现代Kubernetes环境的分布式和复杂性要求持续的优化，这是云原生生活的一项基本事实。在任何治理要求下，总有空间可以更高效、更具成本效益、更安全地管理资源。
PerfectScale 旨在以持续和自动化的方式提供所需的 Kubernetes 优化控制。该公司的 Kubernetes 优化和治理平台旨在为 DevOps 环境中的平台工程团队提供工具，改善其所谓的“完整 K8s 环境”在实际生产中的稳定性。但在此背景下，Kubernetes 的完整性到底指的是什么呢？
节点能优化到什么程度？
在这里，我们讨论的是 Kubernetes 优化，现已达到高级的节点级优化。这种更细粒度的底层控制，再加上即将推出的 GPU 支持，希望能简化 Kubernetes 性能，使团队能够智能优化整个技术栈的资源。
这种级别的优化需要能够有效分配资源（包括 CPU 和 GPU 资源，以及内存和存储）的管理工具技术，以便将工作负载均匀分配、合理规划并分配到特定节点，这些节点可能具有特定的硬件或软件配置，目的是提高成本和性能的效率。此外，还包括管理容器“资源调整”和优先级调度的系统控制，这种实践还涉及“节点亲和性”，即实施控制 Pod 放置的规则，以实现相同的优化目标。PerfectScale 将专注于这些内容。
公司指出，关于 Kubernetes 资源浪费的研究显示，过度分配的节点空间是导致浪费的常见原因。无论一项研究发现 30% 的浪费，另一项研究发现 51% 的浪费，重要的是内在的资源分配效率低下现象并不罕见。
精确识别空闲容量
PerfectScale 提供了其品牌的 Infrafit 推荐服务，提供基于数据的节点分配和利用率洞察。其核心概念在于帮助组织减少浪费、降低云成本并减少环境影响。现在，PerfectScale 在 2024 年 KubeCon + CloudNativeCon 美洲大会上宣布了 Infrafit 的最新版本，组织可以获得有关最优节点类型和资源配置的量身定制建议，从而精确识别空闲容量并有效规划预算。
PerfectScale 的首席执行官兼联合创始人 Amir Banet 说道：“PerfectScale 的旗舰解决方案 PodFit 旨在自动调整和扩展 Kubernetes 工作负载，帮助客户减少成本并增强系统弹性。但我们的使命更进一步——简化日常 Kubernetes 操作的复杂性。随着 InfraFit 推荐的加入，我们现在提供完整堆栈的 Kubernetes 成本和性能优化解决方案。”
PerfectScale 的 InfraFit 和 PodFit 解决方案与 ClusterAutoscaler（一个自动调整 Kubernetes 集群大小的组件，确保所有 Pods 都有运行空间，并避免不必要的节点）和 Karpenter（一个知名技术服务，增强节点自动扩展效率）集成，以进一步节省成本。
高级 GPU 利用
随着越来越多的组织采用 AI 和大语言模型（LLMs）来驱动应用，GPU 的使用急剧增加，推动了云成本的上升，并带来了新的资源管理复杂性。
PerfectScale 的首席技术官兼联合创始人 Eli Birger 说：“GPU 对组织来说是一项重要投资，可能占到每小时云成本的 75%。然而，管理 GPU 资源，包括其分配和优化，是一项复杂的挑战，因为需要在确保工作负载性能的同时平衡资源分配。不当配置可能导致系统不稳定，因此，组织必须有效地监控和调整 GPU 使用情况，而不影响工作负载的效率和可靠性。”
PerfectScale 在 2024 年 KubeCon + CloudNativeCon 美洲大会上宣布了即将推出的 GPU 支持，旨在为每个节点上的工作负载提供实时的 GPU 分配和利用率可见性，识别空闲资源并突出显著的节省成本机会。公司表示，这一新功能为数据驱动的 GPU 分配建议和自动优化奠定了基础，确保组织能够有效平衡工作负载中的性能和效率。
PerfectScale 邀请早期用户加入候补名单，提前体验这些 GPU 优化功能。
