CentOS上Kubernetes的資源限制設置

在CentOS上為Kubernetes設置資源限制主要涉及兩個方面：Pod的資源限制和集群級別的資源配額與限制。以下是詳細的步驟和示例：

Pod的資源限制

對于一個Pod來說，資源最基礎的2個指標是CPU和內存。Kubernetes提供了requests和limits兩種類型參數對資源進行預分配和使用限制。

• limits：限制Pod的資源利用，當Pod內存超過limit時，會被OOM（Out of Memory）殺死。當CPU超過limit時，不會被kill，但是會限制不超過limit值。
• requests：為Pod分配資源請求，確保調度器可以將Pod調度到合適的節點上。

示例Pod配置文件：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: memory-demo
namespace: examples
spec:
  containers:
  - name: memory-demo-ctr
    image: polinux/stress
    resources:
      requests:
        memory: "50Mi"
      limits:
        memory: "100Mi"
    command: ["stress"]
    args: ["--vm", "1", "--vm-bytes", "250M", "--vm-hang", "1"]

集群級別的資源配額與限制

在Kubernetes集群中，可以通過定義**資源配額（ResourceQuota）和資源限制（LimitRange）**來控制每個命名空間中的資源使用情況。

配置資源配額

資源配額可以限制一個命名空間中的資源總量，包括CPU、內存、持久卷等。

示例ResourceQuota對象：

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: my-resource-quota
spec:
  hard:
    pods: "10"
    requests.cpu: "1"
    requests.memory: 1Gi
    limits.cpu: "2"
    limits.memory: 2Gi

配置資源限制

資源限制可以限制單個Pod或容器使用的資源量。

示例LimitRange對象：

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: my-limit-range
spec:
  limits:
  - type: Pod
    max:
      cpu: "2"
      memory: 2Gi
    min:
      cpu: "0.5"
      memory: 500Mi
  - type: Container
    max:
      cpu: "1"
      memory: 1Gi
    min:
      cpu: "0.1"
      memory: 100Mi

動態管理GPU資源

在Kubernetes集群中引入GPU可以顯著提升計算能力，特別是在處理需要大量計算資源的工作負載時。以下是具體步驟：

1. 確保系統環境支持GPU：安裝適當的GPU驅動程序和CUDA工具包。
2. 安裝Kubernetes GPU插件：
   • 安裝NVIDIA Device Plugin DaemonSet。
   • 驗證插件是否正常運行。
3. 配置GPU資源在Pod中使用：在Pod的配置文件中指定請求和限制GPU資源。

示例Pod配置文件（使用GPU）：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-examples
spec:
  containers:
  - name: cuda-container
    image: nvidia/cuda:11.2.0-base
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1  # 請求1個GPU
    command: ["nvidia-smi", "-L"]

通過以上步驟，你可以在CentOS上為Kubernetes設置資源限制，確保資源得到合理分配和管理。