Уявіть, що навантаження конкурують за обмежені ресурси ЦПУ чи пам'яті під час пікових періодів, або бездіяльні ресурси залишаються невикористаними, хоча витрати продовжують зростати. Неправильне керування цими ресурсами може призвести до каскадних відмов, зниження продуктивності та завищених рахунків.

Саме тут на допомогу приходять запити та ліміти ресурсів Kubernetes. Визначаючи мінімальні (запити) та максимальні (ліміти) ресурси, які може використовувати контейнер, ви можете розподіляти ресурси розумно, забезпечуючи стабільність, ефективність та економічність вашого кластера.

Запити та ліміти ресурсів — це не лише технічні деталі, вони є основою для надійної та масштабованої роботи кластерів Kubernetes. При правильній конфігурації вони:

• Запобігають відмовам сервісів: гарантують ресурси для критичних додатків, водночас утримуючи неконтрольовані навантаження.
• Оптимізують витрати: запобігають оплаті за невикористовувані ресурси, зберігаючи при цьому продуктивність.
• Забезпечують розумний розподіл: допомагають планувальнику Kubernetes ефективно розподіляти навантаження по вузлах.

Але неправильно налаштовані запити та ліміти можуть призвести до серйозних наслідків:

• Запити, встановлені занадто високими, можуть призвести до недовикористання ресурсів та збільшення витрат.
• Ліміти, встановлені занадто низькими, можуть спричинити аварійне завершення роботи додатків або їх обмеження під час навантаження.
• Відсутність запитів може призвести до непередбачуваного планування та конкуренції за ресурси.

Цей посібник допоможе вам зрозуміти все, що потрібно знати про запити та ліміти: як вони працюють, чому вони важливі та як налаштувати їх відповідно до потреб вашого навантаження. Давайте розпочнемо навчання 💪

Що таке запити та ліміти ресурсів?

Запити

Запит вказує на мінімальні ресурси, які Kubernetes гарантує контейнеру. Планувальник використовує це значення для розподілу ресурсів і забезпечення того, щоб контейнер завжди працював в межах виділеної йому потужності.

• Приклад: контейнер із запитом на ЦПУ 500m матиме зарезервовані 0.5 ядра ЦПУ.

Ліміти

Ліміт визначає максимальні ресурси, які контейнер може використовувати. Kubernetes накладає цей ліміт через обмеження (ЦПУ) або завершення роботи (пам'ять), щоб запобігти впливу контейнера на інші навантаження.

• Приклад: контейнер з лімітом пам'яті 1Gi буде завершено, якщо він перевищить 1 ГіБ пам'яті.

Чому важливі запити та ліміти ресурсів

Для стабільності

Запити запобігають тому, щоб критичні сервіси не залишалися без ресурсів, а ліміти не дають неконтрольованим навантаженням споживати надмірні потужності. Це забезпечує стабільне середовище для всіх додатків.

Для ефективності витрат

Правильне налаштування запитів і лімітів дозволяє уникнути перевитрат, що призводять до марнотратства ресурсів, а також недовикористання, яке може викликати проблеми з продуктивністю чи відмови.

Для планування

Планувальник Kubernetes використовує запити для визначення місця розміщення контейнерів. Якщо запити встановлені занадто високими, контейнери можуть не поміститися на вузлах, навіть якщо ресурси технічно доступні.

Налаштування запитів і лімітів

Перед тим, як почати, пам'ятайте, що оптимізація запитів і лімітів — це нескінченний процес. Результати часто не будуть ідеальними.

Саме тому я настійно рекомендую використовувати спеціалізовані інструменти, які усувають всю роботу, автоматизують процес і дають набагато кращі результати.

Найкращий інструмент, на мою думку — це Scaleops. Він простий, потужний і масштабований.

Ось погляньте:

[

Автоматична оптимізація ресурсів Kubernetes | ScaleOps

ScaleOps — перша в галузі платформа для оптимізації Kubernetes, яка автоматично оптимізує обчислювальні ресурси...

scaleops.com

](https://scaleops.com/?source=post_page-----a9d44401127e--------------------------------)

Крок 1: Аналіз вашого навантаження

Перший крок у налаштуванні запитів і лімітів ресурсів Kubernetes — це розуміння потреб вашого навантаження.
Без чіткої картини того, скільки ЦПУ та пам'яті використовують ваші додатки, ви працюєте на здогадках — що може призвести до неефективності, проблем з продуктивністю або відмов.

