阿迪达斯平台团队如何降低Kubernetes集群运行成本
内容提要
Adidas通过降低EC2实例成本和自动化创建Vertical Pod Autoscalers（VPAs）等措施，将在AWS上运行的Kubernetes集群成本降低了50%。他们还设置了默认的VPA值，并利用kube-downscaler在非办公时间缩减资源。团队实施了Kyverno策略来防止问题Pod Disruption Budget（PDB）配置，并实现了开发和暂存集群月度成本的50%降低。他们强调了确保足够的节点容量，设置适当的VPA配置，向用户通知变更以及保持全面监控的重要性。成本优化是一个持续进行的过程。
延伸解读
Karpenter 在成本优化中的角色
阿迪达斯使用 Karpenter 动态调整节点数量，根据实时 Pod 调度需求供应 EC2 实例，并利用 Spot 实例进一步降低成本。Karpenter 能识别并移除未充分利用的节点，用更经济的实例替换昂贵实例，从而优化资源利用率。但需注意，Karpenter 目前仅支持 AWS，其他云平台用户需等待后续支持。
自动创建 VPA 的策略与工具
团队利用 Kyverno 策略引擎自动为开发和暂存集群的所有工作负载创建 VPA。Kyverno 作为动态准入控制器，可检查资源是否已有 HPA 或 VPA，并验证是否允许自动创建。这种自动化方法简化了 VPA 管理，但需注意 VPA 与使用资源指标的 HPA 不兼容，且某些应用可能需要选择退出。
默认 VPA 值的设置与影响
为避免应用在高峰期间中断，团队仅控制资源请求，设置极低的最小值（如 CPU 10 毫核、内存 32 MB），并根据原始请求或限制设置最大值。此举使开发和暂存集群的 CPU 和内存使用量减少了 30%。然而，固定堆大小的旧 Java 应用可能无法受益，且多容器应用需避免设置 maxAllowed 值。
非办公时间缩减与 PDB 策略
使用 kube-downscaler 在非办公时间缩减资源，减少成本和 CO2 排放。针对节点利用率低的问题，团队实施 Kyverno 策略防止有问题的 PDB 配置阻碍节点移除，并定期清理无效 PDB。这些措施使开发和暂存集群月度成本降低 50%，生产集群则采用选择加入模型。
Q&A
阿迪达斯是如何降低Kubernetes集群的运行成本的？
阿迪达斯通过降低EC2实例成本、自动创建Vertical Pod Autoscalers（VPAs）和使用kube-downscaler等措施，将Kubernetes集群成本降低了50%。
Karpenter在阿迪达斯的Kubernetes集群中起到了什么作用？
Karpenter是一个集群自动扩展器，根据应用需求动态调整节点数量，优化资源利用率，确保集群在正确的时间拥有合适的节点。
阿迪达斯如何使用Kyverno来优化资源利用？
阿迪达斯使用Kyverno自动创建VPAs，并配置策略以检查资源是否允许自动创建VPAs，从而提高资源利用率。
阿迪达斯在非办公时间如何减少资源使用？
阿迪达斯利用kube-downscaler在非办公时间缩减资源，从而减少CO2排放和成本。
阿迪达斯在实施成本优化时遇到了哪些挑战？
阿迪达斯在实施成本优化时面临的挑战包括VPAs与HPAs的兼容性问题，以及某些应用需要不间断运行的需求。
阿迪达斯如何确保Kubernetes集群的节点容量？
阿迪达斯确保节点容量的方法包括设置适当的VPA配置、监控节点使用情况以及通知用户变更。
