高效智能运维[云+社区技术沙龙第29期] - 腾讯云提高K8S集群资源利用率实践

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/baiyutang

摘要

文档主要讨论了Kubernetes集群资源利用率的问题，分析了Node节点资源碎片、Pod Resource配置不合理、WorkLoad/HPA副本数设置不合理以及业务空闲时间等问题。提出了通过Pod压缩、HPA（Horizontal Pod Autoscaler）、动态调度、Node超卖和VPA（Vertical Pod Autoscaler）等方法来优化资源利用率。解决方案包括动态调整Container Cgroup、requests和limits比例设置、Resource Range设置、CheckPoint对象timeout时间、Pod对象更新时间以及资源合法性校验等。

AI总结

### 文档总结：腾讯云提高K8S集群资源利用率实践

#### 一、资源利用率问题分析
1. **Node节点资源碎片**：资源未被充分利用，导致节点资源浪费。
2. **Pod Resource（requests）配置不合理**：资源请求与实际使用不匹配，影响资源分配效率。
3. **WorkLoad/HPA 副本数设置不合理**：副本数量配置不当，导致资源浪费或无法满足业务需求。
4. **业务空闲时间**：业务负载波动大，空闲时段资源利用率低。

#### 二、解决方案
1. **Pod资源压缩**
- 动态调整Container Cgroup配置：优化requests和limits的比例设置，合理设置资源范围。
- 调整Checkpoint对象timeout时间和Pod对象更新时间，确保资源合法性校验。

2. **HPA（Horizontal Pod AutoScaler）+**
- 通过自定义指标扩展HPA功能，支持外部和自定义指标。
- 动态调整minReplicas和maxReplicas，优化资源分配。

3. **动态调度与Node超卖**
- 利用Node超卖技术，在资源空闲时段动态调整Pod密度，提高节点利用率。
- 通过Mutating Admission Controllers和Webhook实现动态资源分配。

4. **VPA（Vertical Pod Autoscaler）碎片处理**
- 动态调整Pod垂直方向资源（CPU/内存），优化资源分配，减少碎片。

#### 三、技术实现
- **HPAPlus**：支持CronHPA、动态minReplicas和HPA对象级别同步时间，优化资源扩缩容策略。
- **VPAPlus**：动态调整Pod资源配额，优化资源使用效率。

#### 四、总结
腾讯云通过优化Pod资源配置、动态调度、Node超卖和VPA碎片处理等技术，显著提升了K8S集群资源利用率，降低运营成本，同时保障业务稳定性。