1.4. Horizontal Pod Autoscaler での Pod の自動スケーリング

開発者として、Horizontal Pod Autoscaler (HPA) を使って、レプリケーションコントローラーに属する Pod から収集されるメトリクスまたはデプロイメント設定に基づき、OpenShift Container Platform がレプリケーションコントローラーまたはデプロイメント設定のスケールを自動的に増減する方法を指定できます。

1.4.1. Horizontal Pod Autoscaler について

Horizontal Pod Autoscaler を作成することで、実行する Pod の最小数と最大数を指定するだけでなく、Pod がターゲットに設定する CPU の使用率またはメモリー使用率を指定することができます。

重要

メモリー使用率の自動スケーリングはテクノロジープレビュー機能のみとして提供されています。

Horizontal Pod Autoscaler を作成すると、OpenShift Container Platform は Pod で CPU またはメモリーリソースのメトリクスのクエリーを開始します。メトリクスが利用可能になると、Horizontal Pod Autoscaler は必要なメトリクスの使用率に対する現在のメトリクスの使用率の割合を計算し、随時スケールアップまたはスケールダウンを実行します。クエリーとスケーリングは一定間隔で実行されますが、メトリクスが利用可能になるでに 1 分から 2 分の時間がかかる場合があります。

レプリケーションコントローラーの場合、このスケーリングはレプリケーションコントローラーのレプリカに直接対応します。デプロイメント設定の場合、スケーリングはデプロイメント設定のレプリカ数に直接対応します。自動スケーリングは Complete フェーズの最新デプロイメントにのみ適用されることに注意してください。

OpenShift Container Platform はリソースに自動的に対応し、起動時などのリソースの使用が急増した場合など必要のない自動スケーリングを防ぎます。unready 状態の Pod には、スケールアップ時の使用率が 0 CPU と指定され、Autoscaler はスケールダウン時にはこれらの Pod を無視します。既知のメトリクスのない Pod にはスケールアップ時の使用率が 0% CPU、スケールダウン時に 100% CPU となります。これにより、HPA の決定時に安定性が増します。この機能を使用するには、readiness チェックを設定して新規 Pod が使用可能であるかどうかを判別します。

Horizontal Pod Autoscaler を使用するには、クラスターの管理者はクラスターメトリクスを適切に設定している必要があります。

1.4.1.1. サポートされるメトリクス

以下のメトリクスは Horizontal Pod Autoscaler でサポートされています。

表1.1 メトリクス

メトリクス説明API バージョン

CPU の使用率

使用されている CPU コアの数。Pod の要求される CPU の割合の計算に使用されます。

autoscaling/v1autoscaling/v2beta2

メモリーの使用率

使用されているメモリーの量。Pod の要求されるメモリーの割合の計算に使用されます。

autoscaling/v2beta2

重要

メモリーベースの自動スケーリングでは、メモリー使用量がレプリカ数と比例して増減する必要があります。平均的には以下のようになります。

  • レプリカ数が増えると、Pod ごとのメモリー (作業セット) の使用量が全体的に減少します。
  • レプリカ数が減ると、Pod ごとのメモリー使用量が全体的に増加します。

OpenShift Container Platform Web コンソールを使用して、アプリケーションのメモリー動作を確認し、メモリーベースの自動スケーリングを使用する前にアプリケーションがそれらの要件を満たしていることを確認します。

1.4.2. CPU 使用率のための Horizontal Pod Autoscaler の作成

指定する CPU 使用率を維持するために、オブジェクトに関連付けられた Pod を自動的にスケーリングする既存の DeploymentConfig または ReplicationController オブジェクトについて Horizontal Pod Autoscaler (HPA) を作成できます。

HPA は、すべての Pod で指定された CPU 使用率を維持するために、最小数と最大数の間でレプリカ数を増減します。

CPU 使用率について自動スケーリングを行う際に、oc autoscale コマンドを使用し、実行する必要のある Pod の最小数および最大数と Pod がターゲットとして設定する必要のある平均 CPU 使用率を指定することができます。最小値を指定しない場合、Pod には OpenShift Container Platform サーバーからのデフォルト値が付与されます。特定の CPU 値について自動スケーリングを行うには、ターゲット CPU および Pod の制限のある HorizontalPodAutoscaler オブジェクトを作成します。

