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开源神器KRR:用数据驱动K8s资源优化

引言:云原生时代的资源管理之痛

在Kubernetes集群中,过度配置导致资源浪费配置不足引发稳定性风险的矛盾始终存在。CNCF调研显示,企业平均有35%的云资源处于闲置状态。本文将揭秘开源神器KRR(Kubernetes Resource Recommender),通过数据驱动方式实现精准资源配置,实测可降低69%云成本。
© ivwdcwso (ID: u012172506)

架构全景:Mermaid图解核心组件

%% KRR系统架构图
graph TD
    subgraph 数据源
    A[K8s集群] -->|指标采集| B(Prometheus)
    B --> C[Thanos]
    B --> D[VictoriaMetrics]
    end

    subgraph KRR核心
    E[CLI工具] -->|拉取指标| B
    E --> F{推荐算法引擎}
    F --> G[CPU策略:P99分位值]
    F --> H[内存策略:峰值+5%缓冲]
    G --> I[生成优化建议]
    H --> I
    end

    su

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