Escalamiento automático de pods en Kubernetes
Contenido del curso
Escalamiento automático de pods en Kubernetes
Contenido del curso
Andres Felipe Vargas Gonzalez
Juan Camilo Gallego Pineda
Sura Naileth Cedeño Lopez
Team Platzi
Joaquin Lopez Alvarez
Ruben Dario Hernandez Centeno
Axell Padilla
Luis Boivar
Daniel Rodrigo Lara Sanchez
Creo que se cortó la clase en el último minuto.
Si, efectivamente se cortó la clase al final.
Hola Andrés, ya solucionamos esto, muchas gracias por reportarlo :D
Estaría bien que cuando el profesor va a abrir los archivos referenciando a la estructura de la carpeta del proyecto nos movieran/desaparecieran la casilla de su imagen, en ese momento la consola y otras partes de la pantallan no tienen relevancia, pero la estructura de archivos si.
En producción por lo general no se acostumbra a usar VPA y HPA sobre el mismo deployment, se considera una mala práctica.
Un punto en contra sobre el CA (Cluster Autoscaler) no mencionado es que en la vida real se usan muchas veces nodos grandes (Ej: 12vCPU y 64GB RAM) y si tu pod tiene configuraciones de CPU: "2000m" y Memory: "2048Mi" será un desperdicio de recursos que encarece la factura de AWS.
Hay MPA tambien por lo que veo en el codigo del autoscaler
Wow el metrics-server se ve muy cool!, gran clase.
Sí, Daniel Rodrigo, se pueden combinar HPA (escalado horizontal) y VPA (escalado vertical). La clase menciona que HPA añade más pods y VPA asigna más recursos al mismo pod. Combinarlos permite optimizar el uso de recursos y la disponibilidad de la aplicación.
