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Unevictable Pods-Ansicht in PerfectScale InfraFit

Sehen Sie auf einen Blick, welche Pods Ihre Nodes am Laufen halten und das Scale-down blockieren. Die neue Unevictable Pods-Ansicht in PerfectScale InfraFit macht diese workloads über alle Node Groups hinweg sichtbar – inklusive Ressourcenaufschlüsselung pro Node für CPU, Memory und GPU. In Kombination mit Node-Empfehlungen verbessern Sie das Bin-Packing, holen mehr aus Karpenter oder Cluster Autoscaler heraus und senken Ihre Kubernetes-Kosten.

By andrii

Unevictable Pods-Ansicht in PerfectScale InfraFit

Die Node Group-Ansicht in PerfectScale enthält jetzt eine Unevictable Pods-Ansicht. Sie zeigt die workloads, die verhindern, dass Nodes aus Ihrem Cluster entfernt werden.

Unevictable Pods sind eine typische Bremse beim Scale-down. Sie verschlechtern die Bin-Packing-Effizienz und treiben die Cloud-Kosten in die Höhe – auch dann, wenn Autoscaler wie Karpenter oder Cluster Autoscaler im Einsatz sind. Mit dieser Ansicht lassen sie sich schnell aufspüren und gezielt angehen.

Ihre Möglichkeiten

  • Scale-down-Blocker schnell erkennen. Das obere Panel fasst die Gesamtzahl der laufenden Pods und der Unevictable Pods in der ausgewählten Node Group zusammen.
  • Jeden Node im Detail prüfen. Instance-Charts zeigen Ressourcenbalken für CPU, RAM und GPU sowie eine Pod-Treemap. Unevictable Pods sind rot umrandet.
  • Ressourcensicht wechseln. Schalten Sie zwischen CPU, Memory und GPU um, um Engpässe nach Ressourcentyp zu analysieren.
  • Historische Snapshots auswerten. Über die Datumsauswahl laden Sie jeden Snapshot der letzten 30 Tage.
  • Details einsehen. Klicken Sie auf einen Node oder Pod, um in einer Sidebar Requests, Limits, tatsächliche Auslastung, Labels und Annotationen einzusehen.

So gelangen Sie zur Ansicht

Öffnen Sie InfraFit, wählen Sie eine Node Group aus und wechseln Sie zum Tab Unevictable Pods. Standardmäßig wird der aktuellste Snapshot geladen.

Nutzen Sie diese Ansicht zusammen mit Node-Empfehlungen, um Bin-Packing zu optimieren, Autoscaler effektiver einzusetzen und Ihre Kubernetes-Kosten zu senken.