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  1. 阿里云容器服务ACK确实进行了优化,并具有多集群统一管理能力。在资源监控方面,它提供了常见的监控方式,可以通过这种方式快速查看负载的CPU、内存、网络等指标的使用率。此外,基础资源监控已经与云监控互通,新建的集群默认安装与集成了云监控。

    如果发现集群监控导致CPU使用率超高,可以尝试调整或优化监控配置以减轻其对系统性能的影响。例如,可以登录到“用户中心”,进入“成本管理-成本优化”页后,点击“集群成本分析与优化-容器服务ACK”进行云原生场景下的集群成本分析与优化。同时,通过ACK控制台开启Kubernetes监控,也可以进一步优化集群的性能和效率。

  2. 是的,容器服务ACK(阿里云 Kubernetes 容器服务)一直在不断优化和改进。关于您提到的”集群监控加了就cpu超高”的问题,可能是由于以下原因:

    1. 监控组件的资源消耗较高:监控组件在收集数据时可能会占用较多的CPU资源,特别是在大量指标和事件的情况下。您可以尝试调整监控组件的配置,例如减少采样频率、过滤不必要的指标等,以降低其资源消耗。

    2. 容器资源分配不合理:检查您的容器是否分配了足够的CPU资源。如果容器资源不足,可能会导致CPU使用率过高。您可以尝试增加容器的CPU请求或限制,以平衡资源分配。

    3. 容器负载过高:检查您的容器是否存在性能瓶颈或程序问题导致CPU使用率过高。您可以分析容器日志和性能指标,找出问题的根源并进行优化。

    4. 节点资源不足:如果节点上的CPU资源已经分配给其他容器,那么新加入的容器可能无法获得足够的资源。您可以尝试扩展节点资源,如增加节点的CPU核心数。

    建议您根据具体情况进行排查和优化

  3. 容器服务ACK具有一定的优化能力,您可以根据应用场景进行以下优化:

    1. 根据负载情况调整实例大小:可以根据实际负载情况,调整容器实例的大小,从而达到最佳性能和成本效益。
    2. 使用共享存储:如果多个容器需要访问相同的数据,可以使用共享存储来节省存储资源。
    3. 优化网络性能:可以使用专用网络设备来提高网络性能,并减少延迟。
    4. 高效利用资源:可以使用Docker Swarm等编排技术,让容器共享主机资源,从而提高资源利用率。