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K8stools工具

时间:2025-05-16 17:34

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作者:admin

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导读:#128204;简介 K8stools 是一个 Kubernetes 日常运维辅助工具集,旨在提升运维效率,辅助平台治理与资源优化。功能涵盖资源分析、趋势评估、异常检测、行为采集、成本估算等常见场景,适...

K8stools 是一个 Kubernetes 日常运维辅助工具集,旨在提升运维效率,辅助平台治理与资源优化。功能涵盖资源分析、趋势评估、异常检测、行为采集、成本估算等常见场景,适用于 DevOps、SRE、平台工程团队。

工具地址

模块名称 功能说明
costEstimator 成本估算
cpu 获取k8s的cpu使用情况
paradise k8s理想情况分配
poderrors 异常检查
runtimeInspect 采集运行中的 Pod 容器行为信息(进程、端口、环境变量)
trend 基于 Prometheus 的资源使用趋势分析与建议
kubeconfig: /root/.kube/config
namespace:
  - {namespace}-prod
prometheus: http://prom.example.net

cost:
  cpuPrice: 4000   # 单台机器价格(单位元)
  totalCpu: 16     # 单台机器 CPU 核数

CPU 建议规则:

类型 设计逻辑
Requests 当前使用量的 50%~80%,保证调度时有资源可用
Limits 当前使用量的 100%~150%,防止异常飙高占满节点
特殊处理 使用低于 50m 的容器 → 默认给 50m,避免调度失败;高于 1000m 提示设置上限

内存建议规则:

类型 设计逻辑
Requests 当前使用量的 70%~100%,确保稳定调度
Limits 当前使用量的 150%~200%,保留 buffer 防止 OOM
特殊处理 对 sidecar / agent 等轻量容器,给最小起点值如 64Mi

数据来源:Prometheus 查询

指标 查询方式
平均 CPU 使用量 avg_over_time(container_cpu_usage_seconds_total[1w])(单位:m)
最大 CPU 使用量 max_over_time(container_cpu_usage_seconds_total[1w])(单位:m)
平均/最大内存使用量 类似用 container_memory_usage_bytes 查询,并换算成 MiB

推荐策略(保守 & 稳健)

类型 推荐计算公式
CPU Requests ceil(平均 CPU 使用量 × 1.2)
CPU Limits ceil(最大 CPU 使用量 × 1.5)
内存 Requests ceil(平均内存使用量 × 1.2)
内存 Limits ceil(最大内存使用量 × 1.5)

功能说明:

  • 遍历所有或指定命名空间下的 Pod
  • 检查所有处于异常状态的容器(如 CrashLoop、ImagePullBackOff、OOMKilled 等)
  • 输出字段:
Namespace Pod Container Reason Message Restart Count Age
default api-xxx app CrashLoopBackOff Back-off restarting failed container 5 3m

功能说明:

  • 采集运行中 Pod 的详细信息,包括:
    • 容器内进程列表
    • 监听端口信息
    • 环境变量

使用场景:

  • 排查线上故障时快速查看容器内部运行情况
  • 无需进入容器即可采集运行行为(非入侵式)

计算模型:

  • 基于你提供的每台机器:
    • CPU 核数(如:16)
    • 单价(如:4000元)

计算逻辑:

步骤 说明
每核价格 单价 / 总 CPU 数
容器请求费用 CPU Request (m) × 每毫核价格
每月总费用 容器费用 × 24 × 30(按 30 天、全天运行估算)

输出字段:

Namespace Pod Container CPU Request (m) CPU Cost (元) Total Cost (元/月)

k8stools paradise        -f config.yaml   # 理想资源建议
k8stools trend           -f config.yaml   # 资源趋势分析
k8stools poderrors       -f config.yaml   # 异常 Pod 检查
k8stools runtimeInspect  -f config.yaml   # 容器运行时行为采集
k8stools costEstimator   -f config.yaml   # 成本估算
# 计算资源使用情况的理想配置建议
k8stools paradise -f config.yaml

# 基于 Prometheus 历史数据的趋势分析
k8stools trend -f config.yaml

# 检查所有命名空间下异常状态的 Pod
k8stools poderrors -f config.yaml

# 查看容器运行时信息(进程、端口、环境变量)
k8stools runtimeInspect -f config.yaml

# 根据配置中机器单价和总 CPU 数进行成本估算
k8stools costEstimator -f config.yaml

统一将输出放到 output/ 目录,并添加时间戳,便于追溯与比较:

output/
├── cpu_info_2025-04-21.csv
├── cost_estimate_2025-04-21.csv
└── resource_trend_2025-04-21.csv

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