优化 Kubernetes 集群资源效率

“ImprovingResourceEfficiency.pdf - 云计算 - 提升Kubernetes集群资源效率” 在当前的数字化时代，云计算已经成为企业IT基础设施的核心部分。本文主要关注如何提高Kubernetes集群的资源效率，这对于控制成本、保障稳定性以及优化架构具有重要意义。作者杨统凯，来自蚂蚁金服的系统部资源调度团队，探讨了在处理大型集群（拥有超过1000个CPU节点和200个GPU节点，总成本超过1亿）时所面临的挑战。 首先，我们关注资源利用率问题。高CPU分配与低CPU利用率之间的矛盾，以及CPU限制与内存未充分利用的情况，表明存在资源分配不均衡的问题。此外，缺乏合适的资源池和容器的不合理分布也导致了节点间的CPU利用率不平衡。大部分的Pods被保证了资源，但可能并未充分利用这些资源。 接着，我们需要思考这个问题的原因。业务类型的不同，如长期运行的服务、流处理任务、AI/批处理作业和测试/CI/CD任务，它们对资源的需求各不相同，造成了资源利用率的差异。长期运行的服务有规律的CPU使用，流处理任务则有周期性的繁忙CPU使用，而AI/批处理任务和测试任务则表现出不规则且CPU/内存密集的使用模式。 用户定义的资源通常是静态的，这可能导致资源分配的僵化，无法适应工作负载的动态变化。为了改善这一情况，我们需要考虑以下几个方面： 1. **智能调度**：通过优化调度算法，确保工作负载根据其需求被合理地分配到集群中，避免资源浪费和节点间的不平衡。 2. **动态资源调整**：实现资源请求和限制的动态更新，使得Pods可以根据实际负载情况自我调整，提高资源利用率。 3. **资源池管理**：创建不同类型的资源池，针对不同类型的工作负载进行定制化的资源分配，例如，为批处理任务设置专门的资源池。 4. **容器亲和性和反亲和性策略**：通过定义Pods之间的亲和性和反亲和性，确保具有相似需求的Pods可以一起部署，从而实现资源的合理聚集和节省。 5. **监控和预警**：建立完善的监控体系，实时监测集群资源使用情况，提前预警资源紧张或浪费的情况，以便及时做出调整。 6. **自动扩展**：采用水平和垂直自动扩展机制，根据工作负载的变化自动增加或减少资源，以保持高效利用。 7. **资源预留和预留优化**：为关键服务预留一定的资源，同时优化预留策略，以减少不必要的预留并提高整体利用率。 通过上述策略的实施，我们可以有效地提升Kubernetes集群的资源效率，降低运营成本，同时增强系统的稳定性和架构的灵活性。这不仅关乎到企业运营的成本效益，还直接影响到服务的可用性和性能，因此对资源效率的关注是至关重要的。