花折 - KubeDoor 正式开源:基于 AI 推荐+专家经验的 K8S 负载感知调度与容量管控系统

2 天前
 starsliao

🌈概述

🌼花折 - KubeDoor 是一个使用 Python + Vue 开发,基于 K8S 准入控制机制的微服务资源管控平台。专注微服务每日高峰时段的资源视角,实现了微服务的资源分析统计与强管控,确保微服务资源的资源申请率和真实使用率一致。📀项目仓库: https://github.com/CassInfra/KubeDoor

💠架构图

💎功能描述

📊采集 K8S 微服务每日业务高峰时段 P95 的 CPU 内存消耗,以及需求、限制值与 Pod 数。基于采集的数据实现了一个 Grafana 看板并集成到了 WEB UI 。

🎡每日从采集的数据中,获取最近 10 天各微服务的资源信息,获取资源消耗最大日的 P95 资源,作为微服务的需求值写入数据库。

🌐实现了一个 K8S 管控与展示的 WEB UI 。

🚧当微服务更新部署时,基于 K8S 准入控制机制对资源进行管控 [默认不开启] :

<center>K8S 准入控制逻辑</center>

如果觉得项目不错,麻烦动动小手点个⭐️Star⭐️ 如果你还有其他想法或者需求,欢迎在 issue 中交流

📀项目仓库: https://github.com/CassInfra/KubeDoor


🎯2025 KubeDoor RoadMap

🚀部署说明

0. 需要已有 Prometheus 监控 K8S

需要有cadvisorkube-state-metrics这 2 个 JOB ,才能采集到 K8S 的以下指标

1. 部署 Cert-manager

用于 K8S Mutating Webhook 的强制 https 认证

kubectl apply -f https://StarsL.cn/kubedoor/00.cert-manager_v1.16.2_cn.yaml

2. 部署 ClickHouse 并初始化

用于存储采集的指标数据与微服务的资源信息

# 默认使用 docker compose 运行,部署在/opt/clickhouse 目录下。
curl -s https://StarsL.cn/kubedoor/install-clickhouse.sh|sudo bash
# 启动 ClickHouse (启动后会自动初始化表结构)
cd /opt/clickhouse && docker compose up -d

如果已有 ClickHouse ,请逐条执行以下 SQL ,完成初始化表结构

https://StarsL.cn/kubedoor/kubedoor-init.sql

3. 部署 KubeDoor

wget https://StarsL.cn/kubedoor/kubedoor.tgz
tar -zxvf kubedoor.tgz
# 编辑 values.yaml 文件,请仔细阅读注释,根据描述修改配置内容。
vim kubedoor/values.yaml
# 使用 helm 安装(注意在 kubedoor 目录外执行。)
helm install kubedoor ./kubedoor
# 安装完成后,所有资源都会部署在 kubedoor 命名空间。

4. 访问 WebUI 并初始化数据

  1. 使用 K8S 节点 IP + kubedoor-web 的 NodePort 访问,默认账号密码都是 kubedoor

  2. 点击配置中心,输入需要采集的历史数据时长,点击采集并更新,即可采集历史数据并更新高峰时段数据到管控表。

    默认会从 Prometheus 采集 10 天数据(建议采集 1 个月),并将 10 天内最大资源消耗日的数据写入到管控表,如果耗时较长,请等待采集完成或缩短采集时长。重复执行采集并更新不会导致重复写入数据,请放心使用,每次采集后都会自动将 10 天内最大资源消耗日的数据写入到管控表。

  3. 点击管控状态的开关,显示管控已启用,表示已开启。

⛔注意事项

🌰管控例子

🚩管控原则

🥰鸣谢

感谢如下优秀的项目,没有这些项目,不可能会有KubeDoor

884 次点击
所在节点    Kubernetes
3 条回复
roofdocs
2 天前
这个微服务 AI 评分 /微服务 AI 缩容 里面的 AI 是什么 AI ,如何实现的,是自带模型还是调 API 或者用 ChatGPT?
hackroad
2 天前
看起来不错,让小弟去测试环境试一下
starsliao
2 天前
@roofdocs ai 计算这块是调用的 GPT-4o ,目前还在内部使用,因为发现光靠 cpu 内存计算效果并不好,我们内部使用了比较多指标 包括 qps ,rt ,jvm ,gc 频率 指标多了让 ai 分析效果好一点,指标多的话,计算复杂点,所以现在是用的 4o 来自己写规则计算的。然后得出一个值 我们在判断, 找一个安全范围的, 生成缩容指令 批量跑.

这是一个专为移动设备优化的页面(即为了让你能够在 Google 搜索结果里秒开这个页面),如果你希望参与 V2EX 社区的讨论,你可以继续到 V2EX 上打开本讨论主题的完整版本。

https://www.v2ex.com/t/1102763

V2EX 是创意工作者们的社区,是一个分享自己正在做的有趣事物、交流想法,可以遇见新朋友甚至新机会的地方。

V2EX is a community of developers, designers and creative people.

© 2021 V2EX