KEDA Schulung: Event-driven Autoscaling umsetzen

KEDA-Architektur und Installation

• Aufgaben der KEDA-Komponenten im Kubernetes-Cluster
• Installation und Updates mit Helm
• Metrics Server und Operator prüfen

ScaledObjects und Horizontal Pod Autoscaler

• ScaledObjects mit Kubernetes-Deployments verbinden
• Erzeugte HPA-Ressourcen im Cluster untersuchen
• Minimale und maximale Replikazahl festlegen
• Polling-Intervall für Trigger-Abfragen konfigurieren

Event-driven Autoscaling mit ScaledJobs

• ScaledJobs für abschließbare Aufgaben konfigurieren
• Parallelität von Jobs begrenzen
• Fehlerverhalten von Kubernetes-Jobs untersuchen

Ereignisquellen und Trigger

• Kafka-Consumer-Lag als Skalierungsmetrik nutzen
• RabbitMQ-Queue-Länge als Skalierungsmetrik nutzen
• Prometheus-Abfragen als Skalierungsmetrik nutzen

Scale-to-Zero-Verhalten

• Workloads aus dem Nullzustand aktivieren
• Aktivierungsschwelle mit activationThreshold festlegen
• Cooldown-Periode bis zum Nullzustand steuern
• Minimale Replikazahl auf null setzen

Authentifizierung und Fehlerdiagnose

• Secrets für externe Datenquellen referenzieren
• TriggerAuthentication mit Secret-Referenzen konfigurieren
• ScaledObject-Conditions bei Fehlern auswerten
• Operator-Logs für Trigger prüfen
• Externe Metrikwerte im HPA vergleichen
• Fehlerhafte Verbindungen zu Trigger-Quellen untersuchen

• Kubernetes-Grundkenntnisse, etwa aus dem Kubernetes Grundkurs
• Erfahrung mit YAML und Container-Workloads

• Kubernetes-Administratoren für Plattformbetrieb
• DevOps-Teams mit ereignisgesteuerten Workloads
• Plattform-Ingenieure für skalierbare Worker
• Softwareentwickler mit Kafka- oder RabbitMQ-Anbindung