弹性工具选Karpenter还是Cluster Autoscaler？看这篇就知道啦！

目前，业界流行的两款 Kubernetes 集群自动扩缩容工具是 Kubernetes Cluster Autoscaler（CA）和 Karpenter。
CA 主要通过 Auto Scaling Groups 来运行，它假设节点组中的所有实例类型是相同的。
通常，尤其是在较大的集群中，这种方法需要创建多个节点组以适应不同实例类型，往往导致了节点组的数量激增。这种以节点为中心的策略虽然功能强大，但在扩展时会变得更复杂，而且可能效率不高。
Karpenter 摒弃了像 CA 这样的传统自动扩展工具采用的“一刀切”节点组模式。这种转变使节点的创建和管理更加灵活，更能满足特定工作负载的需求。
Karpenter的另一个显著特点是其高级的节点整合功能，能够优化资源利用率并降低成本。此外，Karpenter 还以更快的节点启动速度和对Spot实例更强大的支持而闻名。
在本文中，我们将详细对比这两种工具，深入探讨相关概念。
Karpenter 与 Cluster Autoscaler 关键概念对比

什么是 Cluster Autoscaler?

Cluster Autoscaler (CA) 是标准的以节点组为中心的 Kubernetes 自动扩缩容工具，可自动调整集群中节点的数量。
Cluster Autoscaler 的局限性

• CA 采用以节点组为中心的自动扩展方法，锁定在组内的单一节点类型。
  
• 由于管理多个节点组产生了额外的开支，并且需要大量的调优才能实现高效的缩减扩展。
  

什么是 Karpenter?

• Karpenter 提供了一种现代化的 Kubernetes 节点弹性扩展方式，避免了“一刀切”的方法。
  
• 与云厂商的 API 直接交互，使实例的创建更加灵活和高效，充分利用云厂商的原生功能，如 Spot 实例。
  
• Karpenter 还具备智能化功能，可优化资源利用率并降低成本。
  

Karpenter 如何改进 CA

• Pod-centric的方法
  
• 先进的节点整合
  
• 自定义Provisioners
  
• 更快的节点启动速度
  
• 对Spot实例的支持
  

Karpenter 面临的挑战

• 对 Pod 分布限制的依赖
  
• CPU 和内存需求协调问题
  
• 有限的云服务支持
  

什么是 Cluster Autoscaler?

Cluster Autoscaler (CA) 是一个旨在根据资源需求自动调整 Kubernetes 集群大小的工具。它能监控待调度状态的 Pod，根据需要进行扩容或缩容。
CA 会持续监控 API server，以查找无法调度的 Pod，并创建新的节点来托管这些 Pod。它还会识别资源利用率不足的节点，并在将 Pod 迁移后移除这些节点。
虽然从技术上它支持多种节点配置，但管理这些配置可能会变得很复杂。通常，使用单一类型的节点进行扩展更简单，因为每增加一种实例类型，都需要创建一个新的 Auto Scaling Group。
Cluster Autoscaler的局限性

虽然 CA 能够有效执行其核心功能，但它也存在一些缺点和局限性。
CA 可以实现快速扩展，但它在缩减规模时的过程需要逐个删除节点，并伴随着一定的延迟。这可能导致在需求激增后，恢复到正常水平的速度会较为缓慢，从而导致资源处于低利用率状态的时间延长。
接下来，我们来看看其他的局限性：
基于Auto Scaling Group的策略

CA 所采用的“一刀切”方法意味着许多Pod可能无法与节点匹配，从而导致资源利用效率低下，通常还会导致资源的过度配置。
使用Cluster Autoscaler配置节点组的灵活性也较为有限，因为每个节点组通常只能包含一种实例类型。虽然可以创建多个节点组以支持不同工作负载，但这会显著增加复杂性和管理成本。
比如需要在同一组内结合按需实例和 Spot 实例，这种情况在 CA 中并不被支持，它需要在维护多个 Auto Scaling Group 的同时增加额外的代码或配置来管理。
随着时间的推移，这种配置可能变得繁琐且低效。
缩容的能力有限

Cluster Autoscaler (CA) 的缩减扩展过程带来了复杂性，需要额外的配置，有时还需要外部工具来进行有效管理。
由于其谨慎的“逐个节点”的处理方式，这个过程变得较为缓慢，而且还需要细致的调优才能避免资源浪费，做到与应用程序的波动需求保持一致。
CA 的缩容策略受到其一次只评估一个节点的方式的限制，影响了它有效整合资源的能力。
例如，在一个有 20 个节点的场景中，每个节点的容量为 70% 容量的场景中，CA 可能不会整合任何节点，因为它的方法没有汇总整个集群的容量。
相比之下，Karpenter 能够更全面地评估集群，它能将这些节点整合成 15 个更加高效的节点，从而实现提升效率并降低运营成本。
什么是 Karpenter?

