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Von Amazon EKS bereitgestellte Steuerungsebene

-Übersicht

Amazon EKS Provisioned Control Plane ist eine Funktion, die es Cluster-Administratoren ermöglicht, aus einer Reihe von Skalierungsstufen auszuwählen und die gewählte Stufe festzulegen, um eine sehr hohe, vorhersehbare Leistung von der Steuerungsebene des Clusters aus zu erzielen. Auf diese Weise können Cluster-Administratoren sicherstellen, dass die Steuerungsebene immer mit der angegebenen Kapazität ausgestattet ist.

Amazon EKS bietet zwei Betriebsmodi für die Steuerungsebene Ihres Clusters. Standardmäßig verwenden Amazon EKS-Cluster den Standardmodus, in dem die Steuerungsebene je nach Ihren Workload-Anforderungen automatisch nach oben und unten skaliert wird. Der Standardmodus weist dynamisch ausreichend Kapazität auf der Steuerungsebene zu, um Ihre Workload-Anforderungen zu erfüllen, und ist für die meisten Anwendungsfälle die empfohlene Lösung. Für spezielle Workloads, die aufgrund der Skalierung der Steuerungsebene keine Leistungsschwankungen tolerieren können oder bei denen eine sehr hohe Kapazität der Steuerungsebene erforderlich ist, können Sie optional den Bereitstellungsmodus verwenden. Im Bereitstellungsmodus können Sie im Voraus Kapazitäten auf der Steuerungsebene zuweisen, die stets bereit ist, anspruchsvolle Workload-Anforderungen zu bewältigen.

Mit EKS Provisioned Control Plane können Cluster-Administratoren die gewünschte Kapazität der Steuerungsebene im Voraus bereitstellen und so eine vorhersehbare und hohe Leistung von der Steuerungsebene des Clusters aus erzielen, die immer verfügbar ist. Mit EKS Provisioned Control Plane können Cluster-Administratoren außerdem die gleiche Kapazität der Steuerungsebene in allen Umgebungen bereitstellen, vom Staging über die Produktions- bis hin zu den Disaster-Recovery-Standorten. Dies ist wichtig, um sicherzustellen, dass die in allen Umgebungen erzielte Leistung der Steuerungsebene konsistent und vorhersehbar ist. Schließlich bietet Ihnen EKS Provisioned Control Plane Zugriff auf ein sehr hohes Maß an Leistung auf der Steuerungsebene und ermöglicht die Ausführung von massiv skalierbaren KI-Workloads, Hochleistungsrechnern und umfangreichen Datenverarbeitungsworkloads auf Kubernetes.

Alle vorhandenen und neuen Amazon EKS-Cluster arbeiten standardmäßig im Standardmodus. Für Cluster, die eine hohe, vorhersehbare Leistung von der Steuerungsebene aus benötigen, können Sie sich für die Verwendung der EKS-Funktion Provisioned Control Plane entscheiden. Zusätzlich zu den EKS-Stundengebühren für Standard- oder erweiterten Support wird Ihnen der Stundensatz für die jeweilige Skalierungsstufe der Steuerungsebene in Rechnung gestellt. Weitere Informationen zur Preisgestaltung finden Sie unter Amazon EKS-Preise.

Anwendungsfälle

EKS Provisioned Control Plane wurde für bestimmte Szenarien entwickelt, in denen eine hohe und vorhersehbare Leistung der Steuerungsebene für Ihren Betrieb von entscheidender Bedeutung ist. Wenn Sie diese Anwendungsfälle verstehen, können Sie feststellen, ob EKS Provisioned Control Plane die richtige Lösung für Ihre Workloads ist.

Performance-critical Workloads — Für Workloads, die minimale Latenz und maximale Leistung von der Kubernetes-Steuerungsebene erfordern, bietet EKS Provisioned Control Plane Kapazitäten, die Leistungsschwankungen durch Skalierung der Steuerungsebene eliminieren.

Extrem skalierbare Workloads — Wenn Sie hochgradig skalierbare Workloads wie KI-Training und Inferenz, Hochleistungsrechnen oder umfangreiche Datenverarbeitung ausführen, für die eine große Anzahl von Knoten im Cluster ausgeführt werden muss, bietet Provisioned Control Plane die erforderliche Kapazität der Steuerungsebene, um diese anspruchsvollen Workloads zu unterstützen.

