边缘计算问题之理解 Kubernetes 节点资源的四层分配结构如何解决

简介: 边缘计算问题之理解 Kubernetes 节点资源的四层分配结构如何解决

问题一:边缘资源的不同场景对资源分配和算力有哪些要求?


边缘资源的不同场景对资源分配和算力有哪些要求?


参考回答:

边缘资源的不同场景对资源分配和算力的要求不同。运营商网络边缘和面向消费者的边缘计算资源相对充足,但面临资源共享及隔离的挑战;实体产业的边缘有 IDC 支持,资源充足,足以将整个云原生体系下沉;智能设备边缘资源稀缺,但可通过智能边缘盒子提升整体配置和算力,以满足更复杂更智能化的场景需求。


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问题二:为什么 Kubelet 被认为比较重,且运行占用资源多?


为什么 Kubelet 被认为比较重,且运行占用资源多?


参考回答:

Kubelet 被认为比较重且运行占用资源多,是因为它需要占用节点资源来运行操作系统和系统守护进程、Kubernetes 代理(如 Kubelet、容器运行时、节点问题检测器等)、为 Pod 提供可用资源,并保留到驱逐阈值的资源。这些资源需求共同导致了 Kubelet 的重量级和较高的资源占用。


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问题三:如何理解 Kubernetes 节点资源的四层分配结构?


如何理解 Kubernetes 节点资源的四层分配结构?


参考回答:

Kubernetes 节点资源的四层分配结构包括:运行操作系统和系统守护进程(如 SSH、systemd 等)所需的资源;运行 Kubernetes 代理所需的资源,如 Kubelet、容器运行时、节点问题检测器等;Pod 可用的资源;以及保留到驱逐阈值的资源。这种分层结构有助于理解和优化节点的资源分配和使用情况。


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问题四:在优化边缘计算中的镜像分发方面,有哪些技术和方案正在被探索?


在优化边缘计算中的镜像分发方面,有哪些技术和方案正在被探索?


参考回答:

在优化边缘计算中的镜像分发方面,当前正在探索各种技术来优化镜像快速分发的瓶颈,特别是对于基础镜像及业务镜像,特别是边缘的 AI 应用,由于其模型库体积大且需要频繁更新,因此需要更多技术及方案来应对高效的模型库更新。


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问题五:OpenYurt 如何应对 Kubelet 运行占用资源多的问题?


OpenYurt 如何应对 Kubelet 运行占用资源多的问题?


参考回答:

OpenYurt 并未直接解决 Kubelet 运行占用资源多的问题,但可以通过优化 Kubernetes 集群的资源分配和调度策略,以及合理配置节点的资源预留和驱逐阈值,来间接缓解 Kubelet 对节点资源的占用压力。此外,随着 Kubernetes 和相关组件的不断优化,Kubelet 的性能也将得到提升。


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