# Горизонтальне автомасштабування подів > Налаштування горизонтального автомасштабування подів з вашим OpenTelemetry Collector --- LLMS index: [llms.txt](/llms.txt) --- Колектори, що управляються OpenTelemetry Operator, мають вбудовану підтримку [горизонтального автоматичного масштабування подів (HPA)](https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/). HPA збільшує або зменшує кількість реплік (копій) ваших подів Kubernetes на основі набору метрик. Зазвичай цими метриками є споживання CPU та/або памʼяті. Якщо OpenTelemetry Operator керує функціональністю HPA для Колектора, вам не потрібно створювати окремий ресурс Kubernetes `HorizontalPodAutoscaler` для автоматичного масштабування вашого Колектора. Оскільки HPA застосовується тільки до `StatefulSets` і `Deployments` в Kubernetes, переконайтеся, що `spec.mode` вашого Колектора є або `deployment`, або `statefulset`. > [!NOTE] > > HPA вимагає [Metrics Server](https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server) запущеного на вашому кластері Kubernetes. > > - Кластери Kubernetes, такі як [GKE (Google)](https://cloud.google.com/kubernetes-engine?hl=en) та [AKS (Microsoft Azure)](https://azure.microsoft.com/en-us/products/kubernetes-service) автоматично встановлюють Metrics Server під час виділення кластера. > - [EKS (AWS) стандартно не постачається з Metrics Server](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/metrics-server.html). > - Кластери Kubernetes, що не надаються хмарними провайдерами, та локальні кластери Kubernetes (наприклад, [MiniKube](https://minikube.sigs.k8s.io/docs/), [KinD](https://kind.sigs.k8s.io/), [k0s](https://k0sproject.io)) вимагають ручного встановлення Metrics Server. > > Проконсультуйтеся з документацією вашого постачальника хмари, щоб визначити, чи ваш кластер Kubernetes постачається з попередньо встановленим Metrics Server. Щоб налаштувати HPA, ви повинні спочатку визначити ваші запити на ресурси та обмеження, додавши конфігурацію `spec.resources` до вашого YAML-файлу `OpenTelemetryCollector`: ```yaml resources: limits: cpu: 100m memory: 128Mi requests: cpu: 100m memory: 64Mi ``` > [!NOTE] > > Ваші власні значення можуть відрізнятися. Конфігурація `limits` вказує максимальні значення памʼяті та CPU. У цьому випадку ці обмеження становлять 100 міліядер (0,1 ядра) CPU та 128Mi (мебібайти, де 1 мебібайт == 1024 кілобайти) RAM. Конфігурація `requests` вказує мінімально гарантовану кількість ресурсів, виділених для контейнера. У цьому випадку мінімальний обсяг становить 100 міліядер CPU та 64 мебібайти RAM. Далі ви налаштовуєте правила автоматичного масштабування, додавши конфігурацію `spec.autoscaler` до YAML-файлу `OpenTelemetryCollector`: ```yaml autoscaler: minReplicas: 1 maxReplicas: 2 targetCPUUtilization: 50 targetMemoryUtilization: 60 ``` > [!NOTE] > > Ваші власні значення можуть відрізнятися. Якщо зібрати все разом, то початок YAML `OpenTelemetryCollector` має виглядати приблизно так: ```yaml apiVersion: opentelemetry.io/v1beta1 kind: OpenTelemetryCollector metadata: name: otelcol namespace: opentelemetry spec: mode: statefulset image: otel/opentelemetry-collector-contrib:v0.150.0 serviceAccount: otelcontribcol autoscaler: minReplicas: 1 maxReplicas: 2 targetCPUUtilization: 50 targetMemoryUtilization: 60 resources: limits: cpu: 100m memory: 128Mi requests: cpu: 100m memory: 64Mi ``` Після розгортання `OpenTelemetryCollector` у Kubernetes з увімкненим HPA, Оператор створює ресурс `HorizontalPodAutoscaler` для вашого колектора у Kubernetes. Ви можете перевірити це, виконавши ```sh kubectl get hpa -n ``` Якщо все спрацювало, як очікувалося, ось як має виглядати вивід: ```nocode NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE otelcol-collector OpenTelemetryCollector/otelcol memory: 68%/60%, cpu: 37%/50% 1 3 2 77s ``` Щоб отримати більш детальну інформацію, ви можете описати ваш ресурс HPA, виконавши ```sh kubectl describe hpa -n ``` Якщо все спрацювало, як очікувалося, ось як має виглядати вивід: ```nocode Name: otelcol-collector Namespace: opentelemetry Labels: app.kubernetes.io/benchmark-test=otelcol-contrib app.kubernetes.io/component=opentelemetry-collector app.kubernetes.io/destination=dynatrace app.kubernetes.io/instance=opentelemetry.otelcol app.kubernetes.io/managed-by=opentelemetry-operator app.kubernetes.io/name=otelcol-collector app.kubernetes.io/part-of=opentelemetry app.kubernetes.io/version=0.126.0 Annotations: CreationTimestamp: Mon, 02 Jun 2025 17:23:52 +0000 Reference: OpenTelemetryCollector/otelcol Metrics: ( current / target ) resource memory on pods (as a percentage of request): 71% (95779498666m) / 60% resource cpu on pods (as a percentage of request): 12% (12m) / 50% Min replicas: 1 Max replicas: 3 OpenTelemetryCollector pods: 3 current / 3 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 utilization (percentage of request) ScalingLimited True TooManyReplicas the desired replica count is more than the maximum replica count Events: Type Reason Age From Message ---- ------ ---- ---- ------- Warning FailedGetResourceMetric 2m (x4 over 2m29s) horizontal-pod-autoscaler unable to get metric memory: no metrics returned from resource metrics API Warning FailedGetResourceMetric 89s (x7 over 2m29s) horizontal-pod-autoscaler No recommendation Normal SuccessfulRescale 89s horizontal-pod-autoscaler New size: 2; reason: memory resource utilization (percentage of request) above target Normal SuccessfulRescale 59s horizontal-pod-autoscaler New size: 3; reason: memory resource utilization (percentage of request) above target ```