聚合api設(shè)計(jì)（api聚合站源碼）

Metrics Server 將采集到的 Pod性能指標(biāo)數(shù)據(jù) 通過 聚合API（Aggregated API ）如metrics.k8s.io、custom.metrics.k8s.io和external.metrics.k8s.io提供給 HPA控制器 進(jìn)行查詢。

Autoscaler控制器 從 聚合API 獲取到 Pod性能指標(biāo)數(shù)據(jù) 之后，基于下面的算法計(jì)算出目標(biāo)Pod副本數(shù)量，與當(dāng)前運(yùn)行的Pod副本數(shù)量進(jìn)行對(duì)比，決定是否需要進(jìn)行擴(kuò)縮容操作：

即 當(dāng)前副本數(shù) ×（ 當(dāng)前指標(biāo)值 / 期望的指標(biāo)值 ），將 結(jié)果向上取整 。

以 CPU請(qǐng)求數(shù)量 為例，如果用戶設(shè)置的 期望指標(biāo)值為100m ，當(dāng)前 實(shí)際 使用的 指標(biāo)值為200m ，則計(jì)算得到期望的Pod副本數(shù)量應(yīng)為兩個(gè)（200/100=2）。如果設(shè)置的期望指標(biāo)值為50m，計(jì)算結(jié)果為0.5，則向上取整值為1，得到目標(biāo)Pod副本數(shù)量應(yīng)為1個(gè)。

當(dāng)計(jì)算結(jié)果與1非常接近時(shí)，可以設(shè)置一個(gè)容忍度讓系統(tǒng)不做擴(kuò)縮容操作。容忍度通過 kube-controller-manager服務(wù) 的啟動(dòng)參數(shù)-- horizontal-pod-autoscaler-tolerance 進(jìn)行設(shè)置， 默認(rèn)值為0.1 （即10%），表示基于上述算法得到的結(jié)果在[-10% - +10%]區(qū)間內(nèi)，即[ 0.9 - 1.1 ]，控制器都不會(huì)進(jìn)行擴(kuò)縮容操作。

也可以將 期望指標(biāo)值（desiredMetricValue ）設(shè)置為指標(biāo)的 平均值類型 ，例如 targetAverageValue 或 targetAverageUtilization ，此時(shí)當(dāng)前指標(biāo)值（ currentMetricValue ）的算法為 所有Pod副本當(dāng)前指標(biāo)值的總和 除以 Pod副本數(shù)量 得到的平均值。

此外，存在幾種Pod異常的情況，如下所述。

在計(jì)算“當(dāng)前指標(biāo)值/期望的指標(biāo)值”（currentMetricValue / desiredMetricValue）時(shí)將不會(huì)包括上述這些異常Pod

當(dāng)存在缺失指標(biāo)的Pod時(shí)，系統(tǒng)將更保守地重新計(jì)算平均值。系統(tǒng)會(huì)假設(shè)這些Pod在需要縮容（Scale Down）時(shí)消耗了期望指標(biāo)值的100%，在需要擴(kuò)容（Scale Up）時(shí)消耗了期望指標(biāo)值的0%，這樣可以抑制潛在的擴(kuò)縮容操作。

此外，如果存在未達(dá)到Ready狀態(tài)的Pod，并且系統(tǒng)原本會(huì)在不考慮缺失指標(biāo)或NotReady的Pod情況下進(jìn)行擴(kuò)展，則系統(tǒng)仍然會(huì)保守地假設(shè)這些Pod消耗期望指標(biāo)值的0%，從而進(jìn)一步抑制擴(kuò)容操作。

如果在HorizontalPodAutoscaler中設(shè)置了多個(gè)指標(biāo)，系統(tǒng)就會(huì)對(duì)每個(gè)指標(biāo)都執(zhí)行上面的算法，在全部結(jié)果中以期望副本數(shù)的最大值為最終結(jié)果。如果這些指標(biāo)中的任意一個(gè)都無法轉(zhuǎn)換為期望的副本數(shù)（例如無法獲取指標(biāo)的值），系統(tǒng)就會(huì)跳過擴(kuò)縮容操作。

