Automatizzazione del dimensionamento dei carichi di lavoro di Kubernetes con StormForge

Man mano che i carichi di lavoro di Kubernetes crescono in complessità, garantire un utilizzo ottimale delle risorse mantenendo le prestazioni diventa una sfida significativa. L’eccesso di provisioning porta a costi sprecati, mentre un provisioning insufficiente può degradare le prestazioni dell’applicazione. StormForge offre un approccio basato sull’apprendimento automatico per automatizzare il dimensionamento dei carichi di lavoro, aiutando i team a trovare il giusto equilibrio tra costo e prestazioni.

Questo articolo fornisce una guida completa all’implementazione di StormForge per l’ottimizzazione dei carichi di lavoro di Kubernetes.

Prerequisiti

Prima di iniziare, assicurati di avere un cluster Kubernetes funzionante (utilizzando strumenti come minikube, kind o servizi gestiti come RKS, GKE, EKS o AKS). Avrai anche bisogno di Helm, kubectl e del CLI di StormForge installati, insieme a un account StormForge attivo. Una soluzione di monitoraggio come Prometheus è raccomandata ma facoltativa.

Configura il tuo ambiente

Assicurati dell’accesso al cluster Kubernetes

Devi avere un cluster Kubernetes funzionante (ad es., Minikube, Kind, GKE, EKS o AKS).

Conferma la connettività del cluster:

kubectl get nodes

Installa Helm

Verifica l’installazione di Helm:

helm version

Installa Helm se necessario seguendo le Istruzioni per l’installazione di Helm.

Distribuisci un’applicazione di esempio

Utilizza un’applicazione di esempio semplice, come Nginx:

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

Confermare che l’applicazione sia in esecuzione:

kubectl get pods

Installare la CLI di StormForge

Scaricare e installare la CLI di StormForge:

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

Autenticare la CLI con il tuo account StormForge:

stormforge login

Implementare l’Agente di StormForge

Usare la CLI di StormForge per inizializzare il tuo cluster Kubernetes:

stormforge init

Verificare che l’agente di StormForge sia implementato:

kubectl get pods -n stormforge-system

Creare un Esperimento di StormForge

Definire un file YAML per l’esperimento (ad esempio, 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"

Applicare la configurazione dell’esperimento:

stormforge apply -f experiment.yaml

Eseguire il Processo di Ottimizzazione

Avviare l’ottimizzazione:

stormforge optimize run nginx-optimization

Monitorare il progresso dell’ottimizzazione utilizzando la CLI o il cruscotto StormForge.

Esaminare e Applicare le Raccomandazioni

Una volta completata l’ottimizzazione, recuperare le raccomandazioni:

stormforge optimize recommendations nginx-optimization

Aggiornare i manifesti di distribuzione Kubernetes con le impostazioni consigliate:

requests:

  cpu: "200m"

  memory: "160Mi"

limits:

  cpu: "400m"

  memory: "240Mi"

Applicare la configurazione aggiornata:

kubectl apply -f updated-deployment.yaml

Convalidare le Modifiche

Confermare che la distribuzione sia in esecuzione con le impostazioni aggiornate:

kubectl get pods

Monitorare l’utilizzo delle risorse per verificare i miglioramenti:

kubectl top pods

Integrare con gli Strumenti di Monitoraggio (Opzionale)

Se Prometheus non è installato, puoi installarlo per metriche aggiuntive:

helm install prometheus prometheus-community/prometheus

Usare le metriche di Prometheus per approfondire la comprensione dell’utilizzo delle risorse e delle prestazioni.

Automatizzare per l’Ottimizzazione Continua

Imposta un programma di ottimizzazione ricorrente utilizzando pipeline CI/CD. Successivamente, rivedi regolarmente le raccomandazioni man mano che gli oneri di lavoro delle applicazioni evolvono.

Conclusione

StormForge fornisce una soluzione efficiente e automatizzata per ottimizzare i carichi di lavoro di Kubernetes sfruttando l’apprendimento automatico per bilanciare le prestazioni e l’utilizzo delle risorse. Seguendo la guida passo dopo passo, è possibile integrare facilmente StormForge nel proprio ambiente Kubernetes, implementare esperimenti e applicare raccomandazioni basate sui dati per adattare le dimensioni delle proprie applicazioni. 

Questo processo riduce i costi eliminando lo spreco di risorse e garantisce prestazioni applicative consistenti. L’integrazione di StormForge nei flussi di lavoro DevOps consente un’ottimizzazione continua, consentendo ai team di concentrarsi sull’innovazione mantenendo operazioni Kubernetes efficienti e affidabili.