Збір даних про використання ресурсів

Використовуйте інструменти Kubernetes та сторонні інструменти для збору детальних метрик щодо того, як ваші додатки споживають ЦПУ та пам'ять. Ці метрики допоможуть вам встановити реалістичні запити та ліміти ресурсів, ґрунтуючись на реальній поведінці навантажень, а не припущеннях.

Kubernetes Metrics Server

Kubernetes Metrics Server надає дані про використання ресурсів в реальному часі для подів (pods) і вузлів (nodes). Він легкий і швидкий для розгортання, що робить його чудовим стартом для розуміння поточного стану вашого кластера.

# Розгорніть Metrics Server  
kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml   

# Переглянути використання ресурсів для подів та вузлів  
kubectl top pod -n your-namespace   
kubectl top node

Metrics Server дає вам миттєву картину поточного використання, але не зберігає історичні дані. Використовуйте його для виявлення негайних вузьких місць або недовикористаних ресурсів.

Prometheus і Grafana

Для більш глибокого аналізу поєднайте Prometheus (збір метрик) з Grafana (візуалізація). Prometheus збирає детальні метрики використання ресурсів протягом часу, а Grafana дозволяє створювати панелі для візуалізації тенденцій та аномалій.

• Використовуйте Prometheus для відслідковування споживання ресурсів усіма навантаженнями.
• Створюйте панелі Grafana для перегляду тенденцій використання ЦПУ та пам'яті за дні, тижні чи місяці.

Історичні дані необхідні для розуміння сезонних патернів трафіку, пікових навантажень чи постійних вузьких місць.

Виявлення патернів

Після збору даних шукайте патерни використання:

• Базове використання: мінімальні ресурси, які ваш додаток постійно потребує для нормальної роботи.
• Пікове використання: максимальні ресурси, що споживаються під час піків трафіку або інтенсивної обробки.
• Ідле використання: ресурси, що споживаються під час періодів низької активності.

Наприклад, додаток для електронної комерції може мати:

• Базове використання ЦПУ 200m і пам'яті 512Mi.
• Пікове використання ЦПУ 1 CPU і пам'яті 2Gi під час акції.

Ці дані стають основою для встановлення реалістичних запитів і лімітів ресурсів.

Інструменти для покращення аналізу

Щоб йти далі за межі базових метрик, використовуйте спеціалізовані інструменти для профілювання навантажень:

kube-capacity

kube-capacity надає детальну інформацію про споживання ресурсів подами, допомагаючи виявити перенавантажені або недовантажені навантаження.

Goldilocks

Goldilocks використовує рекомендації Vertical Pod Autoscaler (VPA), щоб запропонувати оптимальні запити та ліміти ресурсів на основі реальних патернів використання.

# Розгорніть Goldilocks  
kubectl apply -f https://github.com/FairwindsOps/goldilocks/releases/latest/download/goldilocks.yaml   

# Увімкніть рекомендації Goldilocks для простору імен  
kubectl annotate namespace your-namespace goldilocks.fairwinds.com/enabled=true

Goldilocks генерує дієві рекомендації для оптимізації ваших навантажень, мінімізуючи ручну роботу.

Чому аналіз важливий

Аналіз ваших навантажень — це не одноразове завдання. Додатки еволюціонують, патерни трафіку змінюються, а поведінка користувачів варіюється. Регулярне профілювання ваших навантажень гарантує, що налаштування ресурсів залишатимуться точними та ефективними, запобігаючи непотрібним витратам або вузьким місцям у продуктивності.

З чіткими метриками та інсайтами на основі даних ви готові ефективно налаштувати запити та ліміти ресурсів, створюючи основу для стабільної та ефективної роботи Kubernetes.

Крок 2: Почніть з обережністю

Після збору даних про використання ресурсів наступним кроком є визначення запитів та лімітів для ваших навантажень. Краще почати обережно — встановіть запити на основі базового використання, а ліміти — трохи вище очікуваного пікового використання.
Цей підхід дозволяє уникнути як недонадресурсовки, так і перенавантаження, залишаючи простір для коригування на основі моніторингу.

