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Vue Unevictable Pods dans PerfectScale InfraFit
Identifiez précisément les pods qui maintiennent vos nodes actifs et bloquent le scale-down. La nouvelle vue Unevictable Pods de PerfectScale InfraFit met en évidence ces workloads sur l'ensemble des node groups, avec le détail des ressources CPU, mémoire et GPU pour chaque node. Associez-la aux recommandations de nodes pour optimiser le bin-packing, tirer le meilleur parti de Karpenter ou Cluster Autoscaler et réduire vos dépenses Kubernetes.
By andrii
Vue Unevictable Pods dans PerfectScale InfraFit
La vue Node Group de PerfectScale intègre désormais un onglet Unevictable Pods, qui révèle les workloads empêchant la suppression de nodes dans votre cluster.
Les pods non évictables comptent parmi les principaux freins au scale-down. Ils dégradent l'efficacité du bin-packing et font grimper la facture cloud, même lorsque des autoscalers comme Karpenter ou Cluster Autoscaler sont en place. Cette vue permet de les repérer et d'agir sans délai.
Ce que vous pouvez faire
- Repérer instantanément les freins au scale-down. Le panneau supérieur récapitule le nombre total de pods en cours d'exécution et de pods non évictables pour le node group sélectionné.
- Explorer chaque node en détail. Les graphiques d'instance affichent les barres de ressources CPU, RAM et GPU, ainsi qu'une treemap des pods. Les pods non évictables apparaissent encadrés en rouge.
- Changer de vue de ressources. Basculez entre CPU, Mémoire et GPU pour analyser la pression par type de ressource.
- Consulter les snapshots historiques. Le sélecteur de date permet de charger n'importe quel snapshot des 30 derniers jours.
- Examiner les détails. Cliquez sur un node ou un pod pour ouvrir un panneau latéral affichant requests, limits, utilisation réelle, labels et annotations.
Comment y accéder
Ouvrez InfraFit, sélectionnez un node group puis ouvrez l'onglet Unevictable Pods. Le snapshot le plus récent se charge par défaut.
Combinez cette vue aux recommandations de nodes pour optimiser le bin-packing, renforcer l'efficacité de l'autoscaler et réduire vos dépenses Kubernetes.