У Kubecost і подібних рішень є дуже корисна сторінка, де відображається статистика по Kubernetes Pods – скільки CPU/Memory вони використовують, скільки реквестів, лімітів, і які для них рекомендовані значення. Додатково, щоб мати уяву про ефективність роботи Karpenter, я хочу мати дашборду в Grafana, яка буде відображати статистку по всім WorkerNode Kubernetes кластеру – ресурси CPU/Memory… Читати далі »
Маємо AWS EKS з Karpenter, який займається автоскелінгом EC2 – див. AWS: знайомство з Karpenter для автоскейлінгу в EKS, та встановлення з Helm-чарту. В цілому проблем з ним поки не маємо, але в будь-якому разі потрібен його моніторинг, для чого Karpeneter “з коробки” надає метрики, які можемо використати в Grafana та Prometheus/VictoriaMetrics алертах. Тож що… Читати далі »
Що маємо: є у нас Kubernetes cluster, на якому скейлінгом WorkerNodes займається Karpenter, який для NodePool має параметр disruption.consolidationPolicy=WhenUnderutilized, тобто він буде намагитись “ущільніти” розміщеня подів на нодах так, щоб максимально ефективно використати ресурси CPU та Memory. В цілому все працює, але це призводить до того, що досить часто перестворюються WorkerNodes, а це викликає “переселення”… Читати далі »
Отже, Karpenter зробив ще один великий шаг до релізу, і у версії 0.32 вийшов з етапу Alpha до Beta. Давайте кратко подивимось на зміни – а вони досить суттєві, а потім виконаємо апгрейд на EKS з Karpneter Terraform module та Karpenter Helm chart. Сам процес установки Karpenter описував у пості Terraform: створення EKS, частина 3… Читати далі »