Einführung in den EKS-Automodus in moderner Infrastruktur
In dieser Fallstudie wird untersucht, wie unser Team das neueste Kubernetes-Angebot von AWS - EKSAuto Mode - in die bestehende Infrastruktur eines Kunden eingeführt hat. Diese innovative Funktion hat sich als entscheidender Faktor für die Kubernetes-Verwaltung erwiesen. Durch die Umstellung von der Standard-EKS-Einrichtung auf den EKS Auto Mode konnten wir für unseren Kunden eine erhebliche Kostenreduzierung erreichen und gleichzeitig eine höhere Skalierbarkeit der Umgebung sicherstellen. Im Folgenden erörtern wir die anfänglichen Herausforderungen und die Vorteile, die durch diese AWS-gesteuerte Optimierung erzielt wurden.
Hintergrund des Kunden
Unser Kunde revolutioniert die Bildungsbranche durch die Bereitstellung innovativer und benutzerfreundlicher Technologielösungen. Seine stark frequentierte Verwaltungsplattform (~2 Millionen Benutzer) basiert auf einer Microservices-basierten Architektur in Amazon EKS. Angesichts des bildungsbezogenen Charakters des webbasierten Dienstes sind die Verkehrsmuster sehr vorhersehbar. Um die Kosten effektiv zu optimieren, benötigte der Kunde die Flexibilität, die Ressourcen in Zeiten geringer Aktivität zu reduzieren. Darüber hinaus bestand das Ziel darin, Spot-Instanzen einzuführen, um die Infrastrukturkosten weiter zu senken, aber dennoch eine hoch skalierbare und zuverlässige Infrastruktur aufrechtzuerhalten, was uns dazu veranlasste, eine anpassungsfähigere Lösung für das Ressourcenmanagement zu suchen.
Ersteinrichtung und Herausforderungen
Ein typisches Amazon EKS-Setup verwendet EC2-Arbeitsknoten, die über verwaltete EKS-Knotengruppen bereitgestellt werden, die aus Auto Scaling Groups (ASGs) und vordefinierten Startvorlagen bestehen. Die wichtigste Einschränkung dieses Ansatzes besteht darin, dass für jede Knotengruppe feste Instanztypen im Voraus definiert werden müssen, die nach der Erstellung nicht mehr geändert werden können. Dies erschwert die dynamische Verwaltung unterschiedlicher Arbeitslasten, beispielsweise den häufigen Wechsel zwischen größeren und kleineren Instance-Typen. Darüber hinaus wird die Einbindung von Spot-Instanzen kompliziert, da die Handhabung von Instanzverfügbarkeit, Unterbrechungen und Ersetzungen die Erstellung mehrerer Knotengruppen und eine umfangreiche manuelle Verwaltung erfordert.
Der Cluster-Autoscaler kann nur Knoten aus diesen Knotengruppen hinzufügen, was die Flexibilität einschränkt. Es ist eine Herausforderung, die Infrastruktur richtig zu dimensionieren, da der Autoscaler nicht die Freiheit hat, den am besten geeigneten Instance-Typ für jedes Szenario auszuwählen. Kurz gesagt, der Cluster nutzte die verschiedenen EC2-Instance-Angebote von AWS nicht in vollem Umfang (von speicheroptimierten über rechenoptimierte bis hin zu neueren GPU/Graviton-Instances).
Lösung
Nachdem wir verschiedene Alternativen geprüft hatten, entschieden wir uns, die Migration von Kubernetes Cluster Autoscaler zu Karpenter zu prüfen.
Karpenter ist ein Open-Source-Tool (mit Unterstützung von AWS) für die Knotenbereitstellung, das speziell für Kubernetes-Arbeitslasten auf AWS entwickelt wurde. Sein Zweck ist die dynamische Bereitstellung von EC2-Instances direkt auf der Grundlage von Echtzeit-Pod-Ressourcenanforderungen. Anders als Cluster Autoscaler verlässt sich Karpenter nicht auf statische Launch Templates und ASGs. Stattdessen wählt es auf intelligente Weise die am besten geeigneten Instanztypen aus einer breiten Palette aus, was die Flexibilität erhöht und den Overhead reduziert.
Ungefähr zu dieser Zeit veröffentlichte AWS den EKS Auto Mode, was uns dazu veranlasste, diese innovative Funktion zu erforschen und anschließend auf sie zu setzen, die sich als Wendepunkt für die Kubernetes-Verwaltung erwies. Sie vereinfacht die betrieblichen Verantwortlichkeiten und den Aufwand, indem sie die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von Kubernetes-Arbeitsknoten durch AWS-Best Practices automatisiert.
Ergebnisse und Geschäftsvorteile des EKS Auto-Modus
Die Einführung des EKS-Automodus führte zu den folgenden Verbesserungen und Erfolgen:
- Optimierung der Kosten: Durch eine Kombination aus der richtigen Dimensionierung von Instanzen und der Einführung von Spot-Kapazitäten, wo dies möglich ist, haben wir sowohl in produktiven als auch in nicht produktiven Umgebungen eine kombinierte Senkung der Infrastrukturkosten um etwa 37 % erreicht. Mit der Fortsetzung dieser Umstellung sind weitere Kostensenkungen zu erwarten
- Automatisiertes Patching und Sicherheitshärtung führen zu einer Reduzierung des operativen Aufwands um 40 %: AWS kümmert sich um regelmäßige Updates und Sicherheitspatches sowohl für die Kubernetes-Kontrollebene als auch für die Arbeitsknoten im EKS-Automodus. Die Knoten des Clusters werden auf unveränderlichen, von AWS verwalteten AMIs (basierend auf einem Bottlerocket-Betriebssystem) ausgeführt, die bewährte Sicherheitsverfahren durchsetzen. Dies reduziert den manuellen Aufwand für die Aktualisierung von Knoten-Betriebssystemversionen oder die Anwendung von Sicherheits-Patches. Sogar Kubernetes-Versions-Upgrades und Komponenten-Updates werden für Sie durchgeführt (unter Berücksichtigung von Unterbrechungsbudgets), sodass die Aufrechterhaltung eines aktuellen Clusters nur minimale Eingriffe erfordert.
Warum ITGix wählen
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