Erwartete Ereignisse mit hoher Nachfrage — Wenn Sie aufgrund eines bevorstehenden Ereignisses wie E-Commerce-Verkäufe oder Werbeaktionen, Produkteinführungen, Weihnachtseinkaufssaison oder großer Sport- oder Unterhaltungsereignisse mit einem plötzlichen Anstieg der Anfragen von Steuerflugzeugen rechnen, können Sie mit Provisioned Control Plane die Kapazität Ihrer Kontrollebene im Voraus skalieren. Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass Ihre Steuerungsebene bereit ist, die erhöhte Last zu bewältigen, ohne auf die automatische Skalierung warten zu müssen, um auf die Nachfrage zu reagieren.

Mission-critical hohe Verfügbarkeit — Für Workloads, die ein Höchstmaß an Verfügbarkeit erfordern, bietet Provisioned Control Plane ein Service Level Agreement (SLA) von 99,99%, das in Intervallen von 1 Minute gemessen wird. Dieses erweiterte SLA bietet eine strengere Verfügbarkeitszusage als das SLA von 99,95% im Standard-Control-Plane-Modus, das in 5-Minuten-Intervallen gemessen wird.

Einheitliche Umgebung — Provisioned Control Plane ermöglicht es Ihnen, die Kapazität und Leistung der Steuerungsebene in den Staging- und Produktionsumgebungen aufeinander abzustimmen, sodass Sie potenzielle Probleme bereits vor der Bereitstellung in der Produktion erkennen können. Indem Sie in allen Umgebungen dieselbe Steuerungsebene beibehalten, können Sie sicherstellen, dass die Testergebnisse das Produktionsverhalten genau widerspiegeln, wodurch das Risiko leistungsbedingter Überraschungen bei der Einführung verringert wird.

Disaster Recovery und Business Continuity — Für Disaster Recovery-Szenarien ermöglicht Ihnen Provisioned Control Plane die Bereitstellung von Failover-Umgebungen mit derselben Kapazität wie Ihre primäre Umgebung. Dies gewährleistet minimale Unterbrechungen und eine schnelle Wiederherstellung bei Failover-Ereignissen, da Ihr Disaster Recovery-Cluster von dem Moment an, in dem er aktiviert wird, die gleichen Leistungsmerkmale wie Ihr Produktionscluster aufweist.

Skalierungsstufen der Steuerungsebene

EKS Provisioned Control Plane bietet Skalierungsstufen, die nach T-Shirt-Größen (XL, 2XL, 4XL und 8XL) benannt sind. Jede Stufe definiert ihre Leistungsfähigkeit anhand von vier Schlüsselattributen, die die Leistungsmerkmale der Steuerungsebene Ihres Clusters bestimmen. Wenn Sie diese Attribute kennen, können Sie die für Ihre Workload-Anforderungen geeignete Stufe auswählen.

Die Parallelität von API-Anfragen misst die Anzahl der Anfragen, die der API-Server der Kubernetes-Steuerungsebene gleichzeitig verarbeiten kann, was für Workloads mit hohem Durchsatz von entscheidender Bedeutung ist.

Die Pod-Planungsrate gibt an, wie schnell der standardmäßige Kubernetes-Scheduler Pods auf Knoten planen kann, gemessen in Pods pro Sekunde.

Die Größe der Cluster-Datenbank gibt den Speicherplatz an, der etcd, der Datenbank, die den Cluster enthält, zugewiesen ist. state/metadata

SLA (Service Level Agreement) gibt die monatliche Verfügbarkeit des Kubernetes-Endpunkts des EKS-Clusters an

Wenn Sie die Steuerungsebene Ihres Clusters mithilfe von Provisioned Control Plane auf einer bestimmten Skalierungsebene bereitstellen, stellt EKS sicher, dass die Steuerungsebene Ihres Clusters die dieser Stufe entsprechenden Grenzwerte einhält. Die Grenzwerte der Skalierungsebenen der Steuerungsebene variieren je nach Kubernetes-Version, wie in den folgenden Tabellen dargestellt.

EKS v1.30 bis v1.33

EKS v1.34 und später

Überwachung der Steuerungsebene und Skalierung der Tierauslastung

Amazon EKS bietet verschiedene Metriken, mit denen Sie die Auslastung Ihrer Steuerungsebene überwachen können. Diese Metriken werden als CloudWatch Amazon-Metriken veröffentlicht und sind über die CloudWatch EKS-Konsole zugänglich. Darüber hinaus können diese Metriken vom Prometheus-Endpunkt Ihres EKS-Clusters abgerufen werden (siehe hier). Überwachung Ihrer Cluster-Metriken mit Prometheus

Sie können die Auslastung der Steuerungsebene in der Amazon EKS-Konsole einsehen. Wählen Sie auf der Übersichtsseite Ihres Clusters die Option Cluster überwachen aus, um das Observability-Dashboard aufzurufen. Wählen Sie dann die Registerkarte Control Plane Monitoring aus, um die Auslastung der Kontrollebene im Abschnitt zur Skalierung der Steuerungsebene anzuzeigen.

