvollzogen. Änderungen werden vor der Anwendung geprüft und nach der Anwendung anhand von Status, Events und Zielressourcen validiert.

1. Skalierungsebenen in Multi-Cluster-Umgebungen

Globale Gesamtlast, clusterbezogene Kapazität und podbezogene Skalierung werden als getrennte Regelkreise betrachtet.

Inhalte

• globale Sollreplikate
• clusterlokaler HPA
• Kapazitätsgrenzen und Quoten
• Regelkreis-Konflikte
• Stabilisierung und Hysterese

Praxisablauf

1. Ausgangszustand, Zugriffsrechte und technische Voraussetzungen für „Skalierungsebenen in Multi-Cluster-Umgebungen“ prüfen.
2. Vorhandene Objekte und Konfigurationen sichern und die vorgesehenen Änderungen als nachvollziehbare Manifeste vorbereiten.
3. Ein Skalierungsdiagramm für eine Anwendung mit globalen und lokalen Regelkreisen erstellen.
4. Status, Events und erzeugte Objekte in der Karmada Control Plane sowie in den betroffenen Mitgliedsclustern vergleichen.
5. Eine kontrollierte Abweichung oder einen Fehlerfall auslösen, Korrektur beziehungsweise Rollback durchführen und das Ergebnis dokumentieren.

2. ReplicaSchedulingStrategy

Die Aufteilung einer Replikatmenge auf Mitgliedscluster wird mit unterschiedlichen Strategien umgesetzt.

Inhalte

• Duplicated und Divided
• StaticWeight und DynamicWeight
• MinReplicas und MaxReplicas
• Zielclusteränderungen
• Statusaggregation

Praxisablauf

1. Ausgangszustand, Zugriffsrechte und technische Voraussetzungen für „ReplicaSchedulingStrategy“ prüfen.
2. Vorhandene Objekte und Konfigurationen sichern und die vorgesehenen Änderungen als nachvollziehbare Manifeste vorbereiten.
3. Replikate statisch gewichten, Verteilungsänderungen auslösen und die resultierenden Bindungen vergleichen.
4. Status, Events und erzeugte Objekte in der Karmada Control Plane sowie in den betroffenen Mitgliedsclustern vergleichen.
5. Eine kontrollierte Abweichung oder einen Fehlerfall auslösen, Korrektur beziehungsweise Rollback durchführen und das Ergebnis dokumentieren.

3. Kapazitätsbewusste Platzierung

Clusterressourcen, Reserven und betriebliche Grenzen werden in eine nachvollziehbare Platzierungslogik überführt.

Inhalte

• CPU- und Speicherkapazität
• Allocatable und Auslastung
• ResourceQuota
• Clusterlabels und Kapazitätsklassen
• Überbuchung und Sicherheitsreserven

Praxisablauf

1. Ausgangszustand, Zugriffsrechte und technische Voraussetzungen für „Kapazitätsbewusste Platzierung“ prüfen.
2. Vorhandene Objekte und Konfigurationen sichern und die vorgesehenen Änderungen als nachvollziehbare Manifeste vorbereiten.
3. Kapazitätsklassen definieren und eine Anwendung nur auf geeignete Cluster verteilen.
4. Status, Events und erzeugte Objekte in der Karmada Control Plane sowie in den betroffenen Mitgliedsclustern vergleichen.
5. Eine kontrollierte Abweichung oder einen Fehlerfall auslösen, Korrektur beziehungsweise Rollback durchführen und das Ergebnis dokumentieren.

4. Autoscaling-Integration und Metrikpfade

Die Bereitstellung und Interpretation von Metriken wird für verteilte Anwendungen geprüft.

Inhalte

• Metrics Server und benutzerdefinierte Metriken
• HPA je Mitgliedscluster
• Prometheus-basierte Signale
• Metrikverfügbarkeit und Timeouts
• Beobachtung des Skalierungszustands

Praxisablauf

1. Ausgangszustand, Zugriffsrechte und technische Voraussetzungen für „Autoscaling-Integration und Metrikpfade“ prüfen.
2. Vorhandene Objekte und Konfigurationen sichern und die vorgesehenen Änderungen als nachvollziehbare Manifeste vorbereiten.
3. Einen lokalen HPA mit einer global verteilten Anwendung verbinden und Skalierungsereignisse auswerten.
4. Status, Events und erzeugte Objekte in der Karmada Control Plane sowie in den betroffenen Mitgliedsclustern vergleichen.
5. Eine kontrollierte Abweichung oder einen Fehlerfall auslösen, Korrektur beziehungsweise Rollback durchführen und das Ergebnis dokumentieren.

5. Rebalancing und kontrollierte Umschichtung

Veränderte Kapazität darf nicht zu unkontrollierten Verschiebungen führen; daher werden Auslöser und Schutzmechanismen untersucht.

Inhalte

• Descheduler- und Rebalancer-Konzepte
• Disruption Budgets
• Graceful Eviction
• Rollout-Auswirkungen
• Change-Fenster und Freigaben

Praxisablauf

1. Ausgangszustand, Zugriffsrechte und technische Voraussetzungen für „Rebalancing und kontrollierte Umschichtung“ prüfen.
2. Vorhandene Objekte und Konfigurationen sichern und die vorgesehenen Änderungen als nachvollziehbare Manifeste vorbereiten.
3. Eine Kapazitätsänderung simulieren und eine begrenzte Umschichtung mit Verfügbarkeitskontrollen durchführen.
4. Status, Events und erzeugte Objekte in der Karmada Control Plane sowie in den betroffenen Mitgliedsclustern vergleichen.
5. Eine kontrollierte Abweichung oder einen Fehlerfall auslösen, Korrektur beziehungsweise Rollback durchführen und das Ergebnis dokumentieren.

6. Fehlerbilder und Betriebsleitfaden

Typische Ursachen für ausbleibende oder oszillierende Skalierung werden reproduzierbar analysiert.

Inhalte

• fehlende Metriken
• Quota- und Scheduler-Konflikte
• unterschiedliche HPA-Konfigurationen
• Bindungsstatus und Events
• Runbook und Alarmgrenzen

Praxisablauf

1. Ausgangszustand, Zugriffsrechte und technische Voraussetzungen für „Fehlerbilder und Betriebsleitfaden“ prüfen.
2. Vorhandene Objekte und Konfigurationen sichern und die vorgesehenen Änderungen als nachvollziehbare Manifeste vorbereiten.
3. Ein gestörtes Skalierungsszenario diagnostizieren und als wiederholbaren Betriebsablauf dokumentieren.
4. Status, Events und erzeugte Objekte in der Karmada Control Plane sowie in den betroffenen Mitgliedsclustern vergleichen.
5. Eine kontrollierte Abweichung oder einen Fehlerfall auslösen, Korrektur beziehungsweise Rollback durchführen und das Ergebnis dokumentieren.