ワークロードのスケーリング

Fargateのもう一つの利点は、簡素化された水平スケーリングモデルです。EC2をコンピュートとして使用する場合、Podのスケーリングでは、Podだけでなく基盤となるコンピュートがどのようにスケールするかも考慮する必要があります。Fargateは基盤となるコンピュートを抽象化するため、Pod自体のスケーリングのみを考慮すればよいのです。

これまで見てきた例では、単一のPodレプリカのみを使用していました。実際のシナリオで一般的に想定されるように、これを水平方向にスケールするとどうなるでしょうか？checkoutサービスをスケールアップして確認してみましょう：

Kustomize Patch

~/environment/eks-workshop/modules/fundamentals/fargate/scaling/deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: checkout
spec:
  replicas: 3

Deployment/checkout

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/created-by: eks-workshop
    app.kubernetes.io/type: app
  name: checkout
  namespace: checkout
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/component: service
      app.kubernetes.io/instance: checkout
      app.kubernetes.io/name: checkout
  template:
    metadata:
      annotations:
        prometheus.io/path: /metrics
        prometheus.io/port: "8080"
        prometheus.io/scrape: "true"
      labels:
        app.kubernetes.io/component: service
        app.kubernetes.io/created-by: eks-workshop
        app.kubernetes.io/instance: checkout
        app.kubernetes.io/name: checkout
        fargate: yes
    spec:
      containers:
        - envFrom:
            - configMapRef:
                name: checkout
          image: public.ecr.aws/aws-containers/retail-store-sample-checkout:1.2.1
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /health
              port: 8080
            initialDelaySeconds: 30
            periodSeconds: 3
          name: checkout
          ports:
            - containerPort: 8080
              name: http
              protocol: TCP
          resources:
            limits:
              memory: 2.5G
            requests:
              cpu: "1"
              memory: 2.5G
          securityContext:
            capabilities:
              drop:
                - ALL
            readOnlyRootFilesystem: true
          volumeMounts:
            - mountPath: /tmp
              name: tmp-volume
      securityContext:
        fsGroup: 1000
      serviceAccountName: checkout
      volumes:
        - emptyDir:
            medium: Memory
          name: tmp-volume

Diff

     app.kubernetes.io/type: app
   name: checkout
   namespace: checkout
 spec:
-  replicas: 1
+  replicas: 3
   selector:
     matchLabels:
       app.kubernetes.io/component: service
       app.kubernetes.io/instance: checkout

Kustomizationを適用し、ロールアウトが完了するまで待ちます：

~$kubectl apply -k ~/environment/eks-workshop/modules/fundamentals/fargate/scaling

[...]

~$kubectl rollout status -n checkout deployment/checkout --timeout=200s

ロールアウトが完了したら、Podの数を確認できます：

~$kubectl get pod -n checkout -l app.kubernetes.io/component=service

NAME                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE

checkout-585c9b45c7-2c75m   1/1     Running   0          2m12s

checkout-585c9b45c7-c456l   1/1     Running   0          2m12s

checkout-585c9b45c7-xmx2t   1/1     Running   0          40m

これらのPodはそれぞれ別々のFargateインスタンスにスケジュールされています。以前と同様のステップに従って、特定のPodのノードを識別することでこれを確認できます。