Tag: 自动缩放

Docker群集模式：缩小节点并删除服务: 对于给定服务t1, t2, …, tk ，节点N1, N2, …Nw有一组任务。由于使用率较低，我不需要像k那样多的任务。我只需要l任务（ l < k ）。事实上，我不需要w节点，所以我想开始删除机器，并支付less。每次拆下一台机器都可以。每个服务都有自己的状态。服务以复制模式启动。 1）我如何删除单个节点并强制docker swarm不重新创build相同数量的服务任务？笔记：我可以确保没有工作重新路由到在特定节点上运行的任务，因此删除特定节点是安全的。这是最简单的解决scheme，假设在被移除的节点上服务k – l服务，我将以w – 1节点和l服务结束。要么 2）如何从docker swarm中移除特定的容器（任务），并且保持服务副本的数量低于被移除的任务的数量？笔记：我假设我已经删除了一个节点。来自节点的服务被重新部署到其他节点。我监视自己没有交通的集装箱（任务） – >没有状态是需要维护的要么 3）其他解决scheme？

使用ECS的Docker级别负载平衡: 我使用弹性beanstalk将Web服务部署为使用ECS的AWS上的Docker容器。 EBS中的默认负载均衡器提供了networking级自动调节function，可以处理EC2实例的负载。如何在应用程序级别处理自动扩展，并使用像Kubernetes这样的ECS处理docker的dockerizationfunction？当我收到更多的内存或CPU使用率时，我想扩展我的个人泊坞窗。请帮我做到这一点。

Liberty Admin Center将Docker服务器显示为正在运行，而不是: 我在Ubuntu x64上使用Liberty 16.0.0.2。当我使用REST在另一台主机上部署远程Liberty Docker容器时，它全部可用，但是当我手动停止这些远程容器（使用docker stop xxx命令）时，pipe理中心仍然显示这些容器正在运行，即使重新启动集合控制器后也是如此。我已经为我的Docker容器定义了自动缩放，并且由于策略而导致某些容器被停止，但是一些真正运行的容器在pipe理中心中显示为已停止。这里是正在运行的容器列表： $ docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES fb59f94cd25b liberty_img "/opt/ibm/wlp/bin/ser" 41 minutes ago Up 41 minutes liberty_container11 5fd2d5858f60 liberty_img "/opt/ibm/wlp/bin/ser" 42 minutes ago Up 42 minutes liberty_container10 98117dac4f69 liberty_img "/opt/ibm/wlp/bin/ser" 42 minutes ago Up 42 minutes liberty_container9 cdce71905081 liberty_img "/opt/ibm/wlp/bin/ser" 8 hours […]

Docker swarm缩小任务与会话：停止维护每个服务的任务数量: 我在服务A运行了n任务。容器是由docker service scale A=n创build的。该服务与用户保持会话，所以我不能使用docker swarm scale A=n-1 如何强迫docker停止维护服务A的容器数量n ？我想运行像docker service scale A=ignore ，让容器自行停止。当内部状态允许时，容器会缩小。

一旦docker达到其最大内存限制，AWS EB应该创build新的实例: 我已经使用使用Akka-HTTP（ https://github.com/theiterators/akka-http-microservice ）和Scala编写的Elastic Beanstalk在AWS服务器上部署了我的dockerized微服务。我已经为每个docker分配了512mb的内存大小和性能问题。我注意到，当服务器获得更多的请求（如20％，23％，45％…）和负载时，CPU使用率增加，然后自动降到正常状态（0.88％）。但是，每次请求的内存使用量都在不断增加，即使CPU使用率达到正常阶段，仍然无法释放未使用的内存，并且达到了100％，而且docker自己被杀死并重新启动。我也在EB中启用了自动缩放function来处理大量的请求。因此，只有在运行实例的CPU使用率达到其最大值后，才会创build另一个重复实例。内存使用量达到最大限制（即512MB中的500MB）时，如何设置自动缩放以创build另一个实例？请给我们一个解决scheme/方法来尽快解决这些问题，因为这是我们的一个非常关键的问题？

自动扩展Docker群集服务: 我们使用Ansible和AWS Autoscaling组来扩展我们的Docker群集。现在，这是工作，因为我们在全局模式下运行的服务，所以我们自动获得每个docker节点的每个容器types之一。然而，这不是非常有效，因为我们最终得到了比我们需要的更多的一些服务容器。有没有人做类似的事情，但docker群扩大了基于资源利用的特定服务？看起来如果能够利用docker统计数据找出哪些容器需要扩展，但是如果已经有一个很好的解决scheme，就不想重新发明轮子，就可以实现这一点。编辑：不寻找如何扩大群集本身，但运行它的个别服务。

