Ein dreidimensionales Schema für die elastische Skalierung von Kubernetes
Die Bewältigung von Szenarien mit hoher Gleichzeitigkeit erfordert eine Skalierung auf drei Ebenen:
- Horizontale Ausdehnung:
- Ändern des Einsatzes
replicasParameter (empfohlener Anfangswert 3) - Konfigurieren Sie HPA für die automatische Expansion und Kontraktion:
kubectl autoscale deployment mcp-deployment --cpu-percent=70 --min=3 --max=10
- Ändern des Einsatzes
- Optimierung der Ressourcen:
- Festlegung von Ressourcenanforderungen/-einschränkungen in der Containerspezifikation:
resources:
requests:
cpu: "500m"
memory: "512Mi" - Ausgleich der Knotenlast mithilfe von K8s-Topologieverteilungsbeschränkungen
- Festlegung von Ressourcenanforderungen/-einschränkungen in der Containerspezifikation:
- Flusssteuerung:
- Konfigurieren Sie den Lastausgleich über Ingress (Nginx Ingress empfohlen)
- Aufrechterhaltung einer Sitzung unter Verwendung der sessionAffinity des Dienstes
Besonderer Hinweis: Für zustandsabhängige Dienste wie Claude müssen Sie mit PV/PVC arbeiten, um eine dauerhafte Speicherung zu erreichen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMCP Containers: Hunderte von MCP-Container-Einsätzen auf Basis von DockerDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie skaliert man MCP Container Services, um hohe gleichzeitige KI-Anforderungen in einer Kubernetes-Umgebung zu unterstützen?
