Um esquema tridimensional para dimensionamento elástico do Kubernetes
Lidar com cenários de alta simultaneidade requer escalonamento em três níveis:
- Expansão horizontal:
- Modificar o
replicasParâmetro (valor inicial recomendado 3) - Configure o HPA para expansão e contração automáticas:
kubectl autoscale deployment mcp-deployment --cpu-percent=70 --min=3 --max=10
- Modificar o
- Otimização de recursos:
- Definição de solicitações/restrições de recursos na especificação do contêiner:
resources:
requests:
cpu: "500m"
memory: "512Mi" - Balanceamento da carga do nó usando restrições de distribuição de topologia do K8s
- Definição de solicitações/restrições de recursos na especificação do contêiner:
- Gerenciamento de fluxo:
- Configure o balanceamento de carga via Ingress (recomenda-se o Nginx Ingress)
- Manutenção de uma sessão usando o sessionAffinity do serviço
Observação especial: para serviços com estado, como o Claude, você precisa trabalhar com PV/PVC para obter armazenamento persistente.
Essa resposta foi extraída do artigoContêineres MCP: centenas de implementações em contêineres MCP baseadas no DockerO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como dimensionar o MCP Container Services para dar suporte a altas solicitações simultâneas de IA em um ambiente Kubernetes?