Занадто агресивні значення можуть призвести до:

• Перенавантаження (Over-Provisioning): Витрачання ресурсів і завищені витрати на хмарні послуги.
• Недонадресурсовка (Under-Provisioning): Випадання подів (pods), їх обмеження або завершення роботи під час високого попиту.

Консервативні значення є безпечним стартом, забезпечуючи стабільність без надмірного використання ресурсів.

Встановлення початкових запитів

Запити мають відображати базове використання вашого додатка — те, що йому потрібно для надійної роботи в нормальних умовах.

resources:  
 requests:  
 memory: "256Mi"  
 cpu: "250m"

Ця конфігурація зарезервує 256Mi пам'яті та 250m (0.25 ядер ЦПУ) для контейнера. Ці ресурси гарантуються Kubernetes, що означає, що контейнер завжди матиме ці ресурси в наявності.

Встановлення початкових лімітів

Ліміти повинні бути трохи вищими за пікове використання, щоб забезпечити можливість обробки трафіку чи тимчасових вимог до ресурсів. Це дозволяє додатку масштабуватися на короткий час, не виснажуючи вузол (node) або не впливаючи на інші навантаження.

resources:  
 limits:  
 memory: "512Mi"  
 cpu: "500m"

З цими лімітами контейнер може використовувати до 512Mi пам'яті та 500m ЦПУ, але не більше. Якщо контейнер перевищить ці ліміти, Kubernetes обмежить використання ЦПУ або завершить роботу контейнера (якщо перевищено ліміт пам'яті).

Приклад: початкова конфігурація

Ось як може виглядати консервативна налаштування для веб-додатку:

resources:  
 requests:  
 memory: "256Mi"  
 cpu: "250m"  
 limits:  
 memory: "512Mi"  
 cpu: "500m"

Балансування запитів і лімітів

Запити та ліміти повинні працювати разом:

• Запити (Requests): Забезпечують додаток мінімумом ресурсів, необхідних для його роботи.
• Ліміти (Limits): Запобігають надмірному споживанню ресурсів під час піків.

Уникайте встановлення запитів рівними ліміту, якщо ваше навантаження не є дуже передбачуваним. Наприклад, фонове завдання (background job) з постійними потребами в ресурсах може виправдати однакові значення.

Застосування конфігурації

Додайте поле resources до визначення контейнера у маніфесті розгортання (deployment manifest):

apiVersion: apps/v1  
kind: Deployment  
metadata:  
 name: example-app  
spec:  
 replicas: 3  
 template:  
 spec:  
 containers:  
 - name: example-container  
 image: nginx:latest  
 resources:  
 requests:  
 memory: "256Mi"  
 cpu: "250m"  
 limits:  
 memory: "512Mi"  
 cpu: "500m"

Розгорніть додаток і моніторте його продуктивність за реальних умов.

Коли коригувати

Початкові значення не є сталими. Моніторте додаток і коригуйте налаштування на основі реальних патернів використання:

• Збільште запити (Increase Requests), якщо под обмежується або викидається через недостатність ресурсів.
• Зменште запити (Decrease Requests), якщо додаток постійно використовує менше, ніж його зарезервована потужність, даремно витрачаючи ресурси.
• Уточніть ліміти (Refine Limits), якщо додаток часто досягає своїх меж або недовикористовує максимальні дозволені ресурси.

Консервативний підхід забезпечує стабільність ваших навантажень, залишаючи можливість для оптимізації з часом. Після того, як ваш додаток буде працювати, переходьте до Кроку 3: Моніторинг і коригування.
Моніторинг і коригування цих значень забезпечує стабільність, ефективність і економічність вашого Kubernetes кластера з часом.

Навіть при консервативних початкових значеннях, навантаження можуть стикатися з:

• Недонадресурсовка (Under-Provisioning): Поді (pods), які не мають достатньо ресурсів, що призводить до їх викиду, обмеження чи збоїв.
• Перенавантаження (Over-Provisioning): Зарезервовані ресурси, що простоюють без використання, даремно витрачаючи потужність і збільшуючи витрати.

Регулярний моніторинг допомагає виявляти ці неефективності та вказує на необхідні коригування для оптимізації навантажень.

Інструменти для моніторингу

Існує кілька інструментів, які можуть допомогти вам відслідковувати використання ресурсів та вдосконалювати ваші налаштування.

