KRR: Kubernetes资源推荐工具的智能优化之旅

KRR简介:智能优化Kubernetes资源配置

Robusta KRR (Kubernetes Resource Recommender)是一款专为Kubernetes集群设计的资源优化工具。它通过分析Prometheus中的历史数据,为容器提供CPU和内存的资源推荐,帮助用户实现资源的精准分配,从而降低成本并提升集群性能。

KRR的核心优势

1. 无需安装agent:KRR以CLI工具形式运行,可在本地机器上直接使用,获取即时结果。
2. 集成Prometheus:基于已有的Prometheus数据进行分析,无需额外部署监控组件。
3. 可解释性强:通过图表直观展示推荐原因,让用户充分理解资源建议的来源。
4. 策略可扩展:用户可以轻松创建和使用自定义策略来计算资源建议。
5. 免费SaaS平台:提供免费的Robusta SaaS平台,可视化展示KRR推荐结果。

KRR vs Kubernetes VPA

相比Kubernetes原生的Vertical Pod Autoscaler (VPA),KRR具有以下优势:

• 无需集群内安装,可在本地设备上使用
• 无需为每个工作负载配置VPA对象
• 可立即获得结果(只要Prometheus在运行)
• 支持多种报告格式(JSON、CSV、Markdown等)
• 可轻松扩展自定义策略
• 提供图形化解释推荐原因
• 支持更长的历史数据(默认14天vs VPA的8天)

KRR工作原理:精准分析历史数据

KRR通过分析Prometheus中的历史数据来生成资源建议,主要包括以下步骤:

1. 数据收集:KRR使用Prometheus查询获取容器的CPU和内存使用数据。

2. 算法分析:默认使用"简单"策略计算资源建议:

   • CPU:设置请求值为95%分位数,不设限制值。这意味着95%的情况下CPU请求足够,剩余5%可以突发使用节点上的可用CPU。
   • 内存:取过去一周的最大值并增加15%缓冲。

3. 生成建议:基于分析结果,KRR为每个容器提供CPU和内存的请求值和限制值建议。

KRR的部署与使用

安装要求

KRR需要Prometheus 2.26+、kube-state-metrics和cAdvisor。如果您使用kube-prometheus-stack或Robusta的嵌入式Prometheus,则无需额外设置。

安装方法

1. Brew安装(Mac/Linux):

   brew tap robusta-dev/homebrew-krr
   brew install krr
   

2. 从源码安装:

   git clone https://github.com/robusta-dev/krr
   cd krr
   pip install -r requirements.txt
   

基本用法

运行KRR获取资源建议:

krr simple

自定义参数:

• --cpu-min: 设置最小推荐CPU值(单位:毫核)
• --mem-min: 设置最小推荐内存值(单位:MB)
• --history_duration: 使用的Prometheus历史数据时长(单位:小时)

高级功能

1. 集成Slack:配置KRR定期发送资源建议报告到Slack。

2. Web UI:使用免费的Robusta SaaS平台可视化展示KRR推荐。

3. k9s插件:在k9s中直接查看资源建议。

结语

Robusta KRR为Kubernetes资源管理带来了智能化和自动化的解决方案。通过精准分析历史数据,KRR能够帮助用户优化资源配置,显著降低云计算成本,同时保证应用性能。无论您是刚开始使用Kubernetes,还是正在管理大规模集群,KRR都能为您提供宝贵的资源优化建议。

立即尝试KRR,开启您的Kubernetes资源优化之旅吧!

欢迎访问KRR GitHub仓库获取更多信息,如有任何问题,可以通过support@robusta.dev或Slack社区与我们联系。