最后，在HPA控制器執(zhí)行擴(kuò)縮容操作之前，系統(tǒng)會(huì)記錄擴(kuò)縮容建議信息（Scale Recommendation）?？刂破鲿?huì)在操作時(shí)間窗口（時(shí)間范圍可以配置）中考慮所有的建議信息，并從中選擇得分最高的建議。這個(gè)值可通過kube-controller-manager服務(wù)的啟動(dòng)參數(shù)--horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization-window進(jìn)行配置，默認(rèn)值為5min。這個(gè)配置可以讓系統(tǒng)更為平滑地進(jìn)行縮容操作，從而消除短時(shí)間內(nèi)指標(biāo)值快速波動(dòng)產(chǎn)生的影響。

Kubernetes將 HorizontalPodAutoscaler資源對(duì)象 提供給用戶來定義擴(kuò)縮容的規(guī)則。

HorizontalPodAutoscaler資源對(duì)象處于Kubernetes的API組“ autoscaling ”中，目前包括 v1 和 v2 兩個(gè)版本

其中 autoscaling/v1 僅支持 基于CPU使用率 的 自動(dòng)擴(kuò)縮容 ， autoscaling/v2 則用于支持基于 任意指標(biāo) 的自動(dòng)擴(kuò)縮容配置，包括基于資源使用率、Pod指標(biāo)、其他指標(biāo)等類型的指標(biāo)數(shù)據(jù)，當(dāng)前版本為 autoscaling/v2beta2 。

下面對(duì)HorizontalPodAutoscaler的配置和用法進(jìn)行說明。

（1）基于 autoscaling/v1 版本的HorizontalPodAutoscaler配置， 僅可以設(shè)置CPU使用率 ：

主要參數(shù)如下

為了使用 autoscaling/v1 版本的HorizontalPodAutoscaler，需要 預(yù)先安裝Heapster組件 或 Metrics Server ，用于 采集Pod的CPU使用率 。

Heapster 從Kubernetes 1.11版本開始進(jìn)入 棄用階段 ，不再對(duì)Heapster進(jìn)行詳細(xì)說明。

（2）基于 autoscaling/v2beta2 的HorizontalPodAutoscaler配置：

主要參數(shù)如下。

可以將metrics中的 type（指標(biāo)類型 ）設(shè)置為以下三種，可以設(shè)置一個(gè)或多個(gè)組合，如下所述。

（1） Resource ：基于 資源的指標(biāo)值 ，可以設(shè)置的資源為 CPU 和 內(nèi)存 。

（2） Pods ：基于 Pod的指標(biāo) ，系統(tǒng)將對(duì)全部Pod副本的指標(biāo)值進(jìn)行 平均值計(jì)算 。

（3） Object ：基于某種資源對(duì)象（如Ingress）的指標(biāo)或應(yīng)用系統(tǒng)的任意自定義指標(biāo)。

Resource類型 的指標(biāo)可以設(shè)置 CPU 和 內(nèi)存 。

指標(biāo)數(shù)據(jù)可以通過API“ metrics.k8s.io ”進(jìn)行查詢，要求 預(yù)先啟動(dòng)Metrics Server服務(wù) 。

Pods類型 和 Object類型 都屬于 自定義指標(biāo)類型 ，指標(biāo)的數(shù)據(jù)通常需要搭建自定義Metrics Server和監(jiān)控工具進(jìn)行采集和處理。指標(biāo)數(shù)據(jù)可以通過API“custom.metrics.k8s.io”進(jìn)行查詢，要求預(yù)先啟動(dòng)自定義Metrics Server服務(wù)。

類型為Pods 的指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于 Pod對(duì)象本身 ，其target指標(biāo)類型 只能使用AverageValue ，示例如下：

其中，設(shè)置Pod的 指標(biāo)名 為 packets-per-second ，在目標(biāo)指標(biāo)平均值為1000時(shí)觸發(fā)擴(kuò)縮容操作。

類型為 Object 的指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于 其他資源對(duì)象 或 任意自定義指標(biāo) ，其target指標(biāo)類型可以使用 Value 或 AverageValue （根據(jù) Pod副本數(shù)計(jì)算平均值 ）進(jìn)行設(shè)置。下面對(duì)幾種常見的自定義指標(biāo)給出示例和說明。

例1，設(shè)置指標(biāo)的名稱為requests-per-second，其值來源于Ingress “main-route”，將目標(biāo)值（value）設(shè)置為2000，即在Ingress的每秒請(qǐng)求數(shù)量達(dá)到2000個(gè)時(shí)觸發(fā)擴(kuò)縮容操作：

例2，設(shè)置指標(biāo)的名稱為http_requests，并且該資源對(duì)象具有標(biāo)簽“verb=GET”，在指標(biāo)平均值達(dá)到500時(shí)觸發(fā)擴(kuò)縮容操作

