So optimieren Sie Karpenter für Effizienz und Kosten

Karpenter ist der Kubernetes-native Autoscaler für effizientes Ressourcenmanagement in K8s. Er stellt Nodes dynamisch als Reaktion auf wartende Workloads bereit und sorgt so dafür, dass Anwendungen genau dann über die nötigen Ressourcen verfügen, wenn sie gebraucht werden. Dieser Ansatz soll die operative Effizienz steigern und die Cloud-Ausgaben senken.

Beides – Effizienz und Kosteneffizienz – mit Karpenter zu erreichen, ist jedoch nicht einfach. Karpenter bietet zwar leistungsstarke Funktionen, doch seine Standardeinstellungen und einige empfohlene Best Practices können unbeabsichtigt zu höheren Kosten führen, selbst wenn sie die Performance verbessern. Deshalb ist es entscheidend, nicht nur allgemeine Richtlinien zu befolgen, sondern diese an Ihre spezifischen Workload-Anforderungen und Kostenüberlegungen anzupassen.

In diesem Artikel besprechen wir Karpenter, seine Architektur und Best Practices für Kosten und Effizienz – und teilen abschließend unsere Erfahrung, dass Best Practices immer auf Ihre Umgebung zugeschnitten werden sollten.

Best Practices zur Optimierung von Karpenter

Sehen wir uns die Best Practices zur Optimierung von Karpenter an:

1. Node Expiration konfigurieren: Setzen Sie den Parameter expireAfter, damit Nodes regelmäßig ersetzt werden und stets die neuesten Sicherheitspatches und Performance-Verbesserungen erhalten. Dieser proaktive Ansatz reduziert das Risiko von langfristigem Drift und potenziellen Schwachstellen. Wichtig ist, eine zu Ihrem Workload-Typ passende Ablaufzeit zu wählen, um Sicherheit und Kosteneffizienz in Balance zu halten.

apiVersion: karpenter.sh/v1
kind: NodePool
metadata:
  name: nodepool
spec:
  template:
    spec:
      expireAfter: 168h # 7 days

2. Termination Grace Period festlegen: Der Parameter terminationGracePeriod definiert die maximale Zeit, die Karpenter auf das Draining eines Nodes wartet, bevor er ihn zwangsweise terminiert. Eine gut konfigurierte Grace Period gibt Pods ausreichend Zeit für ein sauberes Beenden und sorgt zugleich dafür, dass Nodes zügig ausgetauscht werden, um Kosten zu sparen. Ist die Zeitspanne zu kurz, drohen abrupte Terminierungen und instabile Workloads; ist sie zu lang, verzögern sich die Kosteneinsparungen. Es empfiehlt sich, die Grace Period passend zu Ihrer Umgebung zu berechnen.

apiVersion: karpenter.sh/v1
kind: NodePool
metadata:
  name: nodepool
spec:
  template:
    spec:
      terminationGracePeriod: 30m

3. Die Annotation karpenter.sh/do-not-disrupt nutzen: Wenden Sie diese Annotation auf kritische Pods an, um deren Eviction während Consolidation-Aktivitäten zu verhindern. Sie schützt zwar essenzielle Workloads, doch ein übermäßiger Einsatz kann das Löschen von Nodes bei geplanten Refreshes blockieren und zu ineffizienter Ressourcennutzung führen. Reservieren Sie diese Annotation für wirklich kritische, kurzlebige Prozesse oder interaktive Jobs und vermeiden Sie sie bei langlaufenden Stateful Services, sofern nicht absolut notwendig.

apiVersion: v1
kind: Node
metadata:
  annotations:
    karpenter.sh/do-not-disrupt: "true"  #Node -Level Control

4. Pod Disruption Budgets (PDBs) einsetzen: PDBs sichern die Verfügbarkeit von Anwendungen bei Node-Disruptions, indem sie die Mindestanzahl von Pods festlegen, die während einer Disruption verfügbar bleiben müssen. Bei der Konfiguration von PDBs wählen Sie – abhängig von den Service Level Agreements (SLAs) Ihres Workloads – zwischen minAvailable und maxUnavailable. Integrieren Sie PDBs mit Karpenter, um ein sauberes Node-Draining zu ermöglichen und Ausfallzeiten zu minimieren. Aktualisieren Sie PDBs außerdem regelmäßig, damit sie der Autoscaling-Dynamik entsprechen und wirksam bleiben.

5. NodePool-Konfiguration und mehrstufige Constraints: Gestalten Sie NodePools, die auf unterschiedliche Workloads zugeschnitten sind – das verbessert Ressourcenauslastung und Resilienz. Getrennte NodePools für Stateful- und Stateless-Workloads ermöglichen zum Beispiel eine optimierte Auswahl der Instance-Typen. Zusätzlich können Sie Node-Selektoren, Affinities und Tolerations nutzen, um das Scheduling weiter zu verfeinern und Workloads auf passenden Nodes zu platzieren, ohne die Resilienz zu beeinträchtigen.

6. Consolidation Policies zur Kostenoptimierung: Karpenters Consolidation-Funktion optimiert die Ressourcennutzung, indem sie unterausgelastete Nodes identifiziert und Workloads auf weniger Nodes bündelt. Durch effizientes Bin-Packing und Ressourcenaggregation lassen sich so Kosten sparen. Wichtig ist jedoch, die möglichen Unterbrechungen während der Consolidation gegen die Vorteile aus Kosteneinsparungen und Effizienzgewinnen abzuwägen.

