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视频

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导读

Karpenter 是一款开源、灵活、高性能的 Kubernetes 集群自动分级器，依托亚马逊云科技而构建。它通过快速启动适当大小的计算资源，响应不断变化的应用程序负载，从而帮助提高应用程序可用性和群集效率。在本讲座中，您将了解 Karpenter 的工作原理和实际用例。了解 Karpenter 如何选择不同的实例类型（如 Spot 或 Graviton），以及 Karpenter 如何让您轻松升级节点以实现第 2 天的运行。还可以了解如何优化成本、实施调度约束等。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共700字，阅读时间大约是4分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。

Karpenter，一个专为Kubernetes设计的开源节点配置项目，首次在演讲中进行了介绍。据Raj和Ellis所述，该项目旨在实现节点的缩放和管理任务的自动化，这些任务通常需要大量的人工操作。

Karpenter的核心优势在于，当因集群资源不足导致Pod处于挂起状态时，它能够以节点形式启动新的计算能力，从而消除了对Kubernetes所需的集群自动缩容容器、节点组和节点终止处理程序的需求。Karpenter能够与Kubernetes调度器和EC2 API直接交互，以便更快、更灵活地配置实例。

除了协助Kubernetes用户进行缩放外，Karpenter还能帮助他们优化成本、支持不同的业务负载（如机器学习和AI）以及升级或修补节点。采用Karpenter的方法是先评估其功能以确保符合需求，然后在环境中实施；接着考虑后续的升级和优化操作。

在缩放过程中，Karpenter会根据为Pod定义的资源请求和调度约束来配置新的EC2实例。这些约束可以通过诸如节点选择器、节点亲和力、Pod亲和力等机制来指定。Karpenter支持按需和现货实例类型，并能自动处理现货中断问题。此外，Karpenter会选择在现货价格高于按需价格过高时改用按需实例，以避免应用程序的中断。

在成本优化方面，Karpenter具有整合功能，通过排除并删除未充分利用的节点，将容器打包成较少的实例。这有助于防止许多部分填充的节点持续存在并导致超出所需成本的常见问题。Karpenter能够减少高达50%的成本，将其容器打包到合适大小的实例中。

对于升级，Karpenter通过与亚马逊云科技的集成来跟踪最新的、针对EKS优化的AMI（镜像）和Kubernetes版本。随后，它使用最新的AMI无缝地创建新节点，并优雅地淘汰运行过时版本的旧节点。同时支持自定义镜像，允许在使用最新升级的同时使用专业化映像。

在处理节点中断事件方面，如漂移、间歇性中断等，Karpenter具有相应的工作流程来优雅地应对这些事件。它会启动替换节点容量，根据中断是自愿还是非自愿的来清空候选节点，并在不影响应用程序的情况下安全地终止节点。Pod干扰预算的正确配置至关重要，以确保应用程序的可用性得到维护。

一个特别复杂的工作流程是Karpenter的自愿合并中断处理。其目标是尽量减少pod的中断，同时优先终止较旧的节点。由于这是一个NP-hard装箱问题，Karpenter使用各种启发式方法来在数千个节点和数十万个pod之间做出最佳的合并决策。演讲者解释了Karpenter如何通过重用、扩展或创建新的虚拟节点来模拟以找到最佳整合方式。

总的来说，演讲者指出，由于活跃的开放源代码社区，Karpenter正在迅速发展。随着项目的继续开发，贡献和参与是受欢迎的。GitHub上超过500个问题和PR展示了人们对Karpenter功能的高度兴趣。

通过使用Karpenter，Kubernetes用户可以实现自动化扩展、优化成本、升级节点以及优雅地处理中断。对于在规模上运行生产Kubernetes集群的组织，Karpenter是一种强大的工具，可以减少重复劳动，提高效率、成本、可靠性和开发者体验。精彩的演讲详细介绍了Karpenter的内部运作，这将有助于团队评估它是否是满足他们需求的正确解决方案。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

专业木工与调度器和EC2紧密合作，高效敏捷地为您的EC2实例进行配置。

通过亚马逊云科技的自动伸缩功能，可以优化实例规模以降低费用并保持应用的稳定性。

领导者们探讨了亚马逊云科技在创建实例时如何在尊重客户需求的同时，也在必要时不顾客户需求进行操作。

木工能够做出复杂决策，整合群组并降低成本，同时保持高可用性。

亚马逊云科技倾向于优先清除较旧的节点，以防止应用在集群扩展过程中出现重复中断。

领导者呼吁观众们加入活跃的在线木工社群，可通过Slack、GitHub或双周工作小组提供反馈并进行协作。

总结

演讲主要介绍了Karpenter这个项目，它是开源的，专注于Kubernetes的节点资源调配。Karpenter旨在帮助高效地扩展、优化成本和升级集群。与传统的使用自动扩展组分配EC2实例的方式不同，Karpenter能够实现更快的、更灵活的扩展。它能根据Pod的需求来自动选择合适的实例类型，同时也允许通过NodePool进行定制化设置。Karpenter在原生处理spot中断的过程中，避免了额外的软件开销。通过实时监测运行中的AMI和最新AMI之间的偏差，它能够实现零接触升级，快速推出新节点。此外，Karpenter还能整合低利用的节点来优化成本，同时在遵守中断预算的前提下运作。其调配新容量的算法会在短时间内批量处理挂起的Pod，以实现高效的bin packing。在调配过程中，还会模拟调度约束，以选择满足最低成本要求的实例类型。为了确保高可用性，Karpenter在实例选择上保持了一定的灵活性。如今，Karpenter已成为CNCF项目，并拥有活跃的开源社区，不断迅速发展以满足用户的需求。演讲者呼吁大家尝试并使用这个项目。

演讲原文

https://blog.csdn.net/just2gooo/article/details/134837210

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