Kubernetes Metrics Server

Metrics Server надає дані про використання ресурсів у реальному часі. Це легкий і інтегрований інструмент для Kubernetes, що є чудовою відправною точкою.

# Перегляд використання ресурсів подів  
kubectl top pod -n your-namespace   

# Перегляд використання ресурсів вузлів  
kubectl top node

Використовуйте це для швидкого виявлення недовикористовуваних чи перевантажених подів.

Prometheus і Grafana

Для більш детальних відомостей Prometheus і Grafana дозволяють відслідковувати тенденції використання ресурсів з часом. За допомогою цих інструментів можна візуалізувати:

• Використання ЦПУ та пам'яті на всіх подах.
• Історичні тенденції для виявлення повторюваних сплесків або недовикористовування.
• Ефективність розподілу ресурсів по кластеру.

Налаштуйте сповіщення в Prometheus для критичних порогів (наприклад, використання пам'яті, що перевищує 80% від ліміту), щоб вас сповістили до того, як виникнуть проблеми.

Goldilocks

Goldilocks надає рекомендації щодо запитів та лімітів на основі реального використання. Він аналізує патерни навантаження та генерує практичні рекомендації, допомагаючи вам оптимізувати налаштування з мінімальними зусиллями.

# Увімкнення рекомендацій Goldilocks для простору імен  
kubectl annotate namespace your-namespace goldilocks.fairwinds.com/enabled=true

Ключові метрики для моніторингу

Ось на що слід звертати увагу при моніторингу ваших навантажень:

• Використання ЦПУ (CPU Usage): Порівняйте середнє та пікове використання ЦПУ з запитами та лімітами.
• Використання пам'яті (Memory Usage): Перевірте, чи не наближаються поди до своїх лімітів пам'яті або не перевищують їх.
• Обмеження (Throttling): Шукайте ознаки обмеження ЦПУ, що свідчить про те, що запити чи ліміти можуть бути занадто низькими.
• Викиди (Evictions): Перегляньте поди, які були викинуті через недостатність ресурсів на вузлі.

Коригування запитів та лімітів

На основі даних моніторингу відрегулюйте свої налаштування для оптимізації продуктивності та використання ресурсів.

Коли збільшити запити

• Под часто обмежується (ЦПУ).
• Под викидається під час високого використання вузла.
• Продуктивність додатка погіршується під час пікового трафіку.

Приклад:

resources:  
 requests:  
 memory: "512Mi"  
 cpu: "500m"

Коли зменшити запити

• Под постійно використовує значно менше, ніж його запитувані ресурси.
• Вузли мають високі невикористовувані потужності через надмірно зарезервовані ресурси.

Приклад:

resources:  
 requests:  
 memory: "128Mi"  
 cpu: "100m"

Коли коригувати ліміти

• Додаток часто перевищує свої ліміти (пам'ять) і завершується.
• Сплески ресурсів перевищують ліміти, непотрібно обмежуючи продуктивність.
• Ліміти значно вищі за використання, що призводить до даремного витрачання ресурсів.

Приклад:

resources:  
 limits:  
 memory: "1Gi"  
 cpu: "1"

Ітераційне вдосконалення

Моніторинг і коригування запитів та лімітів мають бути безперервним процесом.
Періодично переглядайте:

• Зміни у навантаженнях (Workload Changes): Нові функції, патерни трафіку або оновлення, що впливають на потреби в ресурсах.
• Продуктивність кластера (Cluster Performance): Тренди використання вузлів і вузькі місця.
• Економія витрат (Cost Efficiency): Можливості зменшити зарезервовані ресурси без шкоди для продуктивності.

Автоматизація коригувань

Поєднуйте ручні коригування з такими інструментами:

• Vertical Pod Autoscaler (VPA): Автоматично коригує запити та ліміти на основі реальних патернів використання.
• Horizontal Pod Autoscaler (HPA): Динамічно масштабує репліки для обробки змінюваних навантажень трафіку.