7. Spot- und On-Demand-Instances ausbalancieren: Mit einem Mix aus Spot- und On-Demand-Instances profitieren Sie von Kostenvorteilen und sichern gleichzeitig die Stabilität kritischer Komponenten. Konfigurieren Sie NodePools mit passender Gewichtung und Instance-Limits, abgestimmt auf Ihre Savings-Plans-Commitments. So optimieren Sie die Kosten, ohne die Zuverlässigkeit essenzieller Workloads zu gefährden.

Unsere Geschichte: Wenn Best Practices nach hinten losgehen

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         - Verfasst von [Olexandr Veleten](https://www.linkedin.com/in/aleksandr-veleten/)

Wir haben zunächst die von Karpenter empfohlenen Best Practices befolgt. Wir konfigurierten die Nodes mit dem Parameter expireAfter, um eine regelmäßige Rotation sicherzustellen.

Für unsere kritischen Workloads setzten wir die Annotation karpenter.sh/do-not-disrupt ein, um Unterbrechungen während der Consolidation-Aktivitäten zu verhindern. Auf dem Papier wirkte dieser Ansatz makellos.

Als die Nodes ihr Ablaufdatum erreichten, startete Karpenter wie erwartet das Provisioning neuer Nodes. Doch es gab eine Komplikation: Die bestehenden Nodes konnten nicht terminiert werden, weil die do-not-disrupt-Annotation die Eviction der darauf laufenden kritischen Pods verhinderte. Das führte vorübergehend dazu, dass alte und neue Nodes gleichzeitig liefen – unsere Kapazität und damit unsere Kosten verdoppelten sich faktisch.

Um das zu beheben, setzten wir den Parameter terminationGracePeriod, der die maximale Dauer für das Node-Draining vor der zwangsweisen Terminierung definiert. Dieser Parameter stellt zwar sicher, dass Nodes irgendwann außer Betrieb genommen werden, bringt aber eigene Herausforderungen mit sich: Werden mehrere Stateful-Nodes gleichzeitig ohne korrekt konfigurierte Pod Disruption Budgets (PDBs) terminiert, kann die Stabilität des Clusters gefährdet sein.

Angesichts dieser Komplexität entschieden wir uns, die expireAfter-Einstellung für unsere Stateful-Workloads zu deaktivieren. Stattdessen aktualisieren wir diese Nodes manuell in geplanten Wartungsfenstern oder zusammen mit Kubernetes-Upgrades – etwa alle sechs Monate. So behielten wir die Kontrolle über die Node-Lifecycle-Events und sicherten sowohl Kosteneffizienz als auch Cluster-Stabilität.

Diese Erfahrung hat uns eine entscheidende Lektion gelehrt: Best Practices sind wertvolle Leitlinien, aber keine Patentlösungen. Es ist unerlässlich, Konfigurationen zu prüfen und auf die individuellen Anforderungen Ihrer Workloads und Ihrer Betriebsumgebung zuzuschneiden. Nur so schöpfen Sie das volle Potenzial von Tools wie Karpenter aus – ohne unerwartete Folgen.

Karpenter vs. Cluster Autoscaler

Karpenter steht für einen moderneren, flexibleren Ansatz beim Skalieren von Kubernetes-Clustern – mit schnellerem Provisioning und effizienterer Ressourcennutzung. Es eignet sich besonders für dynamische Umgebungen mit wechselnden Workload-Anforderungen. Der Cluster Autoscaler ist dagegen eine etabliertere Lösung, die gut mit vordefinierten Node-Gruppen funktioniert und eine breitere Unterstützung für Cloud-Anbieter bietet. Er ist eine verlässliche Wahl für eher statische Umgebungen oder den Einsatz mit mehreren Cloud-Anbietern.

>> Sehen Sie hier, wie Sie mit smartem Right-Sizing Ihrer Pods das Maximum aus Karpenter herausholen.

Holen Sie mit PerfectScale das Maximum aus Karpenter heraus

Die Kombination von Karpenter mit PerfectScale kann die Effizienz Ihres Kubernetes-Clusters deutlich steigern. Karpenter bietet intelligentes Just-in-Time-Node-Provisioning, doch es fehlen ihm mitunter tiefe Einblicke in die historische Ressourcennutzung und die Zuverlässigkeitsanforderungen Ihrer Workloads. PerfectScale schließt diese Lücke, indem es Workload-Muster analysiert und Optimierungsempfehlungen liefert. Diese Synergie hat Kunden zusätzliche Kosteneinsparungen von 30 bis 50 % ermöglicht – über das hinaus, was Karpenter allein leistet. PerfectScale kann zum Beispiel Szenarien identifizieren, in denen Karpenter Ressourcen überprovisionieren würde, und Konfigurationen vorschlagen, die unnötige Kosten und potenzielle Zuverlässigkeitsrisiken vermeiden. Testen Sie PerfectScale und erleben Sie, wie es Ihren mit Karpenter verwalteten Cluster verbessert. Registrieren Sie sich oder buchen Sie eine Demo, um mehr zu erfahren.