前提条件

Horizontal Pod Autoscaler を使用するには、クラスターの管理者はクラスターメトリクスを適切に設定している必要があります。メトリクスが設定されているかどうかは、oc describe PodMetrics <pod-name> コマンドを使用して判断できます。メトリクスが設定されている場合、出力は以下の Usage の下にある CpuMemory のように表示されます。

$ oc describe PodMetrics openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal

出力例

Name:         openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal
Namespace:    openshift-kube-scheduler
Labels:       <none>
Annotations:  <none>
API Version:  metrics.k8s.io/v1beta1
Containers:
  Name:  wait-for-host-port
  Usage:
    Memory:  0
  Name:      scheduler
  Usage:
    Cpu:     8m
    Memory:  45440Ki
Kind:        PodMetrics
Metadata:
  Creation Timestamp:  2019-05-23T18:47:56Z
  Self Link:           /apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/openshift-kube-scheduler/pods/openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal
Timestamp:             2019-05-23T18:47:56Z
Window:                1m0s
Events:                <none>

手順

CPU 使用率のための Horizontal Pod Autoscaler を作成するには、以下を実行します。

  1. 以下のいずれかの手順を実行します。

    • CPU 使用率のパーセントに基づいてスケーリングするには、既存の DeploymentConfig オブジェクトの HorizontalPodAutoscaler オブジェクトを作成します。

      $ oc autoscale dc/<dc-name> \1
        --min <number> \2
        --max <number> \3
        --cpu-percent=<percent> 4
      1
      DeploymentConfig オブジェクトの名前を指定します。オブジェクトが存在する必要があります。
      2
      オプションで、スケールダウン時のレプリカの最小数を指定します。
      3
      スケールアップ時のレプリカの最大数を指定します。
      4
      要求された CPU のパーセントで表示された、すべての Pod に対する目標の平均 CPU 使用率を指定します。指定しない場合または負の値の場合、デフォルトの自動スケーリングポリシーが使用されます。
    • CPU 使用率のパーセントに基づいてスケーリングするには、既存のレプリケーションコントローラーの HorizontalPodAutoscaler オブジェクトを作成します。

      $ oc autoscale rc/<rc-name> 1
        --min <number> \2
        --max <number> \3
        --cpu-percent=<percent> 4
      1
      レプリケーションコントローラーの名前を指定します。オブジェクトが存在する必要があります。
      2
      スケールダウン時のレプリカの最小数を指定します。
      3
      スケールアップ時のレプリカの最大数を指定します。
      4
      要求された CPU のパーセントで表示された、すべての Pod に対する目標の平均 CPU 使用率を指定します。指定しない場合または負の値の場合、デフォルトの自動スケーリングポリシーが使用されます。
    • 特定の CPU 値についてスケーリングするには、既存の DeploymentConfig オブジェクトまたはレプリケーションコントローラーについて以下のような YAML ファイルを作成します。

      1. 以下のような YAML ファイルを作成します。

        apiVersion: autoscaling/v2beta2 1
        kind: HorizontalPodAutoscaler
        metadata:
          name: cpu-autoscale 2
          namespace: default
        spec:
          scaleTargetRef:
            apiVersion: v1 3
            kind: ReplicationController 4
            name: example 5
          minReplicas: 1 6
          maxReplicas: 10 7
          metrics: 8
          - type: Resource
            resource:
              name: cpu 9
              target:
                type: AverageValue 10
                averageValue: 500m 11
        1
        autoscaling/v2beta2 API を使用します。
        2
        この Horizontal Pod Autoscaler オブジェクトの名前を指定します。
        3
        スケーリングするオブジェクトの API バージョンを指定します。
        • レプリケーションコントローラーについては、v1 を使用します。
        • DeploymentConfig オブジェクトについては、apps.openshift.io/v1 を使用します。
        4
        スケーリングするオブジェクトの種類 (ReplicationController または DeploymentConfig のいずれか) を指定します。
        5
        スケーリングするオブジェクトの名前を指定します。オブジェクトが存在する必要があります。
        6
        スケールダウン時のレプリカの最小数を指定します。
        7
        スケールアップ時のレプリカの最大数を指定します。
        8
        メモリー使用率に metrics パラメーターを使用します。
        9
        CPU 使用率に cpu を指定します。
        10
        AverageValue に設定します。
        11
        ターゲットに設定された CPU 値で averageValue に設定します。
      2. Horizontal Pod Autoscaler を作成します。

