随着组织在 Kubernetes 中扩展其工作负载，高效管理集群资源变得至关重要。Kubernetes 提供内置的扩展功能，例如 Horizontal Pod Autoscaler （HPA） 和 Vertical Pod Autoscaler （VPA），但扩展底层节点是 Cluster Autoscaler （CA） 多年来的首选解决方案。然而，开源节点预置解决方案 Karpenter 已成为一个强大的替代方案，有望实现更高效和动态的扩展。

在本文中，我们将深入探讨 Karpenter 和 Kubernetes Cluster Autoscaler 的功能、优势、限制和使用案例。最后，您将能够确定哪种工具最适合您的需求。

（CA） 是一种久经考验的工具，可调整集群的大小以满足正在运行的工作负载的需求。它通过根据不可调度的 Pod 和未充分利用的节点添加或删除节点来实现这一点。以下是其功能的细分：

以 Pod 为中心的扩展：检测不可调度的 Pod 并调整节点容量以适应它们。

节点缩减：识别未充分利用的节点，并在它们不再托管任何工作负载时缩减它们。

与云提供商集成：与 AWS、GCP 和 Azure 等主要云平台无缝协作。

可自定义的行为：支持扩展策略、污点、容忍度和标签，以满足特定的工作负载要求。

Cluster Autoscaler 的优势

成熟且久经考验：自 2016 年以来，它一直是 Kubernetes 的一部分，使其高度可靠。

云原生兼容性：对 Amazon EKS、Google GKE 和 Azure AKS 等托管 Kubernetes 服务的出色支持。

成本优化：通过删除未使用的节点来缩减集群以节省成本。

Cluster Autoscaler 的问题

静态扩展机制：决策基于一组预配置的规则，导致动态工作负载效率低下。

扩展延迟：CA 可能会导致扩展延迟，尤其是在管理大型或突发工作负载时。

有限的可定制性：虽然它支持扩展参数，但与 Karpenter 等较新的解决方案相比，其操作模型不太灵活。

由 AWS 开发，是一种开源的下一代预置系统，旨在优化 Kubernetes 集群资源。与 Cluster Autoscaler 不同，Karpenter 专注于灵活性、效率和工作负载感知扩展。

实时扩展：根据工作负载要求快速预置和取消预置节点。

动态实例选择：实时选择最具成本效益和高性能的实例，并尽可能利用 Spot 实例。

工作负载感知：支持精细的工作负载特征，例如基于 GPU 的实例、短暂存储和特定标签。

原生集成：与 Kubernetes API 深度集成，使其与云无关。

Karpenter 的优势

动态扩展：针对实时扩展需求进行了优化，使其成为突发或不可预测的工作负载的理想选择。

与云无关：适用于任何 Kubernetes 集群，包括本地和边缘环境。

成本效益：支持自动选择 Spot 实例、预留实例或 Savings Plans，以最大限度地降低成本。

资源优化：根据工作负载要求预置节点，减少资源浪费。

Karpenter 的问题

较新的技术：与 Cluster Autoscaler 相比，它仍处于成熟阶段，生产案例研究较少。

学习曲线：需要更深入地了解 Kubernetes 工作负载模式和配置。

以 AWS 为中心：虽然与云无关，但它与 AWS 服务的紧密集成使其更适合 AWS 密集型环境。

如果满足以下条件，请选择 Kubernetes Cluster Autoscaler：

您更喜欢具有广泛社区支持的行之有效的解决方案。

您的工作负载具有可预测的扩展模式。

您使用的是托管的 Kubernetes 服务，例如 EKS、AKS 或 GKE。

您在管理节点级扩展方面的专业知识有限，需要一个更简单的工具。

以下情况下选择 Karpenter：

您的工作负载是动态的和突发的，需要实时扩展。

您需要对节点预置和类型进行精细控制。

通过 Spot 实例或 Savings Plans 进行成本优化是重中之重。

您正在构建与云无关或混合的 Kubernetes 部署。

您在 AWS 密集型环境中运行，利用其深度集成。

设置和配置

Cluster Autoscaler 需要设置扩展策略，并且通常取决于云提供商提供的节点组配置。

Karpenter 需要在集群中安装控制器，并将其配置为动态地与特定于工作负载的需求进行交互。

性能调优

Cluster Autoscaler 可能需要微调其阈值和设置，以避免过度配置或利用不足。

Karpenter 适应实时要求，但需要工作负载分析以实现最佳效率。

Karpenter 和 Kubernetes Cluster Autoscaler 都是强大的工具，但它们的实用性取决于您的独特要求：

Cluster Autoscaler 是大多数托管 的可靠且直接的选择。

Karpenter 在需要快速扩展、特定于工作负载的节点预置和成本优化的环境中表现出色。

对于优先考虑敏捷性和成本效率的组织，Karpenter 是一种前瞻性的解决方案。对于那些需要稳定性和易用性的人来说，Cluster Autoscaler 仍然是一个不错的选择。通过仔细评估您的工作负载模式、云环境和扩展要求，您可以选择符合您的运营目标的工具。