運算擴展

運算擴展是動態 Kubernetes 環境中應用程式效能的關鍵元件。Kubernetes 透過動態調整運算資源 （例如 CPU 和記憶體） 來減少浪費，以回應即時需求。此功能有助於避免過度佈建或佈建不足，這也可以節省營運費用。Kubernetes 可讓基礎設施在尖峰時間自動擴展，以及在離峰期間自動縮減，有效消除手動介入的需求。

Kubernetes 的整體運算擴展會自動化擴展程序，進而提高應用程式的彈性和可擴展性，並增強其容錯行為。最後，Kubernetes 的功能可增強卓越營運和生產力。

本節討論下列類型的運算擴展：

• Cluster Autoscaler

• 具有過度佈建的 Cluster Autoscaler

• Karpenter

叢集 AutoScaler

根據 Pod 的需求，Cluster Autoscaler 工具會自動修改大小，方法是在必要時新增節點，或在不需要節點且未充分利用時移除節點。

將 Cluster Autoscaler 工具視為工作負載的擴展解決方案，其中需求逐漸增加，擴展的延遲不是主要問題。

Cluster Autoscaler 工具提供下列主要功能：

• 擴展 – 動態擴展和縮減節點，以回應實際的資源需求。

• Pod 排程 – 有助於確保每個 Pod 正在運作，並擁有運作所需的資源，防止資源不足。

• 成本效益 – 消除操作未充分利用節點的不必要的費用。

具有過度佈建的 Cluster Autoscaler

Cluster Autoscaler 具有與 Cluster Autoscaler 類似的過度佈建函數，可在其中有效率地部署節點，並透過在節點上執行低優先順序 Pod 來節省時間。透過此技術，流量會重新導向至這些 Pod，以因應需求突然激增，讓應用程式繼續運作而不會中斷。

具有過度佈建的 Cluster Autoscaler 提供虛擬 Pod 的功能，可在工作負載非常大、不需要延遲且擴展需要快速時，用來輕鬆部署和執行節點。

具有過度佈建的 Cluster Autoscaler 提供下列主要功能：

• 更好的回應能力 – 透過讓多餘的容量持續可存取，擴展叢集以回應需求激增所需的時間更短。

• 資源保留 – 管理流量中非預期的尖峰，可在極少的停機時間下有效地協助正確的管理。

• 順暢擴展 – 將資源分配延遲降至最低，有助於更順暢的擴展程序。

Karpenter

Karpenter for Kubernetes 在開放原始碼、效能和可自訂性方面優於傳統 Cluster Autoscaler 工具。使用 Karpenter，您只能自動啟動所需的運算資源，以即時處理叢集的需求。Karpenter 旨在提供更有效率且回應靈敏的擴展。

具有極端可變或複雜工作負載的應用程式，其中快速擴展決策至關重要，受益於使用 Karpenter。它與 整合 AWS，提供改善的部署和節點選擇最佳化。

Karpenter 包含下列主要功能：

• 動態佈建 – Karpenter 提供適合用途的執行個體和大小，並根據 Pod 的特定需求動態佈建新節點。

• 進階排程 – 使用智慧型 Pod 配置，Karpenter 會安排節點，以便盡可能有效地使用 GPU、CPU、記憶體和儲存體等資源。

• 快速擴展 – Karpenter 可以快速擴展，經常在幾秒鐘內做出反應。此回應能力對於突發流量模式或工作負載需要立即擴展時很有幫助

• 成本效益 – 透過仔細選擇最有效的執行個體，您可以降低營運成本，並利用 提供的其他節省成本替代方案 AWS，例如隨需執行個體、Spot 執行個體和預留執行個體。