        $ oc create -f <file-name>.yaml
  2. Horizontal Pod Autoscaler が作成されていることを確認します。

    $ oc get hpa cpu-autoscale

    出力例

    NAME            REFERENCE                       TARGETS         MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
    cpu-autoscale   ReplicationController/example   173m/500m       1         10        1          20m

以下のコマンドは、image-registry DeploymentConfig オブジェクトが制御する Pod の 3 から 7 までのレプリカを維持し、すべての Pod で 75% の平均 CPU 使用率を維持する Horizontal Pod Autoscaler を作成します。

$ oc autoscale dc/image-registry --min 3 --max 7 --cpu-percent=75

出力例

deploymentconfig "image-registry" autoscaled

このコマンドは、以下の定義で Horizontal Pod Autoscaler を作成します。

$ oc edit hpa frontend -n openshift-image-registry

出力例

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  creationTimestamp: "2020-02-21T20:19:28Z"
  name: image-registry
  namespace: default
  resourceVersion: "32452"
  selfLink: /apis/autoscaling/v1/namespaces/default/horizontalpodautoscalers/frontend
  uid: 1a934a22-925d-431e-813a-d00461ad7521
spec:
  maxReplicas: 7
  minReplicas: 3
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps.openshift.io/v1
    kind: DeploymentConfig
    name: image-registry
  targetCPUUtilizationPercentage: 75
status:
  currentReplicas: 5
  desiredReplicas: 0

以下の例は、image-registry DeploymentConfig オブジェクトの自動スケーリングを示しています。最初のデプロイメントでは 3 つの Pod が必要です。HPA オブジェクトは最小で 5 まで増加され、Pod 上の CPU 使用率が 75% に達すると、Pod を最大 7 まで増やします。

  1. image-registry デプロイメントの現在の状態を表示します。

    $ oc get dc image-registry

    出力例

    NAME             REVISION   DESIRED   CURRENT   TRIGGERED BY
    image-registry   1          3         3         config

  2. image-registry DeploymentConfig オブジェクトの自動スケーリングを実行します。

    $ oc autoscale dc/image-registry --min=5 --max=7 --cpu-percent=75

    出力例

    horizontalpodautoscaler.autoscaling/image-registry autoscaled

  3. デプロイメントの新しい状態を表示します。

    $ oc get dc image-registry

    デプロイメントには 5 つの Pod があります。

    出力例

    NAME             REVISION   DESIRED   CURRENT   TRIGGERED BY
    image-registry   1          5         5         config

1.4.3. メモリー使用率のための Horizontal Pod Autoscaler オブジェクトの作成

直接の値または要求されるメモリーのパーセンテージのいずれかで指定する平均のメモリー使用率を維持するために、オブジェクトに関連付けられた Pod を自動的にスケーリングする既存の DeploymentConfig オブジェクトまたは ReplicationController オブジェクトの Horizontal Pod Autoscaler (HPA) を作成できます。

HPA は、すべての Pod で指定のメモリー使用率を維持するために、最小数と最大数の間のレプリカ数を増減します。

メモリー使用率については、Pod の最小数および最大数と、Pod がターゲットとする平均のメモリー使用率を指定することができます。最小値を指定しない場合、Pod には OpenShift Container Platform サーバーからのデフォルト値が付与されます。

重要

メモリー使用率の自動スケーリングはテクノロジープレビュー機能としてのみ提供されています。テクノロジープレビュー機能は Red Hat の実稼働環境でのサービスレベルアグリーメント (SLA) ではサポートされていないため、Red Hat では実稼働環境での使用を推奨していません。これらの機能は、近々発表予定の製品機能をリリースに先駆けてご提供することにより、お客様は機能性をテストし、開発プロセス中にフィードバックをお寄せいただくことができます。

Red Hat のテクノロジープレビュー機能のサポートについての詳細は、テクノロジープレビュー機能のサポート範囲 を参照してください。

前提条件

Horizontal Pod Autoscaler を使用するには、クラスターの管理者はクラスターメトリクスを適切に設定している必要があります。メトリクスが設定されているかどうかは、oc describe PodMetrics <pod-name> コマンドを使用して判断できます。メトリクスが設定されている場合、出力は以下の Usage の下にある CpuMemory のように表示されます。