Überblick über die Tier-Kapazität im Vergleich zur tatsächlichen Leistung

Wenn Sie eine Skalierungsstufe für Provisioned Control Plane auswählen, stellen die Ebenenattribute die zugrunde liegenden Konfigurationen dar, die Amazon EKS auf Ihre Kontrollebene anwendet. Die tatsächliche Leistung, die Sie erzielen, hängt jedoch von Ihren spezifischen Workload-Mustern, Konfigurationen und der Einhaltung der Best Practices von Kubernetes ab. Während beispielsweise eine 4XL-Stufe API Priority and Fairness (APF) mit 6.800 gleichzeitigen Anforderungsplätzen konfiguriert, hängt der tatsächliche Anforderungsdurchsatz, den Sie von der Steuerungsebene erhalten, von der Art der ausgeführten Operationen ab. Kubernetes bestraft beispielsweise Listenanfragen stärker als GET, und daher ist die effektive Anzahl der gleichzeitig von der Kontrollebene verarbeiteten Listenanfragen niedriger als die von GET-Anfragen. Weitere Informationen finden Sie unter API-Priorität und Fairness im EKS-Leitfaden für bewährte Verfahren. Auch wenn der Standard-Scheduler-QPS für eine 4XL-Stufe auf 400 festgelegt ist, hängt Ihre tatsächliche Pod-Planungsrate davon ab, ob die Knoten bereit und fehlerfrei für die Planung sind. Um eine optimale Leistung zu erzielen, stellen Sie sicher, dass Ihre Anwendungen den Best Practices von Kubernetes entsprechen und für Ihre Workload-Merkmale richtig konfiguriert sind. Weitere Informationen finden Sie unter Best Practices für Skalierbarkeit im EKS-Leitfaden für bewährte Verfahren.

Parallele Synchronisierung mit horizontaler Pod Autoscaler-Synchronisierung

Zusätzlich zu den Attributen der Control Plane Scaling-Ebene sind die von EKS bereitgestellten Control Plane-Cluster auf eine höhere Parallelität bei der Synchronisierung mit Horizontal Pod Autoscaler (HPA) optimiert. Bei der HPA-Synchronisierung handelt es sich um die Anzahl der HPA-Objekte, die der Kubernetes-Controller-Manager parallel verarbeitet. Die Standardeinstellung für Upstream-Kubernetes ist 5. Eine höhere Parallelität ermöglicht es der Steuerungsebene, mehr HPA-Objekte gleichzeitig abzugleichen, wodurch die Zeit zwischen einer Änderung der Last und der entsprechenden Skalierungsaktion reduziert wird. Dies ist vorteilhaft für Cluster, auf denen eine große Anzahl von HPA-Objekten ausgeführt wird, da deren serielle Verarbeitung die automatische Skalierung verzögern kann.

Jede Skalierungsebene von Provisioned Control Plane ist mit der folgenden HPA-Synchronisierung konfiguriert.

Sie können die Auswirkungen einer höheren HPA-Synchronisierung anhand der Workqueue-Metrik des Kubernetes Controller-Managers für den HPA-Controller beobachten:

Die tatsächliche Reaktionsfähigkeit bei der automatischen Skalierung, die Sie beobachten, hängt auch von Faktoren ab, die außerhalb der Steuerungsebene liegen. Bei jedem HPA-Abgleich werden die Metriken abgerufen, die der Skalierungsentscheidung zugrunde liegen, in der Regel vom Kubernetes-Metrikserver für die CPU- und Speicherauslastung oder von einem benutzerdefinierten oder externen Metrikadapter. Sowohl die Anzahl der HPA-Objekte in Ihrem Cluster als auch die Latenz dieser Metrik-Suchvorgänge wirken sich darauf aus, wie schnell der Controller die Warteschlange abarbeiten kann. Wenn Ihre Metrikquelle Anfragen nicht schnell genug bearbeiten kann, verlangsamt sich der Abgleich, unabhängig davon, wie viele parallel verarbeitet werden. Wenn Sie genügend Replikate auf dem Metrics-Server ausführen, um das Anforderungsvolumen zu verarbeiten, und den Umfang der Metrikabfragen effizient festzulegen, können Sie die Vorteile der höheren Parallelität der HPA-Synchronisierung voll ausschöpfen. Weitere Informationen darüber, wie der Horizontal Pod Autoscaler funktioniert und wo er Metriken abruft, finden Sie unter Horizontal Pod Autoscaling auf der Kubernetes-Website.

Überlegungen