Kubernetes 确定配额和限制范围的合理值
为了确定OpenShift/Kubernetes项目中的资源请求和对象限制的可行值，您采取了什么方法 我不是问如何创建配额或限制范围，而是问如何合理化cpu/内存请求/限制值，而不是简单地猜测Kubernetes 确定配额和限制范围的合理值,kubernetes,openshift,Kubernetes,Openshift,为了确定OpenShift/Kubernetes项目中的资源请求和对象限制的可行值，您采取了什么方法 我不是问如何创建配额或限制范围，而是问如何合理化cpu/内存请求/限制值，而不是简单地猜测 我发现这是一个很好的起点，并希望找到更多的资源或最佳实践建议。我明白，我将不得不修改这些设置，因为没有一刀切的解决方案。我想你自己已经回答了这个问题。没有适合所有人的大小，这实际上取决于工作负载的类型。这也是关于您希望在资源上留下多少空闲时间的意见 IMO 对于计算资源： CPU和内存：任何低于10%的
我发现这是一个很好的起点，并希望找到更多的资源或最佳实践建议。我明白，我将不得不修改这些设置，因为没有一刀切的解决方案。我想你自己已经回答了这个问题。没有适合所有人的大小，这实际上取决于工作负载的类型。这也是关于您希望在资源上留下多少空闲时间的意见 IMO 对于计算资源：
- CPU和内存：任何低于10%的都可能未充分利用，任何超过80%的都可能过度利用。在这里，您总是希望在这两个方面都获得更高的利用率，因为这些资源往往是成本最高的资源
- 磁盘：任何80%的值都意味着您可能需要增加磁盘的大小，或者进行垃圾收集
对于K8s资源限制，如ConfigMaps的数量，本身没有最大值，这只是一项功能，您可以确保群集用户不会滥用资源创建，因为群集资源从来都不是无限的。我能想到的一个例子是，您可以说每个部署平均有2个配置映射，您希望有100个部署，并且您可能希望设置220个配置映射的限制。您将如何测量CPU/内存/存储使用历史？我想可以使用
kubectl description