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KEDA , una iniciativa de código abierto que facilita el escalado automático basado en eventos para cargas de trabajo de Kubernetes, fue desarrollada originalmente por Microsoft y Red Hat. Desde entonces, se ha convertido en un proyecto de sandbox bajo la Cloud Native Computing Foundation (CNCF). KEDA se centra en el escalado automático de aplicaciones en respuesta a eventos provenientes de una variedad de plataformas, incluyendo Kafka, RabbitMQ y servicios específicos de la nube como Azure Service Bus y Google Pub/Sub.
KEDA marca el comienzo de una nueva era de flexibilidad y eficiencia en el escalado automático. Mejora la capacidad de Kubernetes para admitir un escalado automático detallado para cargas de trabajo basadas en eventos. Al aprovechar KEDA, puedes escalar dinámicamente tus implementaciones desde cero hasta cualquier número arbitrario, dependiendo del volumen de eventos para los que están diseñadas para procesar.
Puedes activar KEDA como cualquier otro módulo siguiendo las pautas oficiales sobre cómo habilitar y deshabilitar un módulo .
KEDA ofrece una amplia gama de estrategias de escalado, una de las cuales es el escalador basado en cron . Este escalador te permite programar acciones de escalado según la hora del día, una característica invaluable para gestionar fluctuaciones predecibles en la carga de trabajo.
Como ilustración, el escalador basado en cron te permite:
Optimizar la Utilización de Recursos y Reducir Gastos : El escalador basado en cron ofrece una solución para optimizar la utilización de recursos y reducir costos al permitirte programar tus aplicaciones para reducir su escala durante las horas no laborables. Esta función es útil para tus clústeres de dev/pruebas/QA , que no son necesarios durante las horas no laborables.
Nota: Estos beneficios se aplican cuando tus cargas de trabajo requieren más recursos que la configuración base. La configuración base actual consta de 3 VM, cada una con 4 CPU y 16 GB de RAM. Por lo tanto, si tus cargas de trabajo necesitan que se aprovisionen 4 o más VM, esta función puede proporcionar beneficios para
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