$ oc describe PodMetrics openshift-kube-scheduler-ip-10-0-129-223.compute.internal -n openshift-kube-scheduler

出力例

Name:         openshift-kube-scheduler-ip-10-0-129-223.compute.internal
Namespace:    openshift-kube-scheduler
Labels:       <none>
Annotations:  <none>
API Version:  metrics.k8s.io/v1beta1
Containers:
  Name:  scheduler
  Usage:
    Cpu:     2m
    Memory:  41056Ki
  Name:      wait-for-host-port
  Usage:
    Memory:  0
Kind:        PodMetrics
Metadata:
  Creation Timestamp:  2020-02-14T22:21:14Z
  Self Link:           /apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/openshift-kube-scheduler/pods/openshift-kube-scheduler-ip-10-0-129-223.compute.internal
Timestamp:             2020-02-14T22:21:14Z
Window:                5m0s
Events:                <none>

手順

メモリー使用率の Horizontal Pod Autoscaler を作成するには、以下を実行します。

  1. 以下のいずれか 1 つを含む YAML ファイルを作成します。

    • 特定のメモリー値についてスケーリングするには、既存の DeploymentConfig オブジェクトまたはレプリケーションコントローラーについて以下のような HorizontalPodAutoscaler オブジェクトを作成します。

      出力例

      apiVersion: autoscaling/v2beta2 1
      kind: HorizontalPodAutoscaler
      metadata:
        name: hpa-resource-metrics-memory 2
        namespace: default
      spec:
        scaleTargetRef:
          apiVersion: v1 3
          kind: ReplicationController 4
          name: example 5
        minReplicas: 1 6
        maxReplicas: 10 7
        metrics: 8
        - type: Resource
          resource:
            name: memory 9
            target:
              type: AverageValue 10
              averageValue: 500Mi 11

      1
      autoscaling/v2beta2 API を使用します。
      2
      この Horizontal Pod Autoscaler オブジェクトの名前を指定します。
      3
      スケーリングするオブジェクトの API バージョンを指定します。
      • レプリケーションコントローラーについては、v1 を使用します。
      • DeploymentConfig オブジェクトについては、apps.openshift.io/v1 を使用します。
      4
      スケーリングするオブジェクトの種類 (ReplicationController または DeploymentConfig のいずれか) を指定します。
      5
      スケーリングするオブジェクトの名前を指定します。オブジェクトが存在する必要があります。
      6
      スケールダウン時のレプリカの最小数を指定します。
      7
      スケールアップ時のレプリカの最大数を指定します。
      8
      メモリー使用率に metrics パラメーターを使用します。
      9
      メモリー使用率の memory を指定します。
      10
      タイプを AverageValue に設定します。
      11
      averageValue および特定のメモリー値を指定します。
    • パーセンテージについてスケーリングするには、以下のように HorizontalPodAutoscaler オブジェクトを作成します。

      出力例

      apiVersion: autoscaling/v2beta2 1
      kind: HorizontalPodAutoscaler
      metadata:
        name: memory-autoscale 2
        namespace: default
      spec:
        scaleTargetRef:
          apiVersion: apps.openshift.io/v1 3
          kind: DeploymentConfig 4
          name: example 5
        minReplicas: 1 6
        maxReplicas: 10 7
        metrics: 8
        - type: Resource
          resource:
            name: memory 9
            target:
              type: Utilization 10
              averageUtilization: 50 11

      1
      autoscaling/v2beta2 API を使用します。
      2
      この Horizontal Pod Autoscaler オブジェクトの名前を指定します。
      3
      スケーリングするオブジェクトの API バージョンを指定します。
      • レプリケーションコントローラーについては、v1 を使用します。
      • DeploymentConfig オブジェクトについては、apps.openshift.io/v1 を使用します。
      4
      スケーリングするオブジェクトの種類 (ReplicationController または DeploymentConfig のいずれか) を指定します。
      5
      スケーリングするオブジェクトの名前を指定します。オブジェクトが存在する必要があります。
      6
      スケールダウン時のレプリカの最小数を指定します。
      7
      スケールアップ時のレプリカの最大数を指定します。
      8
      メモリー使用率に metrics パラメーターを使用します。
      9
      メモリー使用率の memory を指定します。
      10
      Utilization に設定します。
      11
      averageUtilization および ターゲットに設定する平均メモリー使用率をすべての Pod に対して指定します (要求されるメモリーのパーセントで表す)。ターゲット Pod にはメモリー要求が設定されている必要があります。
  2. Horizontal Pod Autoscaler を作成します。

