怎么通过ALB Ingress实现基于QPS数据的应用弹性伸缩？

可以通过基于 QPS 数据的应用弹性伸缩来实现负载均衡的自动化管理和优化。下面是基于 Prometheus-metrics-adapter 和 ALB Ingress 的一些操作步骤：

1. 确保您已经成功安装并配置了 Prometheus-metrics-adapter，并可以通过 Kubectl 等工具访问其暴露的 API 接口。

2. 创建一个 Kubernetes Deployment 对象，用于部署应用程序和相关的容器组件或服务，并将 Prometheus-metrics-adapter 作为 sidecar 容器一同部署到该 Deployment 中。

3. 在 ALB Ingress 控制器中定义一个 HTTP 规则，并设置相应的路径和主机名等参数，以便将请求路由到相应的 Deployment 中。

4. 配置 Prometheus-metrics-adapter 的 metrics-resources 参数，以便让其能够获取与当前 Deployment 相关的 QPS 数据，并对外暴露相应的指标（例如 HTTP 请求次数、响应时间等）。

5. 使用 Kubernetes HPA（Horizontal Pod Autoscaler）对象实现自动化的应用弹性伸缩。在创建 HPA 时，您可以指定相应的触发条件和策略，包括 QPS 阈值、最大/最小副本数等参数，以便让 Kubernetes 自动根据当前的请求量和负载情况来增减 Deployment 的副本数量。

以上步骤可能需要根据您的实际情况进行适当的优化和调整，例如根据应用程序的特点和负载状况设置不同的 QPS 阈值、触发条件等。同时，您还需要对 ALB Ingress 和 Prometheus-metrics-adapter 进行相应的监控和管理，以确保其能够正常运行并提供准确的指标数据。

要通过ALB Ingress实现基于QPS数据的应用弹性伸缩，您需要完成以下步骤：

1. 首先，您需要安装Prometheus-metrics-adapter组件，并确保其版本为2.3.0及以上。

2. 然后，您需要在Prometheus-metrics-adapter组件中配置QPS数据采集，并将其暴露为Prometheus指标。

3. 接下来，您需要在ALB Ingress中配置自动扩展策略，以根据QPS数据进行应用弹性伸缩。您可以使用HorizontalPodAutoscaler（HPA）来实现自动扩展策略。在配置HPA时，您需要指定目标CPU利用率或QPS数据，并设置最小和最大副本数。

4. 最后，您需要测试自动扩展策略是否生效。您可以使用压力测试工具模拟高负载场景，观察应用是否自动扩展。

总结一下，要通过ALB Ingress实现基于QPS数据的应用弹性伸缩，您需要安装Prometheus-metrics-adapter组件，配置QPS数据采集并暴露为Prometheus指标，配置自动扩展策略，并测试自动扩展策略是否生效。

配置 ALB 并将 Ingress 配置为匹配 ALB 的规则 首先，需要配置一个 ALB，并将 Ingress 配置为匹配 ALB 的规则。具体的操作步骤可以参考阿里云官方文档。 在 ALB 上使用 Prometheus-metrics-adapter 进行监控 然后，在 ALB 上使用 Prometheus-metrics-adapter 进行监控。可以通过配置 Prometheus-metrics-adapter 来定义监控指标，如请求量、响应时间、错误率等。这些指标可以根据实际需求进行配置，以实现基于 QPS 的应用弹性伸缩监控。 通过 ingress 配置动态调整 ALB 的负载 最后，通过 ingress 配置动态调整 ALB 的负载。可以根据实际的流量情况和应用程序的需要，动态地调整 ALB 的带宽和负载。具体的操作步骤可以参考阿里云官方文档

如果是自建k8S集群，目前ALB Ingress也已经发布了开源版本，您可以在自建集群上部署ALB Ingress Controller。 由于HPA是与ACK 弹性伸缩组件alibaba-cloud-metrics-adapter共建的，如果在自建集群上暂时还不支持。这个是ALB能力，支持弹性扩容。 您上面提到的基于指标作应用弹性伸缩目前在ALB Ingress上仅支持基于QPS。此回答整理自钉群“ALB客户交流群”