還可以在同一個(gè)HorizontalPodAutoscaler資源對(duì)象中定義多個(gè)類型的指標(biāo)，系統(tǒng)將針對(duì)每種類型的指標(biāo)都計(jì)算Pod副本的目標(biāo)數(shù)量，以最大值為準(zhǔn)進(jìn)行擴(kuò)縮容操作。例如：

從1.10版本開始，Kubernetes引入了對(duì)外部系統(tǒng)指標(biāo)的支持。例如，用戶使用了公有云服務(wù)商提供的消息服務(wù)或外部負(fù)載均衡器，希望基于這些外部服務(wù)的性能指標(biāo)（如消息服務(wù)的隊(duì)列長度、負(fù)載均衡器的QPS）對(duì)自己部署在Kubernetes中的服務(wù)進(jìn)行自動(dòng)擴(kuò)縮容操作。這時(shí)，就可以在metrics參數(shù)部分設(shè)置type為External來設(shè)置自定義指標(biāo)，然后就可以通過API“external.metrics.k8s.io”查詢指標(biāo)數(shù)據(jù)了。當(dāng)然，這同樣要求自定義Metrics Server服務(wù)已正常工作。

例3，設(shè)置指標(biāo)的名稱為queue_messages_ready，具有queue=worker_tasks標(biāo)簽在目標(biāo)指標(biāo)平均值為30時(shí)觸發(fā)自動(dòng)擴(kuò)縮容操作：

在使用外部服務(wù)的指標(biāo)時(shí)，要安裝、部署能夠?qū)拥終ubernetes HPA模型的監(jiān)控系統(tǒng)，并且完全了解監(jiān)控系統(tǒng)采集這些指標(biāo)的機(jī)制，后續(xù)的自動(dòng)擴(kuò)縮容操作才能完成。

Kubernetes 推薦 盡量使用 type為Object 的 HPA配置方式 ，這可以通過使用Operator模式，將外部指標(biāo)通過CRD（自定義資源）定義為API資源對(duì)象來實(shí)現(xiàn)。

通過一個(gè)完整的示例，對(duì)如何搭建和使用基于自定義指標(biāo)的HPA體系進(jìn)行說明。

基于自定義指標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)擴(kuò)縮容時(shí)，需要 預(yù)先部署自定義Metrics Server ，目前可以使用基于 Prometheus 、 Microsoft Azure 、 Datadog Cluster 等系統(tǒng)的Adapter實(shí)現(xiàn)自定義Metrics Server，未來還將提供基于 Google Stackdriver 的實(shí)現(xiàn)自定義Metrics Server。讀者可以參考官網(wǎng) https://github.com/kubernetes/metrics/blob/master/IMPLEMENTATIONS.md#custommetrics-api 的說明。

基于Prometheus監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)HPA的基礎(chǔ)組件部署和HPA配置進(jìn)行詳細(xì)說明。

基于Prometheus的HPA架構(gòu)如圖

關(guān)鍵組件包括如下:

接下來對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的部署過程進(jìn)行說明。

（1）在Master的API Server啟動(dòng)Aggregation層，通過設(shè)置kube-apiserver服務(wù)的下列啟動(dòng)參數(shù)進(jìn)行開啟。

配置kube-controller-manager服務(wù)中HPA的相關(guān)啟動(dòng)參數(shù)（可選配置）如下。

（2）部署Prometheus，這里使用Operator模式進(jìn)行部署。

首先，使用下面的YAML配置文件部署prometheus-operator：

三、大專學(xué)歷能往哪方面發(fā)展

2017年視聽三大趨勢(shì)：向軟件的轉(zhuǎn)移、IT為中心的技術(shù)、可擴(kuò)展性；而物聯(lián)網(wǎng)的展廳闡明了設(shè)計(jì)和建立新模式的連接。

一，從硬件遷移到軟件

AV界永遠(yuǎn)不會(huì)完全消除硬件，因?yàn)檫@是不可能的，但它肯定可以做的比過去更好。我們的行業(yè)一直以過于復(fù)雜的解決方案完成簡單的任務(wù)而為人所熟知，往往涉及源和屏幕之間的各種小部件。必須變得更好。從長期的成功來看，更多AV應(yīng)用/環(huán)境需要基于軟件，而不是基于設(shè)備。

