Filtrage des workloads par runtime JVM

Identifiez tous les workloads Java d'un cluster en un clic, sans le moindre label

La mémoire Java ne se comporte pas comme les autres. Un heap fixé avec -Xmx ne rétrécira pas simplement parce que la limite du conteneur a été réduite : appliquer à un service Java le même right-sizing qu'à une API stateless, c'est la garantie de finir avec un OOMKill. La plupart des équipes le savent et souhaitent traiter leurs workloads JVM avec une attention particulière. Le problème, c'est de les trouver. Presque personne ne labellise ses pods avec la mention ce pod exécute une JVM, si bien que répondre à la question montre-moi uniquement les workloads Java de ce cluster impliquait de fouiller les manifests ou d'interroger les collègues.

Cette lacune est désormais comblée. Le tableau des workloads de PerfectScale dispose d'une colonne Runtime dotée d'un filtre : All, JVM, Non-JVM.

Ce que vous y gagnez

PerfectScale détecte automatiquement les conteneurs Java via son agent installé sur les nœuds : le filtre repose donc sur la détection, et non sur la rigueur de votre labellisation. Un workload est considéré comme JVM dès qu'un de ses conteneurs en exécute une. La colonne Runtime apparaît dans tous les onglets du tableau des workloads (Recommendations, Labels and Policies, HPA, GPU) dès que des conteneurs Java sont détectés dans le cluster et la période sélectionnés, et elle figure également dans l'export CSV.

Concrètement, voici ce que cela vous apporte :

Un inventaire JVM en un clic. Filtrez sur JVM, exportez le CSV et transmettez à votre équipe plateforme Java la liste complète des services Java avec leurs requests, limits et recommandations actuelles. Sans dépendre de la mémoire collective de l'équipe.

Un right-sizing automatisé plus sûr. Filtrez sur Non-JVM et activez d'abord l'automatisation pour tout ce qui n'est pas Java. Reprenez ensuite la liste JVM et comparez les paramètres de heap aux limites des conteneurs avant de laisser l'automatisation intervenir. Les workloads dont le -Xmx fixe est proche de la limite mémoire sont ceux à examiner de près.

Un diagnostic plus rapide des problèmes de mémoire Java. Le filtre complète ce que PerfectScale propose déjà pour Java : métriques heap, non-heap et garbage collector par conteneur, et recommandations qui respectent les paramètres de heap configurés explicitement au lieu d'abaisser les limites sous MaxHeapSize.

Pour commencer

1. Activez la détection JVM si ce n'est pas déjà fait. Il suffit d'un flag helm sur l'agent PerfectScale, décrit dans le guide des conteneurs Java. La détection fonctionne sur les nœuds Linux.
2. Ouvrez le tableau des workloads d'un cluster. Dès que des conteneurs Java sont détectés, la colonne Runtime s'affiche avec son filtre.
3. Sélectionnez JVM ou Non-JVM, ou exportez le CSV pour obtenir l'inventaire complet.

Le filtre Runtime est disponible dès aujourd'hui pour tous nos clients. Si vous faites tourner beaucoup de Java et que cette nouveauté change votre façon d'examiner les recommandations — ou pas —, votre retour nous intéresse.