    $ oc create -f <file-name>.yaml

    以下は例になります。

    $ oc create -f hpa.yaml

    出力例

    horizontalpodautoscaler.autoscaling/hpa-resource-metrics-memory created

  3. Horizontal Pod Autoscaler が作成されていることを確認します。

    $ oc get hpa hpa-resource-metrics-memory

    出力例

    NAME                          REFERENCE                       TARGETS         MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
    hpa-resource-metrics-memory   ReplicationController/example   2441216/500Mi   1         10        1          20m

    $ oc describe hpa hpa-resource-metrics-memory

    出力例

    Name:                        hpa-resource-metrics-memory
    Namespace:                   default
    Labels:                      <none>
    Annotations:                 <none>
    CreationTimestamp:           Wed, 04 Mar 2020 16:31:37 +0530
    Reference:                   ReplicationController/example
    Metrics:                     ( current / target )
      resource memory on pods:   2441216 / 500Mi
    Min replicas:                1
    Max replicas:                10
    ReplicationController pods:  1 current / 1 desired
    Conditions:
      Type            Status  Reason              Message
      ----            ------  ------              -------
      AbleToScale     True    ReadyForNewScale    recommended size matches current size
      ScalingActive   True    ValidMetricFound    the HPA was able to successfully calculate a replica count from memory resource
      ScalingLimited  False   DesiredWithinRange  the desired count is within the acceptable range
    Events:
      Type     Reason                   Age                 From                       Message
      ----     ------                   ----                ----                       -------
      Normal   SuccessfulRescale        6m34s               horizontal-pod-autoscaler  New size: 1; reason: All metrics below target

1.4.4. Horizontal Pod Autoscaler の状態条件について

状態条件セットを使用して、Horizontal Pod Autoscaler (HPA) がスケーリングできるかどうかや、現時点でこれがいずれかの方法で制限されているかどうかを判別できます。

HPA の状態条件は、自動スケーリング API の v2beta1 バージョンで利用できます。

HPA は、以下の状態条件で応答します。

  • AbleToScale 条件では、HPA がメトリクスを取得して更新できるか、またバックオフ関連の条件によりスケーリングが回避されるかどうかを指定します。

    • True 条件はスケーリングが許可されることを示します。
    • False 条件は指定される理由によりスケーリングが許可されないことを示します。
  • ScalingActive 条件は、HPA が有効にされており (ターゲットのレプリカ数がゼロでない)、必要なメトリクスを計算できるかどうかを示します。

    • True 条件はメトリクスが適切に機能していることを示します。
    • False 条件は通常フェッチするメトリクスに関する問題を示します。
  • ScalingLimited 条件は、必要とするスケールが Horizontal Pod Autoscaler の最大値または最小値によって制限されていたことを示します。

    • True 条件は、スケーリングするためにレプリカの最小または最大数を引き上げるか、または引き下げる必要があることを示します。
    • False 条件は、要求されたスケーリングが許可されることを示します。

      $ oc describe hpa cm-test

      出力例

      Name:                           cm-test
      Namespace:                      prom
      Labels:                         <none>
      Annotations:                    <none>
      CreationTimestamp:              Fri, 16 Jun 2017 18:09:22 +0000
      Reference:                      ReplicationController/cm-test
      Metrics:                        ( current / target )
        "http_requests" on pods:      66m / 500m
      Min replicas:                   1
      Max replicas:                   4
      ReplicationController pods:     1 current / 1 desired
      Conditions: 1
        Type              Status    Reason              Message
        ----              ------    ------              -------
        AbleToScale       True      ReadyForNewScale    the last scale time was sufficiently old as to warrant a new scale
        ScalingActive     True      ValidMetricFound    the HPA was able to successfully calculate a replica count from pods metric http_request
        ScalingLimited    False     DesiredWithinRange  the desired replica count is within the acceptable range
      Events:

