Automatización del dimensionamiento correcto de cargas de trabajo en Kubernetes con StormForge

A medida que las cargas de trabajo de Kubernetes crecen en complejidad, garantizar una utilización óptima de los recursos mientras se mantiene el rendimiento se convierte en un desafío significativo. La sobreaprovisionamiento conduce a costos desperdiciados, mientras que la subaprovisionamiento puede degradar el rendimiento de la aplicación. StormForge ofrece un enfoque impulsado por el aprendizaje automático para automatizar el ajuste de carga de trabajo, ayudando a los equipos a encontrar el equilibrio perfecto entre costo y rendimiento.

Este artículo proporciona una guía completa para implementar StormForge para la optimización de cargas de trabajo de Kubernetes.

Requisitos previos

Antes de comenzar, asegúrate de tener un clúster de Kubernetes en funcionamiento (usando herramientas como minikube, kind o servicios gestionados como RKS, GKE, EKS o AKS). También necesitarás Helm, kubectl y la CLI de StormForge instalados, junto con una cuenta activa de StormForge. Se recomienda una solución de monitoreo como Prometheus, pero es opcional.

Configura tu entorno

Asegura el acceso al clúster de Kubernetes

Tener un clúster de Kubernetes en funcionamiento (por ejemplo, Minikube, Kind, GKE, EKS o AKS).

Confirma la conectividad del clúster:

kubectl get nodes

Instala Helm

Verifica la instalación de Helm:

helm version

Instala Helm si es necesario siguiendo las Instrucciones de instalación de Helm.

Despliega una aplicación de muestra

Usa una aplicación de ejemplo simple, como Nginx:

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

Confirma que la aplicación está en ejecución:

kubectl get pods

Instala el CLI de StormForge

Descarga e instala el CLI de StormForge:

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

Autentica el CLI con tu cuenta de StormForge:

stormforge login

Despliega el Agente de StormForge

Usa el CLI de StormForge para inicializar tu clúster de Kubernetes:

stormforge init

Verifica que el agente de StormForge está desplegado:

kubectl get pods -n stormforge-system

Crea un Experimento de StormForge

Define un archivo YAML para el experimento (por ejemplo, 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"

Aplica la configuración del experimento:

stormforge apply -f experiment.yaml

Ejecuta el Proceso de Optimización

Inicia la optimización:

stormforge optimize run nginx-optimization

Monitorea el progreso de la optimización utilizando el CLI o el panel de control de StormForge.

Revisa y Aplica Recomendaciones

Una vez que la optimización esté completa, recupera las recomendaciones:

stormforge optimize recommendations nginx-optimization

Actualiza tus manifiestos de despliegue de Kubernetes con las configuraciones recomendadas:

requests:

  cpu: "200m"

  memory: "160Mi"

limits:

  cpu: "400m"

  memory: "240Mi"

Aplica la configuración actualizada:

kubectl apply -f updated-deployment.yaml

Valida los Cambios

Confirma que el despliegue está en ejecución con las configuraciones actualizadas:

kubectl get pods

Monitorea la utilización de recursos para verificar las mejoras:

kubectl top pods

Integra con Herramientas de Monitoreo (Opcional)

Si Prometheus no está instalado, puedes instalarlo para métricas adicionales:

helm install prometheus prometheus-community/prometheus

Usa las métricas de Prometheus para obtener una visión más profunda del uso de recursos y el rendimiento.

Automatiza para Optimización Continua

Establezca un horario de optimización recurrente utilizando pipelines de CI/CD. Luego, revise regularmente las recomendaciones a medida que evolucionan las cargas de trabajo de la aplicación.

Conclusión

StormForge proporciona una solución eficiente y automatizada para optimizar cargas de trabajo de Kubernetes mediante el aprovechamiento del aprendizaje automático para equilibrar el rendimiento y la utilización de recursos. Siguiendo la guía paso a paso, puede integrar fácilmente StormForge en su entorno de Kubernetes, implementar experimentos y aplicar recomendaciones basadas en datos para ajustar el tamaño de sus aplicaciones. 

Este proceso minimiza los costos al eliminar el desperdicio de recursos y garantiza un rendimiento consistente de la aplicación. La integración de StormForge en sus flujos de trabajo de DevOps permite la optimización continua, lo que permite a sus equipos centrarse en la innovación mientras mantienen operaciones eficientes y confiables de Kubernetes.