Karpenter是一款开源的Kubernetes集群自动扩缩容工具，专为优化 Kubernetes 集群的工作负载设计，旨在以灵活、高性能和简洁的方式实现节点的弹性扩展。今年9月已发布1.0版本。
目前，Karpenter 已为全球超500家知名企业在生产环境中提供服务，包括阿迪达斯、Anthropic、Slack、Figma等。

• Karpenter 提供了一种现代化的 Kubernetes 节点弹性扩展方法。它能直接与云厂商的 API 进行交互，使实例的创建更加灵活和高效，并利用云厂商的原生功能，如 Spot 实例。
  
• Karpenter 还具备智能化功能，用于优化资源利用率并降低成本。
  
• Karpenter 的架构采用即时生成的方法，一旦应用需要，就能快速创建适合的节点类型。这种方法使得它比传统的自动扩展工具更能快速适应工作负载需求的变化。
  

• Karpenter 可以快速配置各种规格的节点，更好地满足工作负载资源需求，并最大限度地减少过度配置。
  
• Karpenter 引入了像 NodePools 和 NodeClasses 这样的概念，提供了对基础设施配置的细粒度控制。
  
• 这些功能使管理员能够指定详细的云厂商特定设置，并集成自定义脚本，从而增强了根据不同工作负载需求精确定制资源的能力。这种控制级别简化了多样化和动态环境的管理。
  
• Karpenter 还支持高级整合机制，如空节点、多个节点和单节点整合。这些策略通过整合工作负载和尽量减少闲置容量来优化资源使用。
  
• 此外，Karpenter 还提供与 Spot 实例相关的策略，如 Spot-to-Spot 转换，通过在自动扩展活动中更高效地利用 Spot 实例，增强了成本效益和资源利用率。
  

Karpenter 如何改进 Cluster Autoscaler?

Karpenter并不采用”一刀切“的方法，它通过增加灵活性来增强 Cluster Autoscaler 的功能，同时提供更高效的资源整合、更好地支持 Spot 实例。
让我们更详细地了解这些优势：
更灵活地处理多种适应工作负载

工作负载通常表现出截然不同的资源消耗模式。虽然 Cluster Autoscaler 提供了节点组，但这些节点组可能无法提供所需的细粒度管理，无法高效地满足所有工作负载的需求。
Karpenter 高度可自定义的Provisioners使您能够直接应对这种复杂性，具体方式包括：

• 定义与特定工作负载需求匹配的实例类型：例如 CPU 密集型、内存限制型或 GPU 加速型
  
• 根据工作负载放置偏好来定位可用区（AZ）
  
• 面对成本敏感的工作负载，灵活利用 Spot 实例
  

节点整合

Karpenter 因其资源整合能力而脱颖而出，该功能旨在提升基础设施效率。整合功能通过动态调整和组合资源来减少闲置时间并降低运营成本。以下是 Karpenter 执行的整合类型：

• 空节点整合：将任务从未充分利用的节点整合到其他节点，以优化资源空间。
  
• 多节点整合：当检测到多个节点能力有重合时，合并这些节点的资源。
  
• 单节点整合：优先最大化单个节点的利用效率，然后再启用其他节点。
  

这些策略是 Karpenter 使用的更广泛高级算法的一部分，包括节点缩减控制和其他先进的管理功能。
如需深入了解这些机制及其实际应用，可以点击下方卡片关注「Karpenter」获取更多干货。
对 Spot 实例的支持

对 Spot 实例的支持是 Karpenter 最突出的功能之一，让我们更深入地探讨这一点：
Spot 实例的集成与动态配置

Karpenter 通过采用多样化的实例选择策略优化了 EC2 Spot 实例的使用效率。
这一策略依托 Karpenter 的能力——能够在多个实例类型和规格之间进行评估和 binpack 处于待调度状态的 Pod，从而选择最适合且最具成本效益的 Spot 节点池。
通过使用诸如karpenter.k8s.aws/instance-category和karpenter.k8s.aws/instance-size 等属性，Karpenter 可以根据应用的聚合资源需求动态调整集群节点的组成，从而提高成本效率和可扩展性。
回退到按需实例

Karpenter 的开发使它能在 Spot 实例由于不可用、成本限制、容量限制等原因不可行时，自动回退到按需实例。这一机制通过采用价格-容量优化分配的方法，确保了资源的高可用性，其重点在于减少中断并优化成本。
Karpenter 通过其配置来实现这一回退机制，其中将 Spot 实例指定为首选容量类型，但允许在必要时立即切换到按需实例，以防止任何潜在的服务中断。
AWS Node Termination Handler的利用

除了强大的 Spot 管理策略，Karpenter 还可以与 AWS Node Termination Handler结合使用，以增强运行在 Spot 实例上的工作负载的回弹能力。
这种集成使 Karpenter 能够通过检测终止通知并主动重新调度受影响的 Pods，从而得体地处理 Spot 实例的中断。
Node Termination Handler确保在 Spot 实例被 AWS 回收之前，Pods 能够安全地被驱逐（evicted）并重新调度，从而保持服务的连续性和可用性。
Spot 实例之间的整合（Spot-to-Spot Consolidation）