Правильне налаштування подів і навантажень

У попередній статті я детально розповідав про цю тему та те, як вона тісно пов'язана з запитами та лімітами ресурсів. Ви можете дізнатися більше тут:

[

Правильне налаштування навантажень у Kubernetes

Використання смарт-автоматизацій, ресурсів

overcast.blog

](https://overcast.blog/rightsizing-kubernetes-workloads-73ba21dd0c06?source=post_page-----a9d44401127e--------------------------------)

Розуміння правильного налаштування (Rightsizing)

Правильне налаштування узгоджує запити та ліміти ресурсів з реальними вимогами ваших навантажень. Це забезпечує:

• Ефективне використання ресурсів (Efficient Resource Utilization): Уникайте перенавантаження, яке призводить до не використовуваних і дорогих ресурсів.
• Стабільність і продуктивність (Stability and Performance): Уникайте недонадресурсовки, яка може спричинити збої або знижену продуктивність.

Метою є знайти баланс, який задовольняє потреби навантажень без марнотратства ресурсів чи втрати надійності.

Як правильно налаштувати поди (Right-Size Pods)

Аналіз використання ресурсів

Почніть з того, щоб зрозуміти, скільки ЦПУ і пам'яті використовують ваші поди. Використовуйте такі інструменти:

• Kubernetes Metrics Server: Для метрик використання в реальному часі.
• kube-capacity: Для виявлення використання ресурсів і потенційного перенавантаження чи недонадресурсовки.
• Prometheus і Grafana: Для довгострокових тенденцій і детальних візуалізацій.

Тестування та перевірка

Поступово коригуйте запити та ліміти ресурсів, а потім перевірте зміни за реалістичних навантажень. Це гарантує, що налаштування працюють добре в продуктивних умовах без створення вузьких місць.

Постійне коригування

Навантаження змінюються, тому робіть правильне налаштування регулярною частиною обслуговування вашого кластера. Періодично переглядайте налаштування ресурсів, щоб врахувати:

• Коливання трафіку.
• Нові функції чи деплоя.
• Зміни в поведінці користувачів.

Інструменти для правильного налаштування навантажень

ScaleOps: Автоматизація правильного налаштування Kubernetes

ScaleOps спрощує правильне налаштування Kubernetes, аналізуючи споживання ресурсів та оптимізуючи запити, ліміти та налаштування масштабування.
Це усуває неефективність і гарантує, що кластери залишаються легкими та чутливими.

Ключові можливості ScaleOps

• Правильне налаштування навантажень (Workload Rightsizing)
  Автоматично коригує запити та ліміти ресурсів на основі даних у реальному часі та історичних даних, забезпечуючи, щоб навантаження отримували саме те, що їм потрібно — ні більше, ні менше.
• Правильне налаштування подів (Pod Rightsizing)
  Постійно моніторить поди для виявлення та виправлення неправильно налаштованих конфігурацій, підтримуючи оптимальну продуктивність, оскільки поведінка програми змінюється.
• Постійний моніторинг і коригування (Ongoing Monitoring and Adjustments)
  Відстежує зміни в навантаженнях у реальному часі, адаптуючись до змін трафіку, релізів та піків без ручного втручання.
• Економія витрат на 60-90% (60–90% Cost Savings)
  Команди повідомляють про зниження витрат на хмару шляхом усунення перенавантаження, покращення стабільності завдяки точному розподілу ресурсів та збільшення продуктивності завдяки автоматизації ручних завдань.

[

Автоматизована оптимізація ресурсів Kubernetes | ScaleOps

ScaleOps — перша в індустрії платформа оптимізації Kubernetes, яка автоматично оптимізує обчислювальні ресурси в…

scaleops.com

](https://scaleops.com/?source=post_page-----a9d44401127e--------------------------------)

Goldilocks

Goldilocks спрощує процес правильного налаштування, надаючи рекомендації на основі даних з Vertical Pod Autoscaler (VPA). Він аналізує використання ресурсів і пропонує оптимальні значення для запитів та лімітів.

# Встановлення Goldilocks  
kubectl apply -f https://github.com/FairwindsOps/goldilocks/releases/latest/download/goldilocks.yaml   

# Увімкнення рекомендацій Goldilocks для простору імен  
kubectl annotate namespace your-namespace goldilocks.fairwinds.com/enabled=true

Prometheus і Grafana

Поєднуйте ці інструменти для моніторингу тенденцій з часом:

• Prometheus збирає метрики ресурсів, надаючи детальні відомості.
• Grafana візуалізує ці метрики, допомагаючи виявити неефективність та патерни для оптимізації.

