KEDA là gì? Tìm hiểu giải pháp Autoscaling sự kiện cho Kubernetes hiện đại

Kubernetes giúp tự động hóa việc vận hành ứng dụng container, nhưng các cơ chế autoscaling truyền thống chưa thực sự hiệu quả với workload dựa trên sự kiện. Để giải quyết bài toán này, KEDA ra đời với khả năng mở rộng tài nguyên dựa trên queue, message broker và hệ thống streaming thay vì chỉ dựa vào CPU hay RAM. Vậy KEDA là gì, hoạt động ra sao và vì sao ngày càng được sử dụng rộng rãi trong Kubernetes hiện đại? Cùng Viettel IDC tìm hiểu trong bài viết dưới đây.

KEDA là gì?

KEDA là viết tắt của Kubernetes Event-Driven Autoscaling. Đây là một dự án mã nguồn mở được phát triển nhằm mở rộng khả năng autoscaling của Kubernetes thông qua các nguồn sự kiện bên ngoài. Thay vì chỉ dựa vào CPU hoặc Memory như Horizontal Pod Autoscaler truyền thống, KEDA cho phép Kubernetes tự động mở rộng ứng dụng dựa trên trạng thái thực tế của các hệ thống queue, message broker, event stream hoặc dịch vụ cloud.

Có thể hiểu đơn giản rằng KEDA đóng vai trò cầu nối giữa Kubernetes và các nguồn dữ liệu bên ngoài. Khi phát hiện số lượng message trong queue tăng lên hoặc có sự gia tăng đột biến về workload, KEDA sẽ kích hoạt quá trình autoscaling để bổ sung Pod xử lý. Khi lượng công việc giảm xuống, hệ thống cũng có thể tự động thu hẹp tài nguyên nhằm tiết kiệm chi phí vận hành.

Hiện nay, KEDA được hỗ trợ bởi cộng đồng Kubernetes và nhiều tập đoàn công nghệ lớn. Dự án này đã trở thành một phần quan trọng trong các kiến trúc cloud-native, serverless Kubernetes và event-driven microservices. Nhiều doanh nghiệp lựa chọn KEDA để tối ưu hiệu suất sử dụng tài nguyên, giảm chi phí cloud và xây dựng hệ thống có khả năng mở rộng linh hoạt hơn.

KEDA hoạt động như thế nào?

Để hiểu rõ giá trị của KEDA, cần nắm được nguyên lý hoạt động cơ bản của công cụ này trong môi trường Kubernetes. Về bản chất, KEDA hoạt động như một lớp mở rộng giúp Kubernetes có thể nhận biết và phản ứng với các nguồn sự kiện bên ngoài.

Trong Kubernetes truyền thống, Horizontal Pod Autoscaler sử dụng Metrics API để theo dõi CPU hoặc Memory của Pod. Khi các chỉ số này vượt quá ngưỡng được thiết lập, Kubernetes sẽ tăng số lượng Pod để đáp ứng nhu cầu xử lý. Tuy nhiên, cách tiếp cận này không phù hợp với các ứng dụng xử lý sự kiện vì CPU hoặc Memory thường không phản ánh chính xác khối lượng công việc thực tế.

KEDA giải quyết vấn đề này bằng cách liên tục theo dõi các nguồn dữ liệu như RabbitMQ, Kafka, Redis hoặc AWS SQS. Khi phát hiện số lượng message hoặc sự kiện vượt ngưỡng quy định, KEDA sẽ tạo hoặc cập nhật custom metrics để Kubernetes thực hiện autoscaling. Điều này giúp việc mở rộng ứng dụng phản ánh sát hơn với nhu cầu thực tế thay vì chỉ dựa trên tài nguyên hệ thống.