Spot 实例之间的整合是一项复杂的功能，旨在尽可能地将工作负载整合到更少的节点上来优化 Spot 实例的使用，这项功能在 Spot 实例未被充分利用的场景下尤为有效。
Karpenter 的整合策略评估集群当前的 Spot 实例利用情况，能主动将未充分利用的节点替换成更具成本效益的 Spot 配置，从而确保资源的利用达到最优化和成本节省目的。
Karpenter 面临的挑战

虽然 Karpenter 确实解决了许多局限性，但它也有一些需要考虑的自身问题。
有限的云平台支持

目前，Karpenter 在 AWS 、 Azure 和阿里云上可用，针对 GKE 的兼容和集成，CloudPilot AI 团队正在开发中。以下是一些其他流行云平台的替代选项：

• IBM Cloud：
  

IBM 通过其 Kubernetes 服务提供自动扩展功能，用户可以通过 IBM Cloud 控制台或 IBM Cloud Kubernetes Service Autoscaler Helm chart 进行管理。

• DigitalOcean：
  

该平台在其托管 Kubernetes 服务中提供了 Cluster Autoscaler 功能。

• Oracle Cloud：
  

Oracle 通过其 Oracle Container Engine for Kubernetes (OKE) 提供 Kubernetes 自动扩展，利用 Cluster Autoscaler 进行扩展。
与 Pod 资源需求的对齐

为了充分发挥 Karpenter 的能力，确保 Pods 具有准确的资源需求定义（如 CPU 和内存）至关重要。对这些规格的细致调整可以确保 Karpenter 能够高效分配适合的资源，紧密适配工作负载需求，从而最大限度地减少浪费和性能优化。
如果缺少精确配置的 CPU 和内存需求，可能会导致以下情况：

• 资源过度配置：
  

如果没有定义 CPU 和内存需求，Karpenter 可能会为实际需求过大地配置节点，导致由于资源过度配置而产生不必要的成本。

• 资源配置不足和性能问题：
  

相反，如果 Karpenter 没有准确的资源请求，它可能会配置过小的节点，导致由于资源不足而出现性能问题。

• 频繁的节点更替：
  

Karpenter 可能会不断更换节点，试图找到最适合工作负载需求的节点，这会增加运营开销，在节点更替过程中也可能出现中断。

• 成本低效：
  

Karpenter 的目标是根据 Pod 规格精确配置所需资源来优化成本。未定义的资源限制或请求可能导致节点配置不理想，从而增加非必要的云端开支。
CloudPilot AI：更简单、更智能的 Karpenter

CloudPilot AI （www.cloudpilot.ai）基于 Karpenter 构建，提供全球领先的 Karpenter 托管云服务。
除了上文提及的 Karpenter 特性外，CloudPilot AI 还具备以下功能，帮助用户优化云成本：
1、简化安装部署流程
对于普通用户来说，安装部署 Karpenter 需要 1～2 周的时间，并且需要工程师手动运维。而 CloudPilot AI 仅需5分钟即可完成安装部署，而且全托管服务，无需运维。
此外，当 Karpenter 推出新版本时，CloudPilot AI 可以帮助用户自动、丝滑升级。升级时间可从数天缩短至几小时。
2、Spot 实例智能运维
提前120分钟预测中断、自动回退使用 Karpenter 的大部分用户都会用到 Spot 实例来降低云成本，但 Spot 实例的中断事件常让工程师措手不及。
Karpenter 本身不具备预测中断的能力，只有接到中断通知后才开始处理节点。对于大规模集群而言，风险极大。
CloudPilot AI 通过机器学习算法可以预测超过7500个实例的中断事件，并且提前 120 分钟通知用户，并且还能将相应的应用自动迁移到中断率更低、更稳定的实例上。保障服务稳定性，同时解放运维团队的时间。
3、更智能的节点选型Karpenter
仅能根据价格因素选择节点，因此有可能选出价格差异不大，但性能差异巨大的节点，最终导致成本只有微小的下降，但性能却发生巨大的损耗。
CloudPilot AI （www.cloudpilot.ai）在此基础上对节点选择功能进行智能化升级。在选取实例的过程中，除了价格因素外，还将网络带宽、磁盘 I/O、芯片类型等因素纳入考虑范围内，通过智能算法选出兼顾成本和性能的实例类型，以减少资源浪费，增强应用稳定性。

目前 CloudPilot AI 已开放30天免费试用，复制上方地址至浏览器即可尝鲜

结论

Cluster Autoscaler 和 Karpenter 各自采取了不同的方法为 Kubernetes 节点弹性扩展管理提供了有价值的解决方案。
CA 依赖于 Auto Scaling Group，它假设组内节点是统一的，因此需要多个组来支持不同的实例类型。这种方法虽然有效，但在较大的集群中可能会变得很复杂和低效率。
与之相比，Karpenter 通过避免“一刀切”的方法简化了这些复杂性。Karpenter允许更精确的节点配置，并通过先进的资源整合减少了不必要的资源分配。
此外，Karpenter更快的节点启动速度和出色的支持能力使其成为现代 Kubernetes 环境中寻求高效且具成本效益的节点弹性扩展方案的理想选择。
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