kubernetes_hpa
Skill para configurar Horizontal Pod Autoscaler (HPA) de Kubernetes que escale automaticamente los workers de los servicios de inferencia del pipeline KYC basandose en metricas custom relevantes como profundidad de cola de tareas, latencia de procesamiento y utilizacion de GPU. El escalado automatico es critico para manejar picos de demanda en verificaciones de identidad sin degradar los tiempos de respuesta por debajo del SLO de 8 segundos.
When to use
Utilizar esta skill cuando el health_monitor_agent necesite configurar o ajustar el autoescalado de los servicios del pipeline KYC. Es especialmente relevante cuando se observan aumentos de latencia bajo carga, cuando se planifican campanas de onboarding masivo, o cuando se necesita optimizar costes reduciendo replicas en horas de baja demanda.
Instructions
- Configurar el HPA basico con metricas de CPU y memoria para el servicio de face matching:
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: face-match-hpa
namespace: kyc-pipeline
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: face-match-service
minReplicas: 2
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 70
- type: Resource
resource:
name: memory
target:
type: Utilization
averageUtilization: 80
behavior:
scaleUp:
stabilizationWindowSeconds: 30
policies:
- type: Pods
value: 2
periodSeconds: 60
scaleDown:
stabilizationWindowSeconds: 300
policies:
- type: Pods
value: 1
periodSeconds: 120- Desplegar Prometheus Adapter para exponer metricas custom al HPA de Kubernetes:
# prometheus-adapter-config.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: prometheus-adapter-config
namespace: monitoring
data:
config.yaml: |
rules:
- seriesQuery: 'kyc_verification_queue_depth{namespace="kyc-pipeline"}'
resources:
overrides:
namespace: {resource: "namespace"}
pod: {resource: "pod"}
name:
matches: "^(.*)$"
as: "kyc_queue_depth"
metricsQuery: 'sum(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}) by (<<.GroupBy>>)'
- seriesQuery: 'kyc_processing_latency_seconds{namespace="kyc-pipeline"}'
resources:
overrides:
namespace: {resource: "namespace"}
pod: {resource: "pod"}
name:
matches: "^(.*)$"
as: "kyc_p99_latency"
metricsQuery: 'histogram_quantile(0.99, sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}[2m])) by (le, <<.GroupBy>>))'- Configurar HPA con metricas custom de cola de tareas para el servicio de OCR:
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: ocr-hpa
namespace: kyc-pipeline
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: ocr-service
minReplicas: 2
maxReplicas: 8
metrics:
- type: Pods
pods:
metric:
name: kyc_queue_depth
target:
type: AverageValue
averageValue: "5" # Escalar cuando hay mas de 5 tareas en cola por pod
- type: Pods
pods:
metric:
name: kyc_p99_latency
target:
type: AverageValue
averageValue: "4" # Escalar cuando p99 > 4 segundos
behavior:
scaleUp:
stabilizationWindowSeconds: 30
policies:
- type: Percent
value: 50
periodSeconds: 60
scaleDown:
stabilizationWindowSeconds: 300
policies:
- type: Pods
value: 1
periodSeconds: 180- Configurar HPA para el servicio de liveness detection con metrica de GPU:
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: liveness-hpa
namespace: kyc-pipeline
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: liveness-service
minReplicas: 2
maxReplicas: 6
metrics:
- type: Pods
pods:
metric:
name: nvidia_gpu_utilization
target:
type: AverageValue
averageValue: "75"
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 65- Exponer metricas custom desde los microservicios FastAPI para que Prometheus las recolecte:
from prometheus_client import Gauge, Histogram
queue_depth = Gauge(
"kyc_verification_queue_depth",
"Number of pending verification tasks",
["service"]
)
processing_latency = Histogram(
"kyc_processing_latency_seconds",
"Time to process a verification request",
["service", "step"],
buckets=[0.5, 1, 2, 4, 6, 8, 10, 15, 30]
)
# Actualizar en cada request
async def process_verification(request):
queue_depth.labels(service="face_match").set(get_queue_size())
with processing_latency.labels(service="face_match", step="inference").time():
result = await run_inference(request)
queue_depth.labels(service="face_match").set(get_queue_size())
return result- Configurar KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaling) como alternativa avanzada para escalar basandose en la cola de Redis:
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
name: face-match-scaledobject
namespace: kyc-pipeline
spec:
scaleTargetRef:
name: face-match-service
minReplicaCount: 2
maxReplicaCount: 10
cooldownPeriod: 300
triggers:
- type: redis
metadata:
address: redis.kyc-pipeline.svc:6379
listName: kyc:face_match:queue
listLength: "10"
activationListLength: "3"- Implementar un dashboard de monitorizacion del HPA para el health_monitor_agent:
# Script para verificar estado del HPA
kubectl get hpa -n kyc-pipeline -o wide
kubectl describe hpa face-match-hpa -n kyc-pipeline
# Verificar metricas custom disponibles
kubectl get --raw "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1" | jq '.resources[].name'Notes
- Configurar el scaleDown con una ventana de estabilizacion de al menos 5 minutos (300 segundos) para evitar oscilaciones rapidas (flapping) que causan cold starts frecuentes en servicios ML donde cargar modelos toma mas de un minuto.
- Los minReplicas para servicios criticos del pipeline (face_match, liveness, ocr) nunca deben ser menores a 2 para garantizar disponibilidad; el decision engine puede funcionar con 1 replica minima al ser stateless y ligero.
- Monitorizar regularmente las metricas del HPA con
kubectl get hpa -n kyc-pipeliney ajustar los targets segun los patrones de trafico observados; un HPA que esta constantemente al maximo de replicas indica que maxReplicas es insuficiente.