节点池是否正在破坏您的成本优化工作？

AWS 建议运行高可用性 EKS 集群，其中工作节点位于节点池（自动扩展组）中，这些节点池分布在多个可用区或区域。

从可靠性角度来看，这种选择当然很有道理。但是，它有助于优化 Kubernetes 集群的成本吗？ 

我们的经验表明，在某些情况下，使用节点池会导致利用率不理想，从而造成大量的云资源浪费和高昂的云费用。

自动伸缩组到底是什么？

在我们的语境中，节点池本质上是一个自动扩展组。它由 AWS 视为逻辑分组的 EC2 实例组成，用于自动扩展和管理。它使您能够受益于 EC2 自动扩展功能，例如运行状况检查替代方案和扩展策略。

自动扩展组有助于动态增加或减少组中的实例数量，以应对不断变化的情况，并为您的工作负载提供足够的资源以顺利运行。 

如果启用了扩展策略，自动扩展组会在指定的最小容量值和最大容量值之间调整组的所需容量。它还会根据需要启动或终止实例，从而允许您按计划进行扩展。 

听起来不错，对吧？但这里有个需要注意的地方。

这就是节点池的问题所在

为了调整资源以适应不断变化的需求并优化资源利用，我们的客户经常采用这种策略，创建节点池。

但问题在于：这些节点池只使用了一部分。团队很容易最终获得一组容量过大的节点。公司会为实际上未使用的资源付费。

经济高效的替代方案：单节点池，最大限度利用率

实施“无节点池”方案更有利，因为它能帮助团队避免不断上涨的云资源成本。与其维护一组部分占用的节点，不如使用一个所有节点都完全占用的单一节点池，从而杜绝云资源浪费。

但是，密切关注节点池并确保已用容量与请求容量匹配需要工程师花费大量时间。 

这就是为什么这种方法非常适合自动化应用。

自动化无节点池方法

CAST AI 创建一个完全满负荷的单一节点池，确保高资源利用率，消除任何云资源浪费。它会持续分析您的应用程序需求，并通过删除节点和迁移工作负载实时调整可用容量，从而最大限度地减少资源浪费。

想看看你当前的节点布局与为了更优化而可以采用的布局相比如何吗？ 

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