二，轉(zhuǎn)向以IT為中心

這類似于從硬件轉(zhuǎn)移到軟件，但對(duì)于完全不同的原因是非常重要的。越來越多在最終用戶現(xiàn)場的AV部門被吞噬了，成為IT的一個(gè)子集，類似于往昔的電話通信部門。

這是真正的企業(yè)管理的演進(jìn)（羅馬不是一天建成的）。制造商需要有一個(gè)計(jì)劃（即使只近期的規(guī)劃），用于解決IT級(jí)別的企業(yè)管理。Web服務(wù)器或以太網(wǎng)上的裸機(jī)API并不會(huì)因企業(yè)尋求部署成千上萬設(shè)備而有所削減。

三，可擴(kuò)展性

從硬件轉(zhuǎn)移到軟件并專注于IT為中心，一部分意味著產(chǎn)品可擴(kuò)展性的改善。傳統(tǒng)上來看，至少在演示切換世界里，用戶面臨著一個(gè)步驟規(guī)模范例。用戶可以選擇4×4、8×8、16×16和32×32矩陣等（最大128×128）。但是，需要4×32用戶的通常要為這樣一個(gè)漸行漸遠(yuǎn)的應(yīng)用程序支付高昂的價(jià)格。平臺(tái)需要可擴(kuò)展性。

除了技術(shù)，行業(yè)展會(huì)提供了相當(dāng)多的交流機(jī)會(huì)?；c(diǎn)時(shí)間，你需要自己觀察——制造商的展示廳、接待室、推介會(huì)、酒店大堂等，和你不認(rèn)識(shí)的人打個(gè)招呼吧。你永遠(yuǎn)不會(huì)知道，你遇到的人可以改變你的未來，反之亦然。

視聽與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合，提供更多實(shí)際機(jī)會(huì)

我們?nèi)匀簧钤谝粋€(gè)半自動(dòng)的世界。即使被承諾無縫操作，我們和目標(biāo)之間通常有個(gè)應(yīng)用程序。但是，我們絕對(duì)更接近最低限度定義和最大市場化“物聯(lián)網(wǎng)”的真正承諾，被連接的對(duì)象被教導(dǎo)進(jìn)行正確的互動(dòng)，出于我們自身的考慮，我們可以跳過，提示用戶交換信息的應(yīng)用程序。

當(dāng)這么做的時(shí)候，物聯(lián)網(wǎng)聽起來很像AV集成，對(duì)不對(duì)？連接獨(dú)立的設(shè)備用于雙向交換觸發(fā)編程響應(yīng)的狀態(tài)信息。我們將能清楚地看到事物的普遍聯(lián)系是如何重塑AV設(shè)計(jì)的。

我們正在觀察互動(dòng)性、界面、生物識(shí)別、分析、可穿戴技術(shù)以及建筑環(huán)境的整體數(shù)字化。但我們不只是從“哇，這些都是很酷的事情”的角度來看待這些因素。

當(dāng)然，這個(gè)行業(yè)是根據(jù)連續(xù)的宏而建立的，但我們一直都知道，如果狀況和信息交流的真實(shí)溝通發(fā)生在硬件之間，這將是多么美妙的事情。我們的噴灑裝置知道正在下雨，當(dāng)我們接近時(shí)，門就會(huì)解鎖。技術(shù)行動(dòng)將通過數(shù)據(jù)解釋來決定。我們有真正的“如果/那么”情景。

因此，在系統(tǒng)集成的“互聯(lián)網(wǎng)”版本，我們所需要做的是使API實(shí)現(xiàn)飛躍，對(duì)不對(duì)？是的，這似乎讓很多人猶豫。但API只是AV人士對(duì)事物本身不能相互通信，即使它們通過以太網(wǎng)、WiFi、藍(lán)牙、NFC等連接。

闡明API，并重新定義為已經(jīng)被AV集成商所擁有的系統(tǒng)設(shè)計(jì)敏感性的延伸，是視聽和控制的另一個(gè)目的。從核心編程的連接設(shè)備的AV原則建立，采取預(yù)定的步驟得出一組結(jié)果，未來將展示API如何拓寬系統(tǒng)集成的可能性。

有了API，你可以設(shè)計(jì)聚合的行為，結(jié)合本地傳感和邏輯以及高功率，基于云的服務(wù)。我們將越來越能夠允許設(shè)備互相交流，并找出實(shí)現(xiàn)用戶所期望成果的最佳途徑。這樣定義系統(tǒng)行為，“天黑時(shí)，我想燈是打開的，當(dāng)陽光照射在南面的窗口上時(shí)，窗簾會(huì)投下來”，最終將是清晰的邏輯，還是一組設(shè)備學(xué)習(xí)如何結(jié)合力量，獲得到數(shù)據(jù)源以最有效地服務(wù)于用戶的需求。