Приклад конфігурації

Ось приклад конфігурації Deployment з правильно налаштованими запитами та лімітами ресурсів:

apiVersion: apps/v1  
kind: Deployment  
metadata:  
 name: web-app  
spec:  
 replicas: 3  
 template:  
 metadata:  
 labels:  
 app: web-app  
 spec:  
 containers:  
 - name: web-container  
 image: nginx:latest  
 resources:  
 requests:  
 memory: "256Mi"  
 cpu: "250m"  
 limits:  
 memory: "512Mi"  
 cpu: "500m"

Переваги правильного налаштування (Rightsizing)

• Економія витрат (Cost Savings): Зменшення перенавантаження та оптимізація витрат на хмару.
• Покращена стабільність (Improved Stability): Усунення конкуренції за ресурси і запобігання збоям.
• Ефективність кластера (Cluster Efficiency): Вивільнення ресурсів для інших навантажень, максимізуючи використання вузлів.

Використовуючи інструменти, такі як Goldilocks, Prometheus і Grafana, а також постійно моніторячи та коригуючи налаштування, ви можете забезпечити, щоб ваші поди та навантаження залишались стабільними, продуктивними та економічно ефективними.

Поширені помилки

Перенавантаження (Over-Provisioning)

Виділення надмірних ресурсів призводить до високих витрат без жодних переваг у продуктивності.
Наприклад, встановлення запиту на CPU в 4, коли ваше навантаження використовує лише 1, призводить до марнотратства потужностей і обмежує кількість подів, які можуть поміститися на вузлі.

Як уникнути:

• Використовуйте інструменти моніторингу для збору реальних даних про використання ресурсів перед визначенням запитів та лімітів.
• Уникайте занадто обережних припущень або стандартних значень для налаштувань ресурсів.

resources:  
 requests:  
 cpu: "1"  
 memory: "512Mi"  
 limits:  
 cpu: "2"  
 memory: "1Gi"

Недостатнє забезпечення ресурсами (Under-Provisioning)

Надто низькі запити можуть призвести до:

• Вигнання подів (Pod Evictions): Якщо на вузлах закінчуються ресурси, Kubernetes може вигнати поди з нижчим пріоритетом.
• Троттлінг (Throttling): Недостатні запити на CPU можуть призвести до зниження продуктивності.

Як уникнути:

• Встановлюйте запити на основі базового використання ресурсів вашим додатком, забезпечуючи достатню кількість гарантуваних ресурсів для нормальної роботи.

Приклад: Якщо моніторинг показує постійне використання пам'яті 200Mi з рідкісними піками до 400Mi, встановіть запит на пам'ять 300Mi, щоб забезпечити баланс між стабільністю та ефективністю.

resources:  
 requests:  
 memory: "300Mi"  
 cpu: "250m"  
 limits:  
 memory: "600Mi"  
 cpu: "500m"

Ігнорування запитів (Ignoring Requests)

Не встановлення запитів означає, що Kubernetes не може зарезервувати ресурси для вашого пода. Це може призвести до непередбачуваного планування та конкуренції за ресурси, коли вузли сильно завантажені.

Як уникнути:

• Завжди визначайте як запити, так і ліміти для забезпечення стабільності та передбачуваності планування.

resources:  
 requests:  
 memory: "256Mi"  
 cpu: "250m"  
 limits:  
 memory: "512Mi"  
 cpu: "500m"

Кращі практики

Використання квот ресурсів (Resource Quotas)

Встановлюйте обмеження на рівні простору імен для запобігання надмірному споживанню ресурсів кластера окремими командами або навантаженнями.

Приклад конфігурації:

apiVersion: v1  
kind: ResourceQuota  
metadata:  
 name: team-quota  
 namespace: dev-team  
spec:  
 hard:  
 requests.cpu: "4"  
 requests.memory: "8Gi"  
 limits.cpu: "8"  
 limits.memory: "16Gi"

Ця конфігурація обмежує загальне використання CPU та пам'яті для всіх подів у просторі імен dev-team, забезпечуючи справедливий розподіл ресурсів по кластеру.

Регулярне профілювання навантажень (Regularly Profile Workloads)

Використовуйте інструменти, такі як Prometheus, Grafana та Goldilocks, для постійного моніторингу використання ресурсів та уточнення налаштувань.

