使用 Amazon EKS 容器组身份和 KEDA 在 Amazon EKS 中设置事件驱动的自动扩缩

登录 AWS 管理控制台，然后打开 IAM 控制台。

在导航窗格中，选择角色。

选择创建角色。

选择 Custom trust policy（自定义信任策略）角色类型。

在自定义信任策略部分中，输入该角色的以下自定义信任策略：

{
    "Version": "2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "pods.eks.amazonaws.com"
            },
            "Action": [
                "sts:AssumeRole",
                "sts:TagSession"
            ]
        }
    ]
}

在添加权限页面上，选择下一步。您不会向该角色添加任何策略。

对于 Role name（角色名称），输入 keda-operator。

请选择 Create role（创建角色）。

在 IAM 控制台的导航窗格中，选择角色。

选择创建角色。

选择 Custom trust policy（自定义信任策略）角色类型。

在自定义信任策略部分中，输入该角色的以下自定义信任策略。将 <account number> 替换为您的目标账号：

{
    "Version": "2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "pods.eks.amazonaws.com",
                "AWS": "arn:aws:iam::<account number>:role/keda-operator"
            },
            "Action": [
                "sts:AssumeRole",
                "sts:TagSession"
            ]
        }
    ]
}

在添加权限页面上，向角色添加以下 AWS 托管策略：

选择下一步。

对于 Role name（角色名称），输入 keda-identity。

请选择 Create role（创建角色）。

打开 Amazon SQS 控制台。

选择创建队列。

对于 Type（类型），选择 Standard（标准）。

在创建队列页面上，对于名称，输入 event-messages-queue。

选择创建队列。您无需更改此队列的任何默认设置。

打开 Amazon ECR 控制台。

选择创建存储库。

对于存储库名称，输入 keda-pod-identity-registry。

选择创建存储库。您无需更改此存储库的任何默认设置。

输入以下命令，以在目标 Amazon EKS 集群上部署 KEDA：

# Add Helm Repo for Keda
helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts
# Update Helm repo
helm repo update
# Install Keda
helm install keda kedacore/keda --namespace keda --create-namespace

有关更多信息，请参阅 KEDA 文档中的使用 Helm 进行部署。

成功部署后，在输出中，验证是否为 KEDA 运算符创建了三个部署。以下内容为示例输出：

NAME                              READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
keda-admission-webhooks           1/1     1            1           89s
keda-operator                     1/1     1            1           89s
keda-operator-metrics-apiserver   1/1     1            1           89s

输入以下命令，以导航到克隆的存储库：

cd event-driven-autoscaling-using-podidentity-and-keda

输入以下命令，为示例应用程序构建 Docker 映像：

docker build -t keda-pod-identity-registry .

在构建 Docker 映像的终端中，输入以下命令，以登录 Amazon ECR。请将 <AWS_REGION> 和 <AWS_ACCOUNT_ID> 替换为 AWS 环境的值：

aws ecr get-login-password \
   --region <AWS_REGION> | docker login \
   --username AWS \
   --password-stdin <AWS_ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.<AWS_REGION>.amazonaws.com

输入以下命令，以标记映像。请将 <AWS_REGION> 和 <AWS_ACCOUNT_ID> 替换为 AWS 环境的值：

docker tag keda-pod-identity-registry:latest <AWS_ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.<AWS_REGION>.amazonaws.com/keda-pod-identity-registry:latest

输入以下命令，以将映像推送至 Amazon ECR 请将 <AWS_REGION> 和 <AWS_ACCOUNT_ID> 替换为 AWS 环境的值：

docker push <AWS_ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.<AWS_REGION>.amazonaws.com/keda-pod-identity-registry:latest

在克隆的存储库中，打开 deploy.yaml 文件。

将 <AWS_REGION> 和 <AWS_ACCOUNT_ID> 替换为环境的值。

保存并关闭 deploy.yaml 文件。

输入以下命令，以在目标 Amazon EKS 集群上部署示例应用程序：

kubectl apply -f deploy.yaml

此命令会在集群中创建部署和服务账户。

在克隆的存储库中，打开 keda.yaml 文件。

将 {{AWS_ACCOUNT_ID}} 替换为目标 AWS 账户 的 ID。

将 {{AWS_REGION}} 替换为目标 AWS 区域。

（可选）在第 21—24 行中，更新 ScaledObject 扩缩策略的参数。有关这些参数的更多信息，请参阅以下内容：

保存并关闭 keda.yaml 文件。

输入以下命令，以部署 ScaledObject 和 TriggerAuthentication 资源：

kubectl -n security apply -f keda.yaml

输入以下命令，以导航到克隆的存储库：

cd event-driven-autoscaling-using-podidentity-and-keda

输入以下命令，以向 Amazon SQS 队列发送测试消息：

python sqs_send_msg.py

sqs_send_msg.py 脚本充当生成用于测试自动扩缩的消息的应用程序。

在不同的终端上，输入以下命令以监控容器组（pod）：

kubectl -n security get po 

对于 Amazon SQS 队列中的每 5 条未读消息，KEDA 会添加一个容器组（pod）。在上一条命令的输出中，确认正在添加新的容器组（pod）。以下内容为示例输出：

kubectl -n security get po
NAME                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
q-read-797f4c7589-2bj76   1/1     Running   0          2s
q-read-797f4c7589-4zxph   1/1     Running   0          49s
q-read-797f4c7589-cg9dt   1/1     Running   0          18s
q-read-797f4c7589-slc69   1/1     Running   0          33s

完成测试后，在原始终端中输入 CTRL + C（Windows）或 CMD + C（macOS）。这会停止 python sqs_send_msg.py 脚本。