Quá trình hoạt động của KEDA thường bắt đầu từ việc cấu hình một đối tượng gọi là Scaled Object. Scaled Object định nghĩa ứng dụng cần được autoscale, nguồn dữ liệu cần theo dõi và các ngưỡng kích hoạt quá trình scaling. KEDA sẽ liên tục kiểm tra trạng thái của trigger được cấu hình trong Scaled Object để quyết định khi nào cần tăng hoặc giảm số lượng Pod.

Khi workload tăng cao, KEDA gửi metrics tới Horizontal Pod Autoscaler. Kubernetes sau đó tự động bổ sung Pod để xử lý khối lượng công việc mới. Ngược lại, khi số lượng sự kiện giảm xuống dưới ngưỡng quy định, hệ thống sẽ thu hẹp tài nguyên và thậm chí có thể giảm số lượng Pod xuống bằng 0 nếu được cấu hình.

Một điểm mạnh khác của KEDA là khả năng tích hợp với nhiều nền tảng cloud và hệ thống messaging khác nhau. Thay vì phải xây dựng cơ chế autoscaling riêng cho từng dịch vụ, doanh nghiệp chỉ cần sử dụng các trigger được KEDA hỗ trợ sẵn. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian triển khai và đơn giản hóa quy trình vận hành hệ thống.

Các thành phần chính của KEDA

Để thực hiện autoscaling theo sự kiện, KEDA được xây dựng từ nhiều thành phần khác nhau. Mỗi thành phần đảm nhận một vai trò riêng nhằm giúp hệ thống hoạt động ổn định và phản ứng nhanh với workload thực tế.

- KEDA Operator: Bộ điều khiển trung tâm chịu trách nhiệm theo dõi các đối tượng ScaledObject và ScaledJob trong Kubernetes. Operator liên tục kiểm tra trạng thái của trigger và quyết định khi nào cần kích hoạt hoặc dừng quá trình autoscaling. 

- Metrics Adapter: Thành phần này giúp chuyển đổi dữ liệu từ các nguồn sự kiện bên ngoài thành custom metrics mà Kubernetes có thể hiểu và sử dụng. Thông qua Metrics Adapter, các thông tin như số lượng message trong RabbitMQ hoặc Kafka sẽ được cung cấp cho Horizontal Pod Autoscaler dưới dạng metrics tiêu chuẩn.

- ScaledObject: Thành phần quan trọng nhất đối với hầu hết các workload thông thường. Đây là tài nguyên Kubernetes được sử dụng để định nghĩa ứng dụng cần autoscale, trigger được sử dụng và các ngưỡng scaling tương ứng. Khi trigger vượt ngưỡng cấu hình, ScaledObject sẽ kích hoạt quá trình mở rộng Pod.

- ScaledJob: Dành cho các workload dạng batch processing. Thay vì tăng số lượng Pod trong một Deployment, ScaledJob có thể tự động tạo thêm Kubernetes Job dựa trên số lượng sự kiện cần xử lý. Điều này đặc biệt hữu ích đối với các tác vụ nền hoặc hệ thống xử lý dữ liệu theo lô.

- Trigger Authentication: Cho phép lưu trữ và quản lý thông tin kết nối một cách an toàn, tránh việc đưa credential trực tiếp vào cấu hình ứng dụng.

KEDA dùng để làm gì?

KEDA được phát triển nhằm giải quyết bài toán autoscaling cho các ứng dụng hoạt động theo mô hình Event-Driven Architecture. Trong thực tế, rất nhiều hệ thống hiện đại không xử lý request trực tiếp từ người dùng mà liên tục nhận dữ liệu từ hàng đợi, hệ thống messaging hoặc các nền tảng streaming. Những workload này thường có lưu lượng biến động mạnh và khó tối ưu nếu chỉ dựa trên CPU hoặc Memory. KEDA giúp Kubernetes mở rộng tài nguyên theo chính số lượng sự kiện phát sinh, từ đó nâng cao hiệu quả vận hành và giảm lãng phí tài nguyên.

Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của KEDA là xử lý hàng đợi dữ liệu. Khi số lượng message trong RabbitMQ, Kafka hoặc AWS SQS tăng cao, KEDA sẽ tự động tăng số lượng Pod xử lý để đảm bảo hệ thống không bị quá tải. Khi lượng message giảm xuống, hệ thống sẽ tự động thu hẹp tài nguyên nhằm tiết kiệm chi phí. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp xây dựng các hệ thống xử lý dữ liệu linh hoạt và hiệu quả hơn rất nhiều so với việc duy trì số lượng Pod cố định.

KEDA cũng được sử dụng rộng rãi trong các nền tảng streaming data. Những hệ thống xử lý dữ liệu thời gian thực thường phải đối mặt với lượng dữ liệu đầu vào thay đổi liên tục. Nhờ khả năng theo dõi trực tiếp các nguồn dữ liệu như Kafka hoặc Azure Event Hub, KEDA giúp hệ thống phản ứng nhanh với biến động lưu lượng mà không cần can thiệp thủ công từ đội ngũ vận hành.

Ngoài ra, KEDA còn đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng mô hình serverless trên Kubernetes. Khả năng scale-to-zero giúp ứng dụng không cần duy trì Pod hoạt động liên tục khi không có yêu cầu xử lý. Đây là một trong những yếu tố giúp Kubernetes tiến gần hơn tới trải nghiệm của các nền tảng serverless truyền thống nhưng vẫn giữ được sự linh hoạt của môi trường container.

Lợi ích của KEDA

Sự phổ biến ngày càng tăng của KEDA không chỉ đến từ khả năng autoscaling theo sự kiện mà còn nhờ những lợi ích thực tế mà công cụ này mang lại cho doanh nghiệp và đội ngũ kỹ thuật. Lợi ích nổi bật nhất của KEDA là khả năng scale-to-zero. Trong nhiều hệ thống truyền thống, ứng dụng vẫn phải duy trì ít nhất một Pod hoạt động ngay cả khi không có workload cần xử lý. Điều này dẫn đến tình trạng lãng phí tài nguyên và tăng chi phí cloud. Với KEDA, ứng dụng có thể giảm số lượng Pod xuống bằng 0 khi không có sự kiện phát sinh và tự động khởi động lại khi cần thiết. Đây là một trong những tính năng quan trọng giúp tối ưu chi phí vận hành trong môi trường cloud-native.

KEDA cũng giúp hệ thống phản ứng chính xác hơn với nhu cầu thực tế của workload. Thay vì dựa trên CPU hoặc Memory, KEDA sử dụng trực tiếp các chỉ số liên quan đến công việc cần xử lý như số lượng message trong queue hoặc tốc độ sinh dữ liệu từ hệ thống streaming. Điều này giúp việc autoscaling diễn ra hiệu quả hơn và giảm nguy cơ mở rộng tài nguyên không cần thiết.

Một ưu điểm khác là khả năng tích hợp dễ dàng với Kubernetes. KEDA được thiết kế như một extension của Kubernetes nên có thể hoạt động cùng với các thành phần sẵn có như Horizontal Pod Autoscaler, Cluster Autoscaler và hệ thống monitoring. Điều này giúp doanh nghiệp triển khai KEDA mà không cần thay đổi đáng kể kiến trúc hiện tại.

Đối với các doanh nghiệp đang triển khai kiến trúc cloud-native, KEDA còn đóng vai trò như một công cụ hỗ trợ quá trình hiện đại hóa hạ tầng. Việc tự động mở rộng tài nguyên theo sự kiện giúp hệ thống trở nên linh hoạt hơn, đồng thời phù hợp với xu hướng phát triển của các nền tảng microservices và serverless hiện nay.

