kubernetes 降本增效标准指南｜ProphetPilot：容器智能成本管理引擎

作者

田奇，腾讯云高级工程师，专注大规模离在线混部，弹性伸缩，云原生成本优化，熟悉Kubernetes，关注云原生大数据、AI。

王孝威，腾讯云容器产品经理，热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式，为客户极致降本增效服务。

前言

随着 Kubernetes 的普及，企业已经普遍接受了容器，正在向云原生演进。但是当前的 Kubernetes 只解决云原生的第一步（Day 1），就是利用容器编排调度和声明式API等，来解决资源获取、应用部署、高可用容灾、基础运维等难题。但是目前采纳 Kubernetes 的企业也遇到了前往高级阶段的问题，运营庞大复杂的 Kubernetes 集群是非常困难的，例如：

• 如何评估资源需求？例如：原生 Kubernetes 的调度需要根据容器对资源的请求（Request），一个容器到底需要多少资源量？集群整体的资源量该设置成多少？节点数多少才合适？

• 如何达到真正的智能扩缩？如何灵活处理具有波峰波谷的变换流量？如果要设置 HPA，到底该用哪个指标？副本数的变换范围如何设置？

• 如何查看容器的成本状况？目前集群本身可以查看资源使用量、利用率情况，但这些资源对应的账单具体是多少？Kubernetes 集群里面可能有节点、硬盘、网络、LB 等多种资源，如何聚合这些离散的资源账单，并以不同维度展示？

• 如何提高资源使用效率？如何识别无效和不合理的资源申请负载？如何最合理的选择节点的规格和计费类型？

• ...

  以上这些问题都需要在运营 Kubernetes 的第二步（Day 2）来解决：

降低用户的运营复杂度，为 Kubernetes 插上智能引擎，减轻客户的运营负担，是 TKE 一直以来致力的事情。在前几期的“降本增效”系列文章中，我们谈到了成本控制系统、常用的利用率提升工具、资源利用率现象剖析、