Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

1. مُوسِّع النطاق الأفقي للوحدات (Horizontal Pod Autoscaler - HPA)

مُوسِّع النطاق الأفقي للوحدات (HPA) هو آلية في نظام Kubernetes تسمح لك بتوسيع نطاق عدد الوحدات (Pods) في عملية توزيع (Deployment) أو مجموعة نسخ متماثلة (ReplicaSet) تلقائيًا. يعتمد HPA على مقاييس الموارد (مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو الذاكرة) أو المقاييس المخصصة (Custom Metrics) لضبط عدد الوحدات بشكل ديناميكي، مما يضمن أن التطبيق لديك لديه الموارد الكافية للتعامل مع أحمال العمل المتغيرة. هذا يساهم في تحسين استخدام الموارد، وتقليل التكاليف، وتحسين استجابة التطبيق.

لماذا نستخدم HPA؟

في البيئات الديناميكية، قد يختلف حجم حركة المرور أو عبء العمل على تطبيقك بشكل كبير. بدون توسيع نطاق تلقائي، قد تعاني من:

نقص الموارد: إذا كان لديك عدد قليل جدًا من الوحدات، فقد يصبح تطبيقك بطيئًا أو غير مستجيب.
هدر الموارد: إذا كان لديك عدد كبير جدًا من الوحدات، فإنك تدفع مقابل الموارد التي لا تستخدمها.
التدخل اليدوي: يتطلب توسيع نطاق التطبيق يدويًا مراقبة مستمرة واتخاذ إجراءات سريعة، وهو أمر غير عملي في كثير من الحالات.

HPA يحل هذه المشاكل من خلال توفير آلية تلقائية لضبط عدد الوحدات بناءً على احتياجات التطبيق الفعلية.

كيف يعمل HPA؟

يعمل HPA من خلال مراقبة مقاييس الموارد أو المقاييس المخصصة للوحدات المستهدفة. يقارن HPA هذه المقاييس بقيم مستهدفة تحددها أنت. إذا تجاوزت المقاييس القيم المستهدفة، فسيقوم HPA بزيادة عدد الوحدات. إذا كانت المقاييس أقل من القيم المستهدفة، فسيقوم HPA بتقليل عدد الوحدات.

بشكل أكثر تحديدًا، يتبع HPA الخطوات التالية:

1. جمع المقاييس: يجمع HPA المقاييس من خلال Metrics Server أو نظام مراقبة خارجي مثل Prometheus. 2. حساب المتوسط: يحسب HPA متوسط المقاييس عبر جميع الوحدات. 3. المقارنة بالقيمة المستهدفة: يقارن HPA المتوسط بالقيمة المستهدفة التي حددتها. 4. حساب التغيير المطلوب: يحسب HPA مقدار التغيير المطلوب في عدد الوحدات بناءً على الفرق بين المتوسط والقيمة المستهدفة. 5. تعديل عدد الوحدات: يطلب HPA من Controller Manager تعديل عدد الوحدات في عملية التوزيع أو مجموعة النسخ المتماثلة.

مكونات HPA

Target (الهدف): يحدد HPA الهدف الذي سيقوم بمراقبته. يمكن أن يكون الهدف هو استخدام وحدة المعالجة المركزية، أو الذاكرة، أو مقياسًا مخصصًا.
Metric (المقياس): هو القيمة التي سيتم مراقبتها. على سبيل المثال، يمكن أن يكون المقياس هو متوسط استخدام وحدة المعالجة المركزية عبر جميع الوحدات.
Target Value (القيمة المستهدفة): هي القيمة التي تريد أن يحافظ عليها HPA. على سبيل المثال، قد تحدد قيمة مستهدفة لاستخدام وحدة المعالجة المركزية بنسبة 70٪.
Min Replicas (الحد الأدنى لعدد النسخ): هو الحد الأدنى لعدد الوحدات التي يجب أن تكون قيد التشغيل دائمًا. يضمن هذا أن لديك دائمًا عددًا كافيًا من الوحدات للتعامل مع حركة المرور الأساسية.
Max Replicas (الحد الأقصى لعدد النسخ): هو الحد الأقصى لعدد الوحدات التي يمكن أن يقوم HPA بإنشائها. يمنع هذا HPA من إنشاء عدد كبير جدًا من الوحدات، مما قد يؤدي إلى هدر الموارد.

أنواع المقاييس التي يمكن استخدامها مع HPA

Resource Metrics (مقاييس الموارد): تتضمن مقاييس وحدة المعالجة المركزية (CPU) والذاكرة. هذه المقاييس متاحة افتراضيًا في Kubernetes.
Object Metrics (مقاييس الكائنات): تتضمن مقاييس مثل عدد الطلبات في الثانية أو عدد المستخدمين النشطين. تتطلب هذه المقاييس إعدادًا إضافيًا.
External Metrics (مقاييس خارجية): تتضمن مقاييس من مصادر خارجية مثل Prometheus أو Datadog. تتطلب هذه المقاييس إعدادًا إضافيًا وتكوينًا لـ Custom Metrics API.

إنشاء HPA

يمكنك إنشاء HPA باستخدام ملف YAML أو باستخدام الأمر `kubectl autoscale`.

