Kubernetes-Workload-Rechtsgröße-Automatisierung mit StormForge

Da die Kubernetes-Workloads an Komplexität zunehmen, wird es zu einer erheblichen Herausforderung, die optimale Ressourcennutzung bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Leistung sicherzustellen. Überprovisionierung führt zu verschwendeten Kosten, während Unterprovisionierung die Anwendungsleistung beeinträchtigen kann. StormForge bietet einen maschinellen Lernansatz zur Automatisierung der Anpassung von Workloads, der Teams dabei hilft, das perfekte Gleichgewicht zwischen Kosten und Leistung zu finden.

Dieser Artikel bietet einen umfassenden Leitfaden zur Implementierung von StormForge zur Optimierung von Kubernetes-Workloads.

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie ein funktionierendes Kubernetes-Cluster (mit Tools wie Minikube, Kind oder verwalteten Diensten wie RKS, GKE, EKS oder AKS) haben. Sie benötigen außerdem Helm, kubectl und die StormForge CLI sowie ein aktives StormForge-Konto. Eine Überwachungslösung wie Prometheus wird empfohlen, ist aber optional.

Richten Sie Ihre Umgebung ein

Stellen Sie den Zugriff auf das Kubernetes-Cluster sicher

Haben Sie ein funktionierendes Kubernetes-Cluster (z. B. Minikube, Kind, GKE, EKS oder AKS).

Bestätigen Sie die Cluster-Konnektivität:

kubectl get nodes

Installieren Sie Helm

Überprüfen Sie die Helm-Installation:

helm version

Installieren Sie Helm bei Bedarf, indem Sie die Installationsanleitungen für Helm befolgen.

Bereitstellen einer Beispielanwendung

Verwenden Sie eine einfache Beispielanwendung, wie z. B. Nginx:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/deployment.yaml

Bestätigen Sie, dass die Anwendung läuft:

kubectl get pods

Installieren Sie das StormForge CLI

Laden Sie das StormForge CLI herunter und installieren Sie es:

curl -fsSL https://downloads.stormforge.io/install | bash

Authentifizieren Sie das CLI mit Ihrem StormForge-Konto:

stormforge login

Deployen Sie den StormForge Agent

Verwenden Sie das StormForge CLI, um Ihren Kubernetes-Cluster zu initialisieren:

stormforge init

Überprüfen Sie, ob der StormForge Agent bereitgestellt ist:

kubectl get pods -n stormforge-system

Erstellen Sie ein StormForge Experiment

Definieren Sie eine Experiment YAML-Datei (z. B. experiment.yaml):

apiVersion: optimize.stormforge.io/v1

kind: Experiment

metadata:

  name: nginx-optimization

spec:

  target:

    deployments:

    - name: nginx-deployment

      containers:

      - name: nginx

        requests:

          cpu: "100m"

          memory: "128Mi"

        limits:

          cpu: "500m"

          memory: "256Mi"

Wenden Sie die Experimentkonfiguration an:

stormforge apply -f experiment.yaml

Führen Sie den Optimierungsprozess aus

Starten Sie die Optimierung:

stormforge optimize run nginx-optimization

Überwachen Sie den Fortschritt der Optimierung über das CLI oder das StormForge-Dashboard.

Überprüfen und wenden Sie Empfehlungen an

Nach Abschluss der Optimierung, rufen Sie die Empfehlungen ab:

stormforge optimize recommendations nginx-optimization

Aktualisieren Sie Ihre Kubernetes-Bereitstellungsmanifeste mit den empfohlenen Einstellungen:

requests:

  cpu: "200m"

  memory: "160Mi"

limits:

  cpu: "400m"

  memory: "240Mi"

Wenden Sie die aktualisierte Konfiguration an:

kubectl apply -f updated-deployment.yaml

Validieren Sie die Änderungen

Bestätigen Sie, dass die Bereitstellung mit den aktualisierten Einstellungen läuft:

kubectl get pods

Überwachen Sie die Ressourcennutzung, um die Verbesserungen zu überprüfen:

kubectl top pods

Integrieren Sie mit Überwachungstools (Optional)

Wenn Prometheus nicht installiert ist, können Sie es für zusätzliche Metriken installieren:

helm install prometheus prometheus-community/prometheus

Verwenden Sie Prometheus-Metriken für tiefere Einblicke in die Ressourcennutzung und Leistung.

Automatisieren für kontinuierliche Optimierung

Richten Sie einen wiederkehrenden Optimierungsplan mit CI/CD-Pipelines ein. Überprüfen Sie regelmäßig Empfehlungen, während sich Anwendungsworkloads weiterentwickeln.

Schlussfolgerung

StormForge bietet eine effiziente und automatisierte Lösung zur Optimierung von Kubernetes-Workloads, indem maschinelles Lernen genutzt wird, um Leistung und Ressourcennutzung auszubalancieren. Durch Befolgen des schrittweisen Leitfadens können Sie StormForge problemlos in Ihre Kubernetes-Umgebung integrieren, Experimente bereitstellen und datenbasierte Empfehlungen anwenden, um die Größe Ihrer Anwendungen zu optimieren. 

Dieser Prozess minimiert Kosten, indem Ressourcenverschwendung beseitigt wird, und stellt eine konsistente Anwendungsleistung sicher. Die Integration von StormForge in Ihre DevOps-Workflows ermöglicht eine kontinuierliche Optimierung, sodass Ihre Teams sich auf Innovation konzentrieren können, während effiziente und zuverlässige Kubernetes-Operationen aufrechterhalten werden.