Robusta KRR: 优化Kubernetes资源分配的智能工具

Robusta KRR: 让Kubernetes资源管理更智能、更高效

在当今复杂的云原生环境中，有效管理Kubernetes集群资源一直是许多团队面临的巨大挑战。资源分配不当不仅会导致成本浪费，还可能影响应用性能。为解决这一问题，Robusta开发了KRR (Kubernetes Resource Recommender) - 一款革命性的开源工具，旨在帮助DevOps团队优化Kubernetes资源分配，提高集群效率。

KRR的核心功能与优势

Robusta KRR是一个功能强大的命令行工具，专门设计用于优化Kubernetes集群中的资源分配。它的主要特点包括：

1. 基于历史数据的智能推荐：KRR利用Prometheus收集的历史使用数据，为每个容器提供精准的CPU和内存资源建议。

2. 无需代理：作为CLI工具，KRR可以在本地机器上运行，无需在集群内安装任何代理。

3. 多种数据源支持：除Prometheus外，KRR还支持Coralogix、Thanos、Mimir等多种数据源。

4. 可解释性：通过直观的图表，用户可以清楚地了解KRR如何得出资源建议。

5. 可扩展策略：用户可以轻松创建和使用自定义策略来计算资源建议。

6. 免费SaaS平台：结合Robusta SaaS平台，用户可以获得更深入的分析和可视化。

KRR vs Kubernetes VPA

与Kubernetes原生的Vertical Pod Autoscaler (VPA)相比，KRR在多个方面都表现出明显优势：

• 安装灵活性：KRR无需安装在集群内，可直接在本地设备上使用。
• 配置简便：无需为每个工作负载配置VPA对象。
• 即时结果：只要Prometheus在运行，KRR就能立即提供建议。
• 丰富的报告格式：支持JSON、CSV、Markdown等多种格式，还提供Web UI。
• 高度可扩展：用户可以用几行Python代码添加自定义策略。
• 更长的历史数据：默认使用14天的历史数据，而VPA仅使用8天。

这些特性使KRR成为比VPA更灵活、更强大的资源优化工具。

安装与使用

KRR的安装非常简单，支持多种方式：

1. 使用Homebrew（Mac/Linux）：

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

2. Windows用户可以通过WSL2使用Homebrew，或直接从源代码安装。

3. 离线环境可以使用预构建的二进制文件或Docker容器。

安装完成后，使用KRR非常直观。以下是一些基本用法示例：

• 基本扫描：krr simple
• 指定Prometheus URL：krr simple -p http://127.0.0.1:9090
• 扫描特定命名空间：krr simple -n default -n ingress-nginx
• 使用标签选择器：krr simple --selector 'app.kubernetes.io/instance in (robusta, ingress-nginx)'

KRR的工作原理

KRR使用以下Prometheus查询来收集使用数据：

• CPU使用率：

  sum(irate(container_cpu_usage_seconds_total{{namespace="{object.namespace}", pod="{pod}", container="{object.container}"}}[{step}]))
  

• 内存使用率：

  sum(container_memory_working_set_bytes{job="kubelet", metrics_path="/metrics/cadvisor", image!="", namespace="{object.namespace}", pod="{pod}", container="{object.container}"})
  

KRR采用简单而有效的策略来计算资源建议：

• 对于CPU，设置95%分位数作为请求值，不设限制。这意味着在95%的情况下，CPU请求将足够使用，剩余5%的情况下可以突发使用节点上的可用CPU。

• 对于内存，取过去一周的最大值并添加15%的缓冲。

集成与扩展

KRR提供了多种集成选项，以适应不同的使用场景：

1. Slack通知：可以配置KRR每周自动发送资源建议报告到Slack。

2. k9s插件：通过安装KRR的k9s插件，用户可以直接在deployments/daemonsets/statefulsets视图中查看资源建议。

3. 自定义策略/格式化器：KRR允许用户创建自定义策略和格式化器，以满足特定需求。

潜在的成本节省

根据Sysdig的一项研究，平均而言，Kubernetes集群存在：

• 69%的CPU未使用
• 18%的内存未使用

通过使用KRR进行容器资源的合理调整，企业有潜力节省高达69%的云成本。这不仅能够优化资源利用率，还能显著减少运营开支。

结语

Robusta KRR为Kubernetes资源管理带来了革命性的变革。通过其智能推荐、灵活配置和丰富的集成选项，KRR帮助团队轻松实现资源优化，从而降低成本、提高性能。无论是初创公司还是大型企业，KRR都是一个值得考虑的强大工具，能够帮助您充分发挥Kubernetes的潜力。

如果您正在寻找一种方法来优化Kubernetes集群的资源使用，不妨尝试Robusta KRR。它不仅能帮助您节省成本，还能为您的应用程序提供更好的性能保障。立即访问KRR GitHub仓库，开始您的资源优化之旅吧！