Robusta KRR: 优化Kubernetes资源分配的智能工具

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Robusta KRR: 让Kubernetes资源管理更智能、更高效

在当今复杂的云原生环境中，有效管理Kubernetes集群资源一直是许多团队面临的巨大挑战。资源分配不当不仅会导致成本浪费，还可能影响应用性能。为解决这一问题，Robusta开发了KRR (Kubernetes Resource Recommender) - 一款革命性的开源工具，旨在帮助DevOps团队优化Kubernetes资源分配，提高集群效率。

KRR的核心功能与优势

Robusta KRR是一个功能强大的命令行工具，专门设计用于优化Kubernetes集群中的资源分配。它的主要特点包括：

基于历史数据的智能推荐：KRR利用Prometheus收集的历史使用数据，为每个容器提供精准的CPU和内存资源建议。
无需代理：作为CLI工具，KRR可以在本地机器上运行，无需在集群内安装任何代理。
多种数据源支持：除Prometheus外，KRR还支持Coralogix、Thanos、Mimir等多种数据源。
可解释性：通过直观的图表，用户可以清楚地了解KRR如何得出资源建议。
可扩展策略：用户可以轻松创建和使用自定义策略来计算资源建议。
免费SaaS平台：结合Robusta SaaS平台，用户可以获得更深入的分析和可视化。

KRR数据源集成

KRR vs Kubernetes VPA

与Kubernetes原生的Vertical Pod Autoscaler (VPA)相比，KRR在多个方面都表现出明显优势：

安装灵活性：KRR无需安装在集群内，可直接在本地设备上使用。
配置简便：无需为每个工作负载配置VPA对象。
即时结果：只要Prometheus在运行，KRR就能立即提供建议。
丰富的报告格式：支持JSON、CSV、Markdown等多种格式，还提供Web UI。
高度可扩展：用户可以用几行Python代码添加自定义策略。
更长的历史数据：默认使用14天的历史数据，而VPA仅使用8天。

这些特性使KRR成为比VPA更灵活、更强大的资源优化工具。

安装与使用

KRR的安装非常简单，支持多种方式：

使用Homebrew（Mac/Linux）：

brew tap robusta-dev/homebrew-krr
brew install krr

Windows用户可以通过WSL2使用Homebrew，或直接从源代码安装。
离线环境可以使用预构建的二进制文件或Docker容器。

安装完成后，使用KRR非常直观。以下是一些基本用法示例：

基本扫描：krr simple
指定Prometheus URL：krr simple -p http://127.0.0.1:9090
扫描特定命名空间：krr simple -n default -n ingress-nginx
使用标签选择器：krr simple --selector 'app.kubernetes.io/instance in (robusta, ingress-nginx)'

KRR的工作原理

KRR使用以下Prometheus查询来收集使用数据：

CPU使用率：

sum(irate(container_cpu_usage_seconds_total{{namespace="{object.namespace}", pod="{pod}", container="{object.container}"}}[{step}]))

内存使用率：

sum(container_memory_working_set_bytes{job="kubelet", metrics_path="/metrics/cadvisor", image!="", namespace="{object.namespace}", pod="{pod}", container="{object.container}"})

KRR采用简单而有效的策略来计算资源建议：