前言
cluster-autoscaler是Kubernetes中非常受大家关注的功能特性，可以通过cluster-autoscaler实现节点级别的动态添加与删除，动态调整容器资源池，应对峰值流量。在Kubernetes中共有三种不同的弹性伸缩策略，分别是HPA(HorizontalPodAutoscaling)、VPA(VerticalPodAutoscaling)与CA(ClusterAutoscaler)。其中HPA和VPA主要扩缩容的对象是容器，而CA的扩缩容对象是节点。
发布内容
在之前容器服务提供过一个beta版本的autoscaler弹性伸缩方案，根据客户的反馈，我们在如下方面进行了了增强：
GPU伸缩组的支持。机器学习、深度学习、高性能运算是Kubernetes中非常重要的应用场景，GPU作为一种特殊的资源与CPU、Memory等资源有较大的差异。因为通常情况下，训练任务会独占一台机器的几块GPU卡，即便利用率较低的情况下也不可以直接驱逐调度，否则可能会造成训练任务的中断。因此阿里云容器服务的cluster-autoscaler支持了GPU的伸缩，并添加了属于GPU的缩容策略，保证训练任务的不中断。- 多伸缩组的支持。在一个集群中，我们可能会调度不同的类型的工作负载，而不同的工作负载对于资源的要求是不同的，扩容出高配的机器会造成资源的浪费。因此，阿里云容器服务的cluster-autoscaler支持
GPU和CPU两种类型伸缩组的控制台可视化配置，支持更多伸缩组的手动配置。 - 控制台UI页面可视化配置伸缩组。使用过之前autoscaler开源方案的开发者在配置autoscaler的时候遇到了很多的问题，造成弹性伸缩组件难以正常的扩缩容。因此，这次发布我们支持了控制台配置autoscaler，可以通过可视化的配置快速开启节点弹性伸缩功能。
- 优化弹性伸缩的速度，支持并发伸缩。Kubernetes的cluster-autoscaler的判断扩容条件一直被部分开发者所诟病，因为必须要等待Pod有无法调度的时候才能够支持节点的扩容，有可能会因为节点接入的时间过长而导致的集群雪崩。本次发布我们优化了节点伸缩的速度，1分钟创建出新节点，4分钟完成Kubernetes基础环境准备。在5分钟之内完成从节点生成到任务调度的所有过程，而且所有的过程是并行的，如果出现大量负载无法调度的场景，可以并发伸缩，防止集群雪崩。GPU集群的时间由于需要额外的配置，时间会有所增长。
- 多版本兼容，目前版本兼容1.9.3、1.9.7、1.10.4，低版本的Kubernetes可升级集群开启使用。
- 修复部分已知问题。修复伸缩组上下限变化的问题，修复缩容阈值计算失败释放节点的问题等。
操作步骤
- 登录 容器服务管理控制台。 在 Kubernetes 菜单下，单击左侧导航栏中的集群，进入Kubernetes集群列表页面。选择所需的集群并单击操作列的更多 > 自动伸缩。
初次开启或未开通ESS的开发者会要求进行授权，可参考引导文档进行授权。 - 根据所需要弹性伸缩的资源类型（CPU/GPU），单击操作列创建。
并根据需要开启不同的配置，点击确定即可完成配置。
选择目标集群和kube-system命名空间，可以看到名称为cluster-autoscaler的组件已创建成功，表名此时弹性伸缩组件已经下发成功，集群已经做好弹性伸缩准备。
- 验证弹性伸缩，为所有的资源设置申请值与限制值也是使用和管理Kubernetes的最佳实践，而且Kubernetes的autoscaler也是通过资源的申请值进行判断伸缩条件的，因此要想使用HPA后者cluster-autoscaler都需要设置request的资源值。例如在本例中演示的是GPU的弹性伸缩。
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app: tensorflow
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- name: tensorflow
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nvidia.com/gpu: '1'
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nvidia.com/gpu: '1'部署完成后，调整容器数目，因为测试集群中只有一个GPU的实例，因此将伸缩的数目设置为2即可验证。
通常在判断伸缩条件满足后，VM即可开始创建，在自动伸缩页面可以看到节点的状态
等待5-8分钟左右，即可完成节点伸缩以及为调度的Pod的正常运行。
当集群中申请的资源低于阈值的时候，会触发缩容，实现集群的弹性伸缩。
最后
近期cluster-autoscaler会完成开源并提交给社区，希望大家保持关注，https://github.com/AliyunContainerService/autoscaler