就像我們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上看到的，起初API是設(shè)備和平臺(tái)之間交流的一種方式，但連接將使我們讓機(jī)器學(xué)習(xí)在系統(tǒng)中做出決策——允許集成商提供更加復(fù)雜的系統(tǒng)，但操作簡單，在面臨新輸入或障礙時(shí)依然是強(qiáng)大的。

數(shù)字和物理世界的融合剛剛發(fā)生——尚未在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）感覺——而是期待永遠(yuǎn)在線，永遠(yuǎn)的互動(dòng)，以及移動(dòng)設(shè)備和醫(yī)療跟蹤手鐲提示的更新敏感性。數(shù)字體驗(yàn)變得與語境相關(guān)；它是基于我們?cè)谀睦?，我們正在做的事情而告知我嗎。我們?cè)絹碓蕉嗟厥褂糜?jì)算機(jī)來統(tǒng)領(lǐng)世界，訂購亞馬遜、星巴克、優(yōu)步、外賣，而所有這些服務(wù)的個(gè)性化正在成為自動(dòng)化的，越來越多地由軟件執(zhí)行。

從這個(gè)角度來看，物聯(lián)網(wǎng)不是一個(gè)前景，而是后數(shù)字世界的現(xiàn)實(shí)。我們用來標(biāo)記的“數(shù)字化”，現(xiàn)在如此普遍，是正?，F(xiàn)象，物理空間的設(shè)計(jì)越來越依賴于透明的技術(shù)集成。我們已經(jīng)期待數(shù)字體驗(yàn)的無處不在，我們根據(jù)能獲得強(qiáng)大的WiFi或信號(hào)的地點(diǎn)來選擇在哪里花時(shí)間。我們期待數(shù)字與物理連接，反之亦然。

這就是我們聽說過很多的“體驗(yàn)設(shè)計(jì)”的用武之地。除了在物聯(lián)網(wǎng)階段，不僅僅是以音頻和視頻叫人眼花繚亂，還有個(gè)人設(shè)備的集成。環(huán)境需要識(shí)別手機(jī)或穿戴式設(shè)備，自動(dòng)將它們用空格連接。這為我們將經(jīng)常采用的即將到來的數(shù)字化功能，由AR設(shè)備在物理空間進(jìn)行分層，奠定了基礎(chǔ)。

但它并不一定是可怕的。特別是如果我們現(xiàn)在了解如何能夠更加團(tuán)結(jié)一致設(shè)計(jì)物理空間和它們對(duì)應(yīng)的數(shù)字體驗(yàn)，那么其效果可能比我們埋頭研究手機(jī)更加令人愉悅。

如何設(shè)計(jì)這種新的體驗(yàn)？當(dāng)然，在后臺(tái)嘗試把有這些技術(shù)結(jié)合在一起是一回事，但顯然，接口才是核心。放棄應(yīng)用，展望語音識(shí)別和手勢(shì)控制。

你怎么知道什么樣的接口是最好的接口，這取決于場景，意味著我們對(duì)移動(dòng)設(shè)備和應(yīng)用的過度依賴可能是方便的，但它在我們和我們需要完成的任務(wù)之間是有問題的。

當(dāng)你下班回家，你不想拿出你的手機(jī)，你只想門自動(dòng)開啟。而有了物聯(lián)網(wǎng)利用的成套無線協(xié)議，我們真正可以開發(fā)一個(gè)智能的無線接口，知道你在哪里，知道你在特定情況下想要做什么。

在系統(tǒng)集成，自動(dòng)化和界面設(shè)計(jì)的背景下，物聯(lián)網(wǎng)肯定看起來像AV。所以參加每年一屆的《專業(yè)視聽》AV/IT技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)高峰論壇會(huì)吧，優(yōu)化您對(duì)如何設(shè)計(jì)和建立這些新模式的連接的認(rèn)識(shí)。

四、除了聚合數(shù)據(jù)，還有哪些網(wǎng)站提供API接口

一般常用的API接口平臺(tái)就聚合數(shù)據(jù)、API Store、webxml等等

以上就是關(guān)于聚合api設(shè)計(jì)相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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