      1
      Horizontal Pod Autoscaler の状況メッセージです。

以下は、スケーリングできない Pod の例です。

出力例

Conditions:
  Type         Status  Reason          Message
  ----         ------  ------          -------
  AbleToScale  False   FailedGetScale  the HPA controller was unable to get the target's current scale: no matches for kind "ReplicationController" in group "apps"
Events:
  Type     Reason          Age               From                       Message
  ----     ------          ----              ----                       -------
  Warning  FailedGetScale  6s (x3 over 36s)  horizontal-pod-autoscaler  no matches for kind "ReplicationController" in group "apps"

以下は、スケーリングに必要なメトリクスを取得できなかった Pod の例です。

出力例

Conditions:
  Type                  Status    Reason                    Message
  ----                  ------    ------                    -------
  AbleToScale           True     SucceededGetScale          the HPA controller was able to get the target's current scale
  ScalingActive         False    FailedGetResourceMetric    the HPA was unable to compute the replica count: unable to get metrics for resource cpu: no metrics returned from heapster

以下は、要求される自動スケーリングが要求される最小数よりも小さい場合の Pod の例です。

出力例

Conditions:
  Type              Status    Reason              Message
  ----              ------    ------              -------
  AbleToScale       True      ReadyForNewScale    the last scale time was sufficiently old as to warrant a new scale
  ScalingActive     True      ValidMetricFound    the HPA was able to successfully calculate a replica count from pods metric http_request
  ScalingLimited    False     DesiredWithinRange  the desired replica count is within the acceptable range

1.4.4.1. Horizontal Pod Autoscaler の状態条件の表示

Pod に設定された状態条件は、Horizontal Pod Autoscaler (HPA) で表示することができます。

注記

Horizontal Pod Autoscaler の状態条件は、自動スケーリング API の v2beta1 バージョンで利用できます。

前提条件

Horizontal Pod Autoscaler を使用するには、クラスターの管理者はクラスターメトリクスを適切に設定している必要があります。メトリクスが設定されているかどうかは、oc describe PodMetrics <pod-name> コマンドを使用して判断できます。メトリクスが設定されている場合、出力は以下の Usage の下にある CpuMemory のように表示されます。

$ oc describe PodMetrics openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal

出力例

Name:         openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal
Namespace:    openshift-kube-scheduler
Labels:       <none>
Annotations:  <none>
API Version:  metrics.k8s.io/v1beta1
Containers:
  Name:  wait-for-host-port
  Usage:
    Memory:  0
  Name:      scheduler
  Usage:
    Cpu:     8m
    Memory:  45440Ki
Kind:        PodMetrics
Metadata:
  Creation Timestamp:  2019-05-23T18:47:56Z
  Self Link:           /apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/openshift-kube-scheduler/pods/openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal
Timestamp:             2019-05-23T18:47:56Z
Window:                1m0s
Events:                <none>

手順

Pod の状態条件を表示するには、Pod の名前と共に以下のコマンドを使用します。

$ oc describe hpa <pod-name>

以下は例になります。

$ oc describe hpa cm-test

条件は、出力の Conditions フィールドに表示されます。

出力例

Name:                           cm-test
Namespace:                      prom
Labels:                         <none>
Annotations:                    <none>
CreationTimestamp:              Fri, 16 Jun 2017 18:09:22 +0000
Reference:                      ReplicationController/cm-test
Metrics:                        ( current / target )
  "http_requests" on pods:      66m / 500m
Min replicas:                   1
Max replicas:                   4
ReplicationController pods:     1 current / 1 desired
Conditions: 1
  Type              Status    Reason              Message
  ----              ------    ------              -------
  AbleToScale       True      ReadyForNewScale    the last scale time was sufficiently old as to warrant a new scale
  ScalingActive     True      ValidMetricFound    the HPA was able to successfully calculate a replica count from pods metric http_request
  ScalingLimited    False     DesiredWithinRange  the desired replica count is within the acceptable range

1.4.5. 追加リソース

レプリケーションコントローラーとデプロイメントコントローラーの詳細は、デプロイメントおよびデプロイメント設定について参照してください。