如何自动调整Docker容器主机？: 我正在开发一个基于Docker的Web服务，其中每个订阅者都有私有的访问，在云中运行他们自己的Docker容器，公开端口443。我已经成功地使用了nginx-proxy / docker-gen来为同一个虚拟机上的多个Docker容器提供服务，只有443端口暴露给公共networking。这工作正常…但是当用户饱和VM资源时我该怎么办？（作为一个简单的例子，我可以在用作Docker主机的单个DigitalOcean 2Gb实例上实际限制10个用户的容器。）例如，当用户＃11注册时，我需要准备好新的Docker主机，并等待启动新的容器。换句话说，我想对我的Docker主机进行横向自动调节，以响应用户的订阅需求。做一些服务发现，并使容器公开可寻址将是很好的。我试图找出最好的解决scheme。 Kubernetes 1.1似乎支持Pod的自动缩放（即基本上增加了容器的数量…），而不是容器主机的自动缩放（Kubernetes中的“minions” – 说话??）我看了下面的项目，看起来接近我需要： Deis – 据我所知，没有明确的自动缩放鹤 – 可能的自动调节解决scheme，但只限于计数/内存 Mesos / Mesosphere – 可能比必要的复杂得多任何人可以提出任何有用的build议？

使用Ansible进行持续部署和AWS自动扩展（+ Docker？）: 我的组织的网站是一个运行在AWS前端Web服务器+一些后台处理服务器上的Django应用程序。我们目前正在使用Ansible：系统configuration（从裸露的OS映像）频繁的手动触发代码部署。相同的Ansible操作手册能够从头开始configuration本地Vagrant dev VM或生产EC2实例。我们现在要在EC2中实现自动缩放，这就需要一些“把服务器当作牛，而不是宠物”的理念。第一个先决条件是从一个静态pipe理的Ansible库存移动到一个dynamic的，基于EC2 API的库。接下来的一个大问题是如何在这个新的世界里，在一夜暴富的情况下来回摆动。我能想到的选项是：为每个部署创build一个新的完全部署的AMI ，创build一个新的AS启动configuration并用此更新AS组。听起来非常非常繁琐，但也是非常可靠的，因为清洁的石板方法，并将确保任何系统更改代码所需的将在这里。而且，在实例启动时不需要额外的步骤，所以启动和运行更快。使用不经常更改的基本AMI ，在启动时自动从git获取最新的应用程序代码，启动web服务器。一旦启动，只需按照需要手动部署，就像以前一样。但是如果新代码依赖于系统configuration（新包，权限等）的更改呢？看起来你必须开始考虑代码版本和系统/ AMI版本之间的依赖关系，而“只是做一个完全可靠的运行”的方法更集成，更可靠。这不仅仅是在实践中潜在的头痛吗？使用Docker？我有一个强大的预感，它可以是有用的，但我不知道它是如何适合我们的图片。我们是一个相对独立的Django前端应用程序，只有RabbitMQ + memcache作为服务，我们永远不会在同一个主机上运行。那么使用包含系统包+最新代码的Ansible构buildDocker镜像有什么好处，而不是让Ansible直接在EC2实例上执行？你怎么做呢？任何见解/最佳实践？谢谢！

kubernetes hpa不能获得cpu消耗: 我正在尝试configurationkubernetes水平吊舱autoscaling。我的部署的定义在这里。我开始heapster部署和heapster服务如下： # kubectl run heapster –namespace=kube-system –image=gcr.io/google_containers/heapster:v1.0.2 –command — /heapster –source=kubernetes:http://192.168.122.159:8080?inClusterConfig=false –sink=log # kubectl expose deployment heapster –port=80 –target-port=8082 –name=heapster –namespace=kube-system hpa是这样创build的： # kubectl autoscale deployment nginx-rc –max=5 –cpu-percent=25 heapster似乎运行良好。这里是日志。毕竟，hpa没有收到CPU利用率的任何数据。 # kubectl describe hpa Name: nginx-rc Namespace: default Labels: <none> Annotations: <none> CreationTimestamp: Sat, 04 Jun 2016 07:23:03 -0400 […]