مثال لملف YAML:

```yaml apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata:

 name: my-app-hpa
 namespace: default

spec:

 scaleTargetRef:
   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   name: my-app-deployment
 minReplicas: 2
 maxReplicas: 10
 metrics:
 - type: Resource
   resource:
     name: cpu
     target:
       type: Utilization
       averageUtilization: 70

```

في هذا المثال:

`scaleTargetRef` يحدد عملية التوزيع (Deployment) التي سيتم توسيع نطاقها.
`minReplicas` يحدد الحد الأدنى لعدد الوحدات بـ 2.
`maxReplicas` يحدد الحد الأقصى لعدد الوحدات بـ 10.
`metrics` يحدد أن HPA سيراقب استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) ويحاول الحفاظ عليه عند 70٪.

إنشاء HPA باستخدام kubectl:

```bash kubectl autoscale deployment my-app-deployment --cpu-percent=70 --min=2 --max=10 ```

هذا الأمر سيقوم بإنشاء HPA بنفس التكوين كما في مثال ملف YAML.

مراقبة HPA

يمكنك مراقبة HPA باستخدام الأمر `kubectl describe hpa`:

```bash kubectl describe hpa my-app-hpa ```

سيعرض هذا الأمر معلومات حول HPA، بما في ذلك المقاييس الحالية، والقيم المستهدفة، وعدد الوحدات الحالي.

أفضل الممارسات لاستخدام HPA

ابدأ بقيم مستهدفة متحفظة: ابدأ بقيم مستهدفة منخفضة وقم بزيادتها تدريجيًا حسب الحاجة.
استخدم المقاييس المناسبة: اختر المقاييس التي تعكس بدقة عبء العمل على تطبيقك.
حدد الحدود الدنيا والقصوى لعدد النسخ: تأكد من أن لديك حدًا أدنى لعدد النسخ للتعامل مع حركة المرور الأساسية وحدًا أقصى لعدد النسخ لمنع هدر الموارد.
راقب HPA بانتظام: راقب HPA بانتظام للتأكد من أنه يعمل بشكل صحيح.

HPA والخيارات الثنائية: تحليل أوجه التشابه

على الرغم من أن HPA يركز على توسيع نطاق التطبيقات، إلا أن هناك أوجه تشابه مفاهيمية مع عالم الخيارات الثنائية. فكر في HPA كـ "استراتيجية" للتعامل مع تقلبات "السوق" (عبء العمل).

التحليل الفني: مراقبة المقاييس (CPU، الذاكرة) تشبه التحليل الفني للرسوم البيانية لتحديد الاتجاهات.
استراتيجيات الخيارات الثنائية: تحديد القيم المستهدفة (Target Values) يشبه اختيار استراتيجية خيارات ثنائية بناءً على توقعاتك لحركة السوق. هل تتوقع ارتفاعًا (زيادة عبء العمل) أم انخفاضًا (انخفاض عبء العمل)؟
إدارة المخاطر: تحديد الحدود الدنيا والقصوى لعدد النسخ يشبه إدارة المخاطر في الخيارات الثنائية. تحدد الحد الأقصى للمخاطر التي أنت على استعداد لتحملها.
حجم التداول: عدد الوحدات (Pods) هو ما يعادل حجم التداول. HPA يضبط حجم التداول تلقائيًا بناءً على ظروف السوق.
المؤشرات: المقاييس المخصصة (Custom Metrics) هي بمثابة المؤشرات الفنية التي تساعدك على اتخاذ قرارات مستنيرة.
الاتجاهات: تحديد الاتجاهات في المقاييس (زيادة أو نقصان استخدام CPU) أمر بالغ الأهمية لاتخاذ قرارات توسيع النطاق الصحيحة.

بعض استراتيجيات الخيارات الثنائية ذات الصلة:

استراتيجية المتوسط المتحرك (Moving Average): تشبه مراقبة متوسط استخدام وحدة المعالجة المركزية.
استراتيجية اختراق النطاق (Breakout Strategy): تشبه توسيع النطاق عندما يتجاوز استخدام الموارد قيمة مستهدفة معينة.
استراتيجية التداول العكسي (Reverse Trading): تشبه تقليل النطاق عندما ينخفض استخدام الموارد.
استراتيجية مارتينجال (Martingale Strategy): (تحذير: محفوفة بالمخاطر) يمكن تشبيهها بزيادة عدد الوحدات بشكل كبير استجابةً لزيادة مفاجئة في عبء العمل، ولكن يجب استخدامها بحذر شديد.
استراتيجية المضاعفة (Doubling Strategy): تشبه مضاعفة عدد الوحدات عند تجاوز حد معين.

تحليل حجم التداول (عدد الطلبات، عدد المستخدمين) و المؤشرات الفنية (معدل الخطأ، وقت الاستجابة) ضرورية لاتخاذ قرارات توسيع نطاق فعالة. و فهم الاتجاهات يساعد على توقع التغيرات في عبء العمل.

موارد إضافية

خاتمة

HPA هو أداة قوية لتوسيع نطاق تطبيقاتك في Kubernetes تلقائيًا. من خلال فهم كيفية عمل HPA وكيفية تكوينه، يمكنك تحسين استخدام الموارد، وتقليل التكاليف، وتحسين استجابة تطبيقك. تذكر أن مراقبة HPA بانتظام وتعديل التكوين حسب الحاجة أمر ضروري لضمان الأداء الأمثل. Deployment ReplicaSet Metrics Server Controller Manager Custom Metrics API Kubernetes Documentation Pod Service Ingress Namespaces Labels and Selectors ConfigMaps Secrets

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin لتصلك: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات اتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين