Corrigez les paramètres de vos workloads, choisissez de meilleurs nœuds et scalez en toute confiance grâce à l'optimisation autonome.
Le scaling de vos nœuds Kubernetes est-il vraiment efficace ?
Les autoscalers de nœuds comme Karpenter et Cluster Autoscaler sont des outils puissants pour faire évoluer les nœuds à la hausse comme à la baisse en fonction de la demande. Ils améliorent la disponibilité des clusters et réduisent les coûts liés aux ressources inutilisées. Pourtant, même avec un autoscaling bien configuré, les équipes se heurtent souvent aux défis suivants :
Conteneurs surprovisionnés
Ils gaspillent de la capacité et forcent l'autoscaler à provisionner plus de nœuds que nécessaire.
Conteneurs sous-provisionnés
Ils entraînent des problèmes de fiabilité : évictions de pods, pression sur les nœuds et instabilité des workloads.
Bin-packing inefficace
Il réduit l'efficacité en laissant des ressources sous-utilisées et en déclenchant des événements de scaling inutiles.
boostez votre autoscaling grâce au right-sizing autonome des workloads et à une visibilité complète sur les performances
Correction proactive des erreurs de configuration
Grâce à l'analyse continue de vos workloads, identifiez et corrigez les erreurs de configuration — CPU Request Not Set, Memory Request Not Set ou Memory Limit Not Set — afin de prévenir les évictions imprévisibles, la surallocation des nœuds et un autoscaling inefficace.
Right-sizing autonome des workloads
Ajuste instantanément les ressources des workloads en fonction de leur utilisation réelle et améliore le bin-packing des pods pour renforcer l'efficacité de l'autoscaling — le tout sans aucune intervention manuelle.
Maximisez l'efficacité de l'autoscaling K8s
Bénéficiez d'une visibilité exceptionnelle sur les coûts et l'utilisation de vos groupes d'autoscaling et node pools, identifiez les inefficacités et sélectionnez les types de nœuds optimaux pour améliorer l'utilisation, répartir précisément les ressources et maximiser la rentabilité.
Réduisez vos coûts cloud sans compromis sur les performances
Installation en quelques minutes, insights d'optimisation autonome à la clé.
Frequently asked
questions
Qu'est-ce que l'autoscaling Kubernetes ?
L'autoscaling Kubernetes désigne un ensemble d'outils puissants — Karpenter, Cluster Autoscaler, HPA, PerfectScale, etc. — qui ajustent automatiquement les ressources du cluster en fonction de la demande réelle. Ces outils font évoluer les ressources à la hausse comme à la baisse de manière dynamique afin de préserver les performances, la disponibilité et la maîtrise des coûts.
Quels types de nœuds correspondent le mieux aux exigences de mes workloads ?
Les meilleurs types de nœuds dépendent des besoins de vos workloads en CPU, mémoire, GPU, etc. Les workloads intensifs en CPU, gourmands en mémoire ou basés sur GPU nécessitent des familles d'instances différentes. Faire correspondre les caractéristiques de vos workloads aux bons types de nœuds peut améliorer considérablement les performances, le bin-packing et l'efficacité globale de toute votre stack K8s.
Ma configuration actuelle d'autoscaling Kubernetes est-elle vraiment optimale ?
Une configuration d'autoscaling efficace doit réagir dynamiquement aux changements et prévenir le gaspillage de ressources comme l'instabilité. Combiner l'optimisation au niveau des nœuds avec le right-sizing au niveau des pods améliore nettement l'efficacité de l'autoscaling : meilleur bin-packing, décisions de scaling plus rapides, performances accrues et dépenses cloud réduites.