• Prometheus збирає детальні метрики з часом.
• Grafana візуалізує тенденції, допомагаючи виявити неефективність або недовикористані ресурси.
• Goldilocks пропонує оптимізовані запити та ліміти ресурсів на основі історичних даних про використання.

Автоматизація масштабування (Automate Scaling)

Поєднуйте налаштування ресурсів з механізмами автоскейлінгу для динамічної адаптації до вимог навантажень:

• Horizontal Pod Autoscaler (HPA) масштабує кількість реплік подів на основі CPU, пам'яті або власних метрик.

apiVersion: autoscaling/v2  
kind: HorizontalPodAutoscaler  
metadata:  
 name: example-hpa  
 namespace: default  
spec:  
 scaleTargetRef:  
 apiVersion: apps/v1  
 kind: Deployment  
 name: example-app  
 minReplicas: 2  
 maxReplicas: 10  
 metrics:  
 - type: Resource  
 resource:  
 name: cpu  
 target:  
 type: Utilization  
 averageUtilization: 75

• Vertical Pod Autoscaler (VPA) автоматично коригує запити та ліміти подів на основі спостережуваних патернів використання.

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1  
kind: VerticalPodAutoscaler  
metadata:  
 name: example-vpa  
 namespace: default  
spec:  
 targetRef:  
 apiVersion: apps/v1  
 kind: Deployment  
 name: example-app  
 updatePolicy:  
 updateMode: "Auto"

Періодичні огляди (Periodic Reviews)

Навантаження змінюються, і їх потреби в ресурсах також. Включіть профілювання навантажень і правильне налаштування як частину регулярного обслуговування кластера.

Уникаючи поширених помилок і слідуючи кращим практикам, ви зможете створити стабільний, ефективний і економічно вигідний Kubernetes кластер, який адаптується до вимог навантажень без проблем.

Останні думки

Запити та ліміти ресурсів Kubernetes є основою для підтримки ефективних, стабільних і економічно вигідних кластерів.
Ретельно налаштовуючи запити та ліміти ресурсів, моніторячи використання і вносячи корективи з часом, ви створите середовище, яке підтримує ваші додатки без марнотратства чи нестабільності.

Приділяйте час профілюванню ваших навантажень, впроваджуйте практики правильного налаштування ресурсів та використовуйте доступні інструменти для прийняття обґрунтованих, заснованих на даних рішень. Kubernetes пропонує гнучкість — використовуйте це на свою користь.

Дізнайтеся більше

[

Усунення невикористаних ресурсів у Kubernetes

Невикористані ресурси в Kubernetes — це не просто стаття витрат у бюджеті, а безшумний ворог ефективності, масштабованості…

overcast.blog

](https://overcast.blog/eliminating-unutilized-resources-in-kubernetes-7a36c05b1d63?source=post_page-----a9d44401127e--------------------------------)

[

13 способів оптимізувати автоскейлінг кластера Kubernetes

Автоскейлінг у Kubernetes охоплює кілька механізмів, включаючи Horizontal Pod Autoscaler (HPA), Vertical Pod…

overcast.blog

](https://overcast.blog/13-ways-to-optimize-kubernetes-cluster-autoscaling-72ff8d65e3d3?source=post_page-----a9d44401127e--------------------------------)

[

11 способів оптимізувати Vertical Pod Autoscaler в Kubernetes

Оптимізація Vertical Pod Autoscaler (VPA) в середовищах Kubernetes вимагає глибокого розуміння його механізмів…

overcast.blog

](https://overcast.blog/11-ways-to-optimize-kubernetes-vertical-pod-autoscaler-930246954fc4?source=post_page-----a9d44401127e--------------------------------)

[

13 способів оптимізувати Horizontal Pod Autoscaler в Kubernetes

Horizontal Pod Autoscaler (HPA) у Kubernetes є важливою частиною для ефективного управління ресурсами навантажень…

overcast.blog

](https://overcast.blog/13-ways-to-optimize-kubernetes-horizontal-pod-autoscaler-bd5911683bb2?source=post_page-----a9d44401127e--------------------------------)

[

Правильне налаштування навантажень в Kubernetes

Використовуючи розумні автоматизації, ресурси

overcast.blog

](https://overcast.blog/rightsizing-kubernetes-workloads-73ba21dd0c06?source=post_page-----a9d44401127e--------------------------------)

Перекладено з: Using Kubernetes Resource Requests and Limits