Robusta KRR

本文轉寫時間為 2024年01月29日，內容可能會有變動，僅記錄

介紹

Robusta KRR 是一個針對 Kubernetes 叢集的命令行工具，其目的是優化資源分配。這個工具使用 Prometheus 收集 Pod 的使用數據，並根據這些數據提供對 CPU 和內存的請求（requests）和限制（limits）的建議。這有助於降低成本並提升性能。

簡單來說，Robusta KRR 可以幫助 Kubernetes 使用者更有效地配置資源，確保應用程式在叢集中獲得足夠的資源，同時避免浪費不必要的資源。

需求

• Prometheus

• kube-state-metrics.

• 需要以下監控值

  • container_cpu_usage_seconds_total

  • container_memory_working_set_bytes

  • kube_replicaset_owner

  • kube_pod_owner

  • kube_pod_status_phase

注意：如果最後三個指標中的其中一個缺少，KRR 會繼續運作，但只會在計算建議時考慮當前正在運行的 pod。不存在於叢集中的歷史性 pod 將不被考慮。

安裝

1. 取得 kube-prometheus-stack Helm Repository

   $  helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
   $  helm repo update

2. 根據需求更改values.yaml

   $  wget https://raw.githubusercontent.com/prometheus-community/helm-charts/main/charts/kube-prometheus-stack/values.yaml
   
   $  vim values.yaml

3. 安裝 prometheus-stack

   $  kubectl create ns prometheus-stack
   
   $  helm install prometheus-stack --namespace prometheus-stack prometheus-community/kube-prometheus-stack -f values.yaml

4. KRR 指令 Linux提供兩種安裝方式，一個是透過homebrew 套件管理安裝，一個是 從source安裝，以下透過 homebrew 安裝

   • 安裝 homebrew

     $ sudo apt-get install build-essential
     $ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
     $ (echo; echo 'eval "$(/home/linuxbrew/.linuxbrew/bin/brew shellenv)"') >> /home/ubuntu/.bashrc
     $ eval "$(/home/linuxbrew/.linuxbrew/bin/brew shellenv)"
     $ brew install gcc

   • 安裝 KRR

     $ brew tap robusta-dev/homebrew-krr
     $ brew install krr

   • 確認 KRR

     $ krr --help

如果透過 homebrew和source安裝都失敗，又不想處理環境問題，可以透過 docker 啟動 krr 指令，可以把 kubeconifg 掛載到container 內

1. 執行krr

   krr simple --kubeconfig=/.kube/config

   

• krr 會根據以下 label 找到 cluster 內部的 prometheus

  • app=kube-prometheus-stack-prometheus

  • app=prometheus,component=server

  • app=prometheus-server

  • app=prometheus-operator-prometheus

  • app=prometheus-msteams

  • app=rancher-monitoring-prometheus

  • app=prometheus-prometheus

• krr 相關參數，包含要顯示的 namespace 或是資源 等等

  
• 如果 cluster 內的 prometheus 不是以上的label，可以透過 -p 指定 prometheus的 url

  krr simple --kubeconfig=/.kube/config -p http://10.43.62.167:9090

  

  在 CPU 和 Memory 的欄位，可以看到黃色的建議值，這是根據prometheus 的歷史資料算出的

  

使用 Robusta UI 管理 Kubernetes

1. 使用docker 啟動 robusta cli，產生helm的values.yaml

   $ mkdir robusta
   $ cd robusta
   $ curl -fsSL -o robusta https://docs.robusta.dev/master/_static/robusta
   $ chmod +x robusta
   $ ./robusta gen-config --no-enable-prometheus-stack
   

   輸入 Y 和 slack 整合，會產生連接 slack的 URL

   
2. 打開瀏覽器，輸入上述顯示的網址，連接slack 點選 Add to Slack

   

   點選Allow

   

   完成，回到 terminal

   
3. 繼續完成和 slack 相關的設定

   

   產生 helm values.ymal，內容是和 slack 整合的資訊，也就是上面的回答

4. 透過 helm 安裝 Robusta

   $ helm repo add robusta https://robusta-charts.storage.googleapis.com && helm repo update
   $ kubectl create ns robusta
   $ helm install robusta robusta/robusta -f ./generated_values.yaml --namespace=robusta --set clusterName=lab
   
   NAME: robusta
   LAST DEPLOYED: Mon Jan 29 02:52:23 2024
   NAMESPACE: robusta
   STATUS: deployed
   REVISION: 1
   TEST SUITE: None
   NOTES:
   Thank you for installing Robusta 0.10.27
   
   As an open source project, we collect general usage statistics.
   This data is extremely limited and contains only general 
   .......
   
   Visit the web UI at: https://platform.robusta.dev/

5. 登入 UI，可以看到cluster 相關資料 https://platform.robusta.dev/

   APP 狀態總覽

   

   單一 APP 狀態和監控

   

   節點狀況

   

   單一節點狀況和監控

   

   比較不同的cluster 內的 APP 設定(如果有多個 cluster 連接到 robusta，右方紅恇處可以選擇另一作 cluster)

   

   查看 cluster 狀態

   

   目前 alert rule

   

   提供promQL查詢監控值

   

   資源調整建議值

   

   服務設定檔檢查和建議

   

   

   AI 總結 Log

   

結論

Robusta KRR 提供了非 agent 的方式，只透過 cli 的方式連接現有的 prometheus，並根據歷史的使用數據，就可以計算出建議的資源調整，覺得還不錯，可以嘗試使用看看

Robusta UI 提供了管理 k8s 的 UI 介面，但是比較偏向資源監控的管理，像是監控告警，APP yaml 的設定檢查等等，不過需要埋入 agent