Hạn chế của KEDA

Mặc dù mang lại nhiều lợi ích đáng kể, KEDA vẫn tồn tại một số hạn chế mà doanh nghiệp cần cân nhắc trước khi triển khai vào môi trường production. Một trong những hạn chế lớn nhất của KEDA là sự phụ thuộc vào các nguồn dữ liệu bên ngoài. Toàn bộ cơ chế autoscaling của KEDA dựa trên thông tin từ queue, message broker hoặc hệ thống monitoring. Nếu các nguồn dữ liệu này gặp sự cố hoặc trả về thông tin không chính xác, quá trình autoscaling có thể hoạt động không như mong muốn.

Việc cấu hình KEDA cũng phức tạp hơn so với Horizontal Pod Autoscaler truyền thống. Thay vì chỉ thiết lập ngưỡng CPU hoặc Memory, người dùng cần hiểu rõ cách hoạt động của từng loại trigger, cơ chế xác thực và cách xác định ngưỡng scaling phù hợp. Điều này đòi hỏi đội ngũ kỹ thuật phải có kiến thức nhất định về Kubernetes cũng như hệ thống nguồn dữ liệu được sử dụng.

KEDA cũng không phải giải pháp phù hợp cho mọi loại workload. Đối với các ứng dụng web truyền thống có lưu lượng truy cập ổn định, việc sử dụng Horizontal Pod Autoscaler dựa trên CPU hoặc Memory đôi khi đơn giản và hiệu quả hơn. KEDA phát huy giá trị lớn nhất trong các hệ thống event-driven hoặc workload có tính chất bất đồng bộ.

Những lưu ý khi triển khai KEDA

Để khai thác tối đa lợi ích của KEDA, doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược triển khai phù hợp ngay từ đầu thay vì chỉ cài đặt và sử dụng theo cấu hình mặc định. Yếu tố đầu tiên cần quan tâm là lựa chọn trigger phù hợp với đặc thù workload. Mỗi hệ thống sẽ có cách phát sinh dữ liệu khác nhau. Một ứng dụng xử lý hàng đợi RabbitMQ sẽ cần chiến lược autoscaling khác với hệ thống streaming Kafka hoặc nền tảng monitoring Prometheus. Việc lựa chọn đúng trigger giúp KEDA phản ánh chính xác khối lượng công việc thực tế.

Thiết lập ngưỡng scaling hợp lý cũng là yếu tố rất quan trọng. Nếu ngưỡng quá thấp, hệ thống có thể liên tục mở rộng và thu hẹp tài nguyên dẫn đến hiện tượng scaling không ổn định. Ngược lại, nếu ngưỡng quá cao, ứng dụng có thể phản ứng chậm khi workload tăng đột biến. Doanh nghiệp nên thử nghiệm nhiều kịch bản khác nhau trước khi triển khai chính thức.

Trong nhiều trường hợp, doanh nghiệp nên kết hợp KEDA với Horizontal Pod Autoscaler và Cluster Autoscaler. KEDA chịu trách nhiệm theo dõi sự kiện và kích hoạt scaling, HPA quản lý số lượng Pod dựa trên metrics nội bộ, trong khi Cluster Autoscaler bổ sung node khi tài nguyên cluster không còn đủ. Sự kết hợp này giúp xây dựng môi trường autoscaling toàn diện và hiệu quả hơn.

Kết luận

KEDA đang trở thành một trong những giải pháp autoscaling quan trọng nhất trong hệ sinh thái Kubernetes hiện đại. Đối với các doanh nghiệp đang vận hành Kubernetes và muốn tối ưu khả năng autoscaling theo sự kiện, KEDA là công cụ đáng cân nhắc để nâng cao hiệu suất, giảm chi phí hạ tầng và xây dựng hệ thống hiện đại có khả năng mở rộng bền vững trong tương lai.

Bạn có thể tham khảo thêm về dịch vụ Viettel Managed Kubernetes Service (vMKS) của Viettel IDC giúp doanh nghiệp triển khai, vận hành và mở rộng các ứng dụng Container hóa một cách tự động và dễ dàng tại đây nhé: 

https://viettelidc.com.vn/managed-kubernetes-service