再升级-Kubernetes Ingress监控进入智能时代( 三 ) Kubernetes的门户-Ingress目前Kube

基于业务量预测的HPAHPA的预测原理是判断某些指标的值进行扩缩容，而指标的值相对来说都有10-30秒左右的延迟，并且还有几次的double check时间，因此从压力上升到扩容的时间基本上在2-3分钟左右，如果Pod启动还需要预热的话可能要更久，这段期间用户的访问请求很可能会出现高延迟或错误的情况。因此最好的方式是我们能够提前知道未来几分钟的访问请求量，当我们发现未来访问请求会很高的时候，提前把Pod扩容出来并进行预热，这样可以在请求真正提升时Pod的资源已经提前分配好。为此我们结合SLS与阿里云达摩院联合研发的多模型预测算法，实时预测Ingress上每个服务的访问请求，并把这些预测的指标提供给HPA做动态扩容，能够在请求量即将超过阈值的时候提前扩出Pod/节点，保证用户访问一直流畅。
总结Ingress访问日志中心提供了访问日志分析、秒级监控指标分析、实时告警等功能，并提供基于AIOps的自动异常巡检功能。基于这些功能我们可以快速构建出一套企业级的监控系统，能够以非常小的工作量实现公司所有访问入口的统一监控。
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