Atlassian开源自动扩展调节工具Escalator，更容易扩展、缩减Kubernetes运算丛集

PaaS服务供应商Atlassian开源其内部使用的Kubernetes自动扩展调节工具Escalator，以Go语言撰写的Escalator最强大的功能在于，不只能提供先占式运算资源扩展，预备为即将出现的容器腾出空间，以便需要时可以快速启动，同时也能反向快速缩减闲置的虚拟机器。

Escalator的意思为手扶梯，人们透过手扶梯可以更快的往上或是往下移动，而Atlassian透过Escalator，则能更快速的向上扩展或是向下缩减运算资源。

Atlassian作为一个PaaS服务供应商，在容器管理的需求很明确，他们需要在运算基础架构上排程并放置使用者的Pods，除了在极端情况硬件发生故障时，服务要仍维持可用外，在平时的资源管理上，基础架构以及应用程序要具可扩展弹性，以解决高峰使用负载，另外，当虚拟机器不在使用时，能自动关闭以节省成本。

Atlassian提到，他们透过建立Kubernetes平台，很快速的就把批次处理工作负载移植到了Kubernetes Pods上，但同时也发现，在大量的并行工作出现时，丛集不再能快速的扩展或是缩减。

当丛集达到容量上限，使用者通常需要等候数分钟，待其他Kubernetes工作节点（Worker）启动载入服务，而这个过程并非好现象，因为许多程式并无法等待这么长的延迟，通常导致服务失败。Atlassian表示，这个最根本的原因是Kubernetes的丛集自动扩展调节器缺少了一个关键的功能，那就是在丛集达到运算容量上限时，先占地扩展运算节点，或是更简单的功能，维持固定的缓冲容量。

此外，在运算容量缩减的部分，预设的缩减机制不够快速，Atlassian表示，这在小丛集个位数节点不是个问题，但是当节点数量到达数百以上，那情况便会完全不同，因为这些为数不少又不再需要的闲置运算资源，会瞬间烧掉非常多钱。

为了解决运算资源快速缩放的问题，Atlassian着手开发能针对批次工作负载进行水平扩展的自动扩展调节器，其目标有两项，除了以缓冲容量达到先占式扩展外，还要在不需要虚拟机器时，可以快速的缩减，另外，为了他们的营运团队，他们还想要让这个自动调节器支援Prometheus 指标，于是Escalator便诞生了。

一开始Escalator只是用来弥补Kubernetes预设的自动扩展调节器，Atlassian用了简单的概念，就达成了第一个目标，他们为不再使用的节点上标记，这些标记称之为污点，自动扩展调节器便能快速的排除这些受污染的节点。另外，他们让使用者设定阈值，调整缓冲的运算资源。两个主要目标都达成后，Atlassian让Escalator自动化，并完全取代Kubernetes的标准自动扩展调节器。

Atlassian提到，现在他们向社群释出的Escalator，便是他们最新的版本，过去必须花费3分钟等待EC2运算实体启动加入丛集，现在只要几秒钟就能完成，用户可以随意地指定适合的缓冲百分比。另外，过去他们因闲置节点浪费的成本也都消失了，现在每天省下数百到数千美元。当然，Escalator也支援营运团队需要的Prometheus指标。