不正确的配置可能会导致不必要的过度配置，从而增加成本或导致配置不足，进而导致应用程序失败。
正确配置节点池对于确保高效的资源利用和工作负载稳定性至关重要。
推荐：
- 配置 Karpenter以跨可用区域 (AZ) 分布节点，从而实现更好的弹性和分布。
- 谨慎选择节点大小，以便您 电报筛查 的 Pod 能够有效地适应节点。避免节点过大，否则会导致利用率不足或成本过高。
- 对于Spot 实例上的工作负载，请限制实例类型列表以避免类型过大，因为它们通常可用性较低。使用适合您工作负载的平衡实例类型。
- 为 Karpenter 自己的 Pod提供足够的资源（尤其是内存），因为它们对于扩展至关重要。为 Karpenter Pod 使用Fargate 节点，以确保可靠性并与应用程序工作负载分离。
设置应用程序级资源请求和限制
应用程序部署应针对 CPU 和内存 加入，你也可以开始 使用情况进行优化，以防止限制或 OOM 终止等问题，同时最大限度地提高节点利用率。
CPU 管理：
- 避免设置严格的CPU 限制，因为它不会杀死你的 pod，但可能会在争用期间减慢它的速度。
- 根据观察到的使用情况调整CPU 请求，以避免节流并确保 pod 获得所需的资源。监控速度是否下降，并在出现问题时详细分析 CPU 指标。
内存管理：
内存更为关键——超出节点内存 哥斯达黎加商业指南 会导致OOM 终止。与 CPU 不同，内存使用率不会在短时间内激增，因此设置准确的内存限制至关重要。
水平 Pod 自动扩缩 (HPA)
水平 Pod 自动扩缩 (HPA) 可根据资源使用情况或自定义指标（如 CPU 或内存）自动扩缩 Pod。但是，扩缩公式可能很复杂且难以解释。
推荐：
- 尽量使CPU 利用率达到至少80% ，以避免资源利用不足。
- 不要仅仅依赖 CPU 指标——如果扩展速度跟不上，请考虑使用队列长度或请求率等自定义指标。KEDA等工具可以帮助整合相关指标，以实现更有效的扩展。
- 注意扩展速度，确保其与工作负载需求相匹配，避免延迟或过度扩展。
使用污点和容忍度隔离应用程序
应用程序可能有特定的资源或安全要求，如果未正确隔离，可能会与其他工作负载发生冲突。Kubernetes 中的污点和容忍度有助于强制隔离。
推荐：
- 使用污点和容忍度来确保仅在满足其要求的节点上安排特定的工作负载（例如，特定实例类型或 GPU 可用性）。
- 节点上的污点可以限制调度哪些工作负载，而 pod 上的容忍度允许特定工作负载绕过污点。
DNS 问题
在 Kubernetes 这样的分布式环境中，DNS 查询非常频繁。使用更高效的 DNS 表示法可以帮助减少不必要的 DNS 请求，从而提高性能。
推荐：
- 使用5 点表示法(
.svc.cluster.local) 可避免生成不必要的 DNS 查询。此方法可最大限度地缩短查找时间并减少 CoreDNS 上的负载。 - 适当扩展 CoreDNS CoreDNS 负责处理 Kubernetes 中的 DNS 查询。如果您的 DNS 未适当扩展，它可能会成为瓶颈并影响您的工作负载。监控 CoreDNS 性能并在必要时扩展部署。增加副本数量或调整资源限制可以帮助防止 DNS 解析延迟。
AWS 配额审查
AWS 有各种服务配额和限制，如果达到这些配额和限制，可能会中断您的运营。了解 EC2、EFS 和 Spot 实例等服务的 AWS 配额对于维护稳定且经济高效的基础设施至关重要。