Saltar al contenido

Autoscaling

Escalado automático de Kubernetes: Aprende a escalar tus implementaciones de Kubernetes de manera dinámica

Descubre las diferentes opciones para escalar tu plataforma según la carga de tráfico que recibas Cuando se habla de Kubernetes, siempre se habla de las opciones de flexibilidad que ofrece. Por lo general, uno de los temas que se discuten son las opciones de elasticidad que vienen con la plataforma, especialmente cuando se trabaja con un proveedor de nube pública. Pero… Leer más »

Opciones mejoradas de AutoScaling para aplicaciones impulsadas por eventos

KEDA proporciona un entorno rico para escalar su aplicación aparte del enfoque tradicional de HPA utilizando CPU y Memoria Foto por Markus Winkler en Unsplash La escalabilidad automática es una de las grandes ventajas de los entornos nativos de la nube y nos ayuda a proporcionar un uso optimizado de las operaciones. Kubernetes ofrece muchas opciones para hacerlo, siendo una de ellas… Leer más »

Kubernetes Autoscaling 1.26: ¿Un cambio de juego para los usuarios de KEDA?

La última versión de Kubernetes, la 1.26, ha introducido varias nuevas capacidades de escalado automático que permiten a los usuarios escalar sus cargas de trabajo basándose en métricas personalizadas, múltiples métricas y una variedad de APIs. Estas características ofrecen una mayor flexibilidad y opciones para el escalado en entornos de Kubernetes. Sin embargo, el proyecto KEDA todavía proporciona características adicionales, como la capacidad de escalar “desde cero” y “a cero”, lo cual puede ser útil para ciertos tipos de cargas de trabajo. En este artículo, exploraremos las nuevas capacidades de escalado automático en Kubernetes 1.26 y cómo se comparan con las características ofrecidas por KEDA.

Desbloqueando el Rendimiento y la Adaptabilidad: Explorando el Autoscaling Vertical de Kubernetes

Descubre el poder del Autoscaling Vertical de Pods en Kubernetes, revolucionando la forma en que escalas cargas de trabajo. Con la capacidad de añadir recursos a los pods existentes, el escalado vertical ofrece un rendimiento y flexibilidad mejorados. Aprende cómo esta función complementa el escalado horizontal y descubre cuándo aprovecharla para obtener resultados óptimos. Desde optimizar las asignaciones de CPU y memoria hasta adaptarse a los requisitos cambiantes de los componentes, el Autoscaling Vertical de Pods te permite adaptar y ajustar tus implementaciones. Explora los beneficios de esta capacidad de vanguardia y desbloquea nuevas posibilidades para maximizar el rendimiento en tu entorno de Kubernetes.