Upnetix Labs · protocolo de experimento
Protocolo: Qual o impacto do número de pods em um Deployment Kubernetes sobre a latência de resposta de uma aplicação web simples?
Este protocolo investiga como a variação do número de pods em um Deployment Kubernetes afeta a latência de resposta de uma aplicação web. A pessoa vai medir o tempo de resposta HTTP usando a ferramenta k6.
Como a latência de resposta HTTP de uma aplicação web em Kubernetes varia conforme o número de pods no Deployment?
Hipótese
Aumentar o número de pods reduz a latência média de resposta até um ponto de saturação da infraestrutura.
Variáveis
| Independentes (o que varia) | quantidade de pods no Deployment |
|---|---|
| Dependentes (o que se mede) | latência média de resposta HTTP (ms); latência p95 de resposta HTTP (ms) |
| Controladas (o que fica fixo) | imagem da aplicação; recursos de CPU/memória por pod; configuração do serviço (ClusterIP); carga de requisições por segundo; infraestrutura do cluster |
Ambiente
Cluster Kubernetes funcional (pode ser Minikube ou cluster privado), aplicação web simples (por exemplo, nginx), serviço tipo ClusterIP, ferramenta k6 instalada para geração de carga e medição de latência.
Procedimento
- Preparar aplicação
Implantar um Deployment com a imagem nginx:stable-alpine, recursos limitados (por exemplo, 100m CPU, 128Mi memória por pod).
- Configurar serviço
Expor o Deployment via Service do tipo ClusterIP.
- Ajustar número de pods
Escalar o Deployment para o valor desejado de pods.
kubectl scale deployment nginx --replicas=<N> - Gerar carga
Executar teste de carga HTTP com k6, mantendo constante a taxa de requisições (por exemplo, 100 rps) por 1 minuto.
k6 run --vus 10 --duration 1m script.js - Coletar métricas
Registrar latência média e p95 reportadas pelo k6.
- Repetir para outros valores
Repetir as etapas anteriores para diferentes quantidades de pods (por exemplo, 1, 2, 4, 8).
- Repetir experimentos
Executar cada configuração pelo menos 5 vezes para obter dados estatísticos.
Planilha de coleta
| pods (unidade) | latencia_media_ms (ms) | latencia_p95_ms (ms) |
|---|---|---|
| EXEMPLO: 4, 21.3, 35.7 | ||
Repetições recomendadas: 5. Baixe a planilha vazia em CSV: colunas prontas.
Análise
Calcule média, desvio padrão e percentil 95 das latências para cada configuração de pods. Compare os valores entre as configurações para identificar tendências e pontos de saturação.
Critérios de decisão
- Latência média e p95 devem diminuir ou estabilizar com o aumento de pods até o limite da infraestrutura.
- Se a latência aumentar com mais pods, investigar gargalos externos ao Deployment.
Fontes de erro e mitigação
- Variações de carga na infraestrutura podem afetar resultados; execute testes em horários de baixa utilização.
- Caches de rede ou aplicação podem distorcer latências; limpe caches ou use endpoints sem cache.
- Certifique-se de que o cluster não esteja executando outros workloads concorrentes.
Referências
- Kubernetes Deployments · Kubernetes (CNCF) (kubernetes.io)
- Publicado
- 09/09/2026
- Última revisão
- 09/09/2026
- Versão do conteúdo
- 1.0
- Referências
- 1 oficiais
- Revisão técnica
- redação e revisão por IA, URLs conferidas na publicação
- Status
- Atual
