“工作负载成本优化”选项卡可通过显示已使用的资源与请求的资源来帮助您识别可优化的工作负载。为了充分利用潜在的成本节省，您可以深入了解集群以查看工作负载级别的资源建议。仅查看部署对象的工作负载资源建议：在GKE 成本优化中选择一个集群单击工作负载 > 成本优化选择一个部署工作负载在工作负载的详细信息页面中，选...
HPA 可以监控 Pod 的使用情况，自动调整大小，以保持预期的使用水平。VPA 则可以调整集群中的资源请求和容器限制。自动伸缩会根据需求自动从 Kubernetes 集群中添加或删除节点，它有助于确保工作负载总是有足够的基础设施资源来完成它们的工作，但又不至于让用户最终为闲置的基础设施付费。现阶段而言，并非所有的 Kuberne...
目前因为 k8s 中存在业务种类多种多样,各种应用的负载压力和资源使用情况非常不一致,原本我们以为这么多 Pod 之间资源消耗可以起到“削峰填谷”的样子,而事实情况是很多 k8s node 节点会时不时 CPU 接近 90,内存容量只剩下 5G 不到。此时如果还有 pod 调度到这样的 k8s node 上,后面的故事,我想很多小伙伴都能自...
目前因为 k8s 中存在业务种类多种多样,各种应用的负载压力和资源使用情况非常不一致,原本我们以为这么多 Pod 之间资源消耗可以起到“削峰填谷”的样子,而事实情况是很多 k8s node 节点会时不时 CPU 接近 90,内存容量只剩下 5G 不到。此时如果还有 pod 调度到这样的 k8s node 上,后面的故事,我想很多小伙伴都能自...
目录 一:内核参数优化 1.1增大内核选项配置 /etc/sysctl.conf: 1.2其他的内核参数 二:Etcd性能优化 2.1磁盘 2.2etcd进程设置优先级 2.3增大etcd的存储限制 2.4提高etcd对于对等网络流量优先级 2.5其他优化方案 2.6etcd的备份 2.6.1内置快
gpu k8s 调度优化 # 实现GPU在Kubernetes集群中的调度优化 ## 简介 在Kubernetes(K8S)集群中,对于需要使用GPU的工作负载,我们可以通过调度优化的方式将其分配到拥有GPU资源的节点上,以提高性能和资源利用率。本文将介绍如何实现GPU在K8S集群中的调度优化。
节点的大小取决于 Pod 所使用的资源。如果你的工作负载只利用了节点中50%的资源,并且短期内资源使用量不会激增,那么用户可以适当缩小节点的规模以降低成本。 另一个考虑因素是调整在单个节点上可以运行的 Pod 数量。即便在没有硬性限制的情况下,在单个节点上运行大量的 Pod 也会导致资源利用效率低下。鉴于这类情况...
Ingress为Kubernetes提供了一个强大的工具,使得将外部流量导入到集群内部变得更加简单和灵活。通过定义规则和配置,我们可以轻松地实现负载均衡、路由和安全性,并提供更好的外部访问体验。 重磅课程:全新k8s实战训练营即将启动,这期我们将深入探讨如何在k8s环境中部署和管...
3、apiserver 的负载均衡 通常为了保证集群的高可用,集群中一般会有多个 master 节点,kubelet 的连接也会被均分到不同的 apiserver,在 k8s v1.10 以前的版本中,kubelet 使用 HTTP/2,HTTP/2 为了提高网络性能,一个主机只建立一个连接,所有的请求都通过该连接进行,默认情况下,即使网络异常,它还是重用这个连接,直到...
节点的大小取决于 Pod 所使用的资源。如果你的工作负载只利用了节点中50%的资源,并且短期内资源使用量不会激增,那么用户可以适当缩小节点的规模以降低成本。 另一个考虑因素是调整在单个节点上可以运行的 Pod 数量。即便在没有硬性限制的情况下,在单个节点上运行大量的 Pod 也会导致资源利用效率低下。鉴于这类情况...