Salīdzināt bezservera risinājuma darbību ar automatizētu horizontālo mērogošanu

Abstract

Šajā pētījumā tiek veikts salīdzinājums starp divām galvenajām automātiskās mērogošanas arhitektūrām Kubernetes vidē: tradicionālo Horizontal Pod Autoscaler (HPA) un bezserveru risinājumu Knative. Pētījuma mērķis ir empīriski novērtēt abu pieeju veiktspēju, resursu izmantošanas efektivitāti un finansiālo ietekmi. Eksperimentālā metodika ietver trīs mikroservisu testēšanu abās arhitektūrās, izmantojot dažādus slodzes modeļus: konstanto, periodisko un pieaugošo slodzi. Monitorēšana tiek nodrošināta ar Prometheus, Grafana un Jaeger instrumentiem. Galvenie atklājumi demonstrē, ka HPA uzrāda zemāku latentumu konstantas slodzes apstākļos, kamēr Knative pierāda priekšrocības augstās slodzes scenārijos un resursu efektivitātē. Knative "scale-to-zero" funkcionalitāte nodrošina 25-60% izmaksu samazinājumu aplikācijām ar sporādisku aktivitāti. Pētījums secina, ka optimālā arhitektūras izvēle ir konteksta atkarīga: HPA piemērota kritiskām aplikācijām ar konstantu slodzi, kamēr Knative izcili darbojas uz notikumiem balstītās arhitektūrās ar mainīgu aktivitāti.

This study presents a comprehensive comparison between two primary autoscaling architectures in Kubernetes environments: the traditional Horizontal Pod Autoscaler (HPA) and the serverless solution Knative. The research objective is to empirically evaluate both approaches' performance, resource utilization efficiency, and financial impact. The experimental methodology involves testing three microservices in both architectures using constant, periodic, and increasing load patterns. Comprehensive monitoring is provided through Prometheus, Grafana, and Jaeger instrumentation. Key findings demonstrate that HPA exhibits lower latency under constant load conditions, while Knative proves significant advantages in high load scenarios and resource efficiency. Knative's scale-to-zero functionality generates 25-60% cost reduction for applications with sporadic activity. The study concludes that optimal architecture selection is context-dependent: HPA suits critical applications with constant load, while Knative excels in event-driven architectures with variable activity patterns.