背景
WHAT（做什么）
Advanced Horizontal Pod Autoscaler（简称：AHPA）是kubernetes中HPA的功能增强. 在兼容原生HPA功能基础上，增加预测、执行模式配置、缩容控制等功能。用户可以使用AdvancedHorizontalPodAutoscaler对支持scale功能的对象（例如Deployment等）进行弹性伸缩。
WHY（为什么做）
HPA在使用方面存在不便之处：
- 扩缩模式不灵活：创建HPA后，资源真实扩缩后方可验证可用性
- 扩缩控制存在一定风险，缩容按照目标态单次执行，易造成业务抖动
- 针对规律性强应用，无法进行特殊处理，比如提前备容，降低扩容效率低带来的风险
- 支持指标需要自定义扩展，需要一定开发成本
How（怎么做）
AHPA功能分为两部分：controller和algorithm。
- controller部分：HPA功能兼容、阈值触发和预测触发结果处理、扩缩模式功能、缩容控制功能等
- algorithm部分：提供一个基于STL + auto-arima的预测算法实现功能
- 整体架构如下：
使用场景
周期性规律明显应用成本优化 --提前备容，降低容量风险
针对规律性明显的应用，一般有如下特征：
上图中，红线表示应用的入网流量(qps)，蓝线表示容器数。从图中蓝色可以看出，在qps到来前一段时间（比如：60min）已经开始备容，在qps达到峰值前资源已经ready，降低流量高峰来临时刻备容应用抖动带来的风险；在qps峰值过后，资源缓慢回收（缩容速率线性递减），避免产生浪费。通过上图可以看出，针对规律性明显应用，提前备容，缓慢缩容，最终能够保证应用稳定性的前提下达到成本优化目的。
部署
前置条件
- helm v2版本大于 v2.11.0+.
- 预测功能依赖"阿里云云监控"，需安装"ack-alibaba-cloud-metrics-adapter"组件.
安装 && 卸载
安装chart
方式一：进入“容器服务”->"市场"->"应用目录"->"ack-advanced-horizontal-pod-autoscaler"进行安装，如下图：
方式二：
卸载chart
helm参数配置
使用
运行一个AHPA demo
AHPA功能增强配置说明 && 指标支持
功能增强说明
指标支持
最后
Advanced Horizontal Pod Autoscaler可针对周期性规律强的应用进行提前备容，减少扩容资源申请、应用启动耗时带来的容量风险，同时更好的支持扩缩模式和扩缩控制，增加了自动扩缩的业务的可用性。AHPA目前向白名单用户开放,申请地址：https://page.aliyun.com/form/act946163602/index.htm，欢迎大家试用并提新需求。
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本文作者：寒砚
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