Natuurlijk, hier is een uitgebreide strategie voor resource-toewijzing voor je Kubernetes-cluster met meerdere toepassingen en verschillende resourcebehoeften: 1. Inventariseer je toepassingen en hun resourcebehoeften - Identificeer alle microservices en applicaties, inclusief de Webapplicatie. - Verzamel gegevens over CPU- en geheugengebruik, bijvoorbeeld via monitoring tools zoals Prometheus. - Bepaal de prioriteit van elke toepassing (bijvoorbeeld: kernapplicaties krijgen prioriteit boven minder kritieke services). 2. Definieer resourcequota's en limit ranges - Stel resourcequota's in per namespace om te voorkomen dat één toepassing de hele cluster uitput. - Gebruik LimitRanges om minimum- en maximumwaarden voor CPU en geheugen voor containers vast te leggen. 3. Prioriteer toepassingen en stel resource requests en limits in - Voor de Webapplicatie, die waarschijnlijk prioriteit heeft, stel hogere resource requests en limits in. - Voor minder kritieke services, houd requests en limits lager. - Zorg dat requests realistisch zijn, zodat scheduler efficiënt kan plannen. 4. Gebruik kwaliteitsclassificaties (QoS) - Kubernetes classificeert pods op basis van requests en limits: - Guaranteed: requests = limits (voor kritieke applicaties) - Burstable: requests < limits - BestEffort: geen requests of limits - Streef naar Guaranteed voor belangrijke services zoals je Webapplicatie. 5. Implementeer resource-allocatie via namespaces en labels - Organiseer je toepassingen in logische namespaces. - Gebruik labels om resource-allocaties te beheren en te monitoren. 6. Monitor en optimaliseer continu - Gebruik monitoring tools om resourcegebruik te volgen. - Pas requests, limits en quota's aan op basis van gebruiksgegevens. 7. Plan voor knelpunten en capaciteit - Houd de clusterbelasting in de gaten. - Overweeg automatische schaalmechanismen (Horizontal Pod Autoscaler, Cluster Autoscaler). - Reserveer voldoende knooppunten en resources voor piekbelastingen. 8. Toewijzing van resources voor de Webapplicatie - Bepaal de minimale resources die nodig zijn voor goede werking. - Stel bijvoorbeeld in: - requests: CPU: 500m, geheugen: 512Mi - limits: CPU: 1,0, geheugen: 1Gi - Overweeg prioriteitsbeleid (PriorityClasses) om te garanderen dat kritieke services altijd resources krijgen. 9. Documenteer en communiceer beleid - Documenteer de resource-beheerstrategie. - Communiceer met je team over best practices en wijzigingen. 10. Test en valideren - Voer load tests uit om de resource-allocaties te valideren. - Pas de strategie aan op basis van testresultaten en operationele feedback. Door deze stappen te volgen, kun je een gebalanceerde en efficiënte resource-toewijzing realiseren voor je Kubernetes-cluster, waarbij je prioriteiten en resourcebeperkingen in acht worden genomen.

Hier is een uitgebreide strategie voor resource-toewijzing in uw Kubernetes-cluster: ## 1. Resource Planning en Analyse ### Huidige Cluster Capaciteit - **10 knooppunten**: Verdeel resources gelijkmatig over beschikbare knooppunten - **Monitoring**: Implementeer Prometheus + Grafana voor real-time monitoring - **Resource Audit**: Analyseer huidig resourcegebruik per applicatie ## 2. Toepassingsclassificatie en Prioritering ### Priority Classes ```yaml apiVersion: scheduling.k8s.io/v1 kind: PriorityClass metadata: name: high-priority value: 1000000 globalDefault: false description: "Voor kritieke webapplicatie services" --- apiVersion: scheduling.k8s.io/v1 kind: PriorityClass metadata: name: medium-priority value: 500000 globalDefault: false description: "Voor standaard microservices" ``` ### Toepassingscategorieën: - **Kritiek**: Webapplicatie frontend, API gateway, authenticatieservice - **Medium**: Backend services, database connectors - **Laag**: Batch processing, rapportage services ## 3. Namespace-strategie en Resource Quota's ### Namespace Organisatie ```yaml apiVersion: v1 kind: ResourceQuota metadata: name: webapp-quota namespace: webapp-production spec: hard: requests.cpu: "8" requests.memory: 16Gi limits.cpu: "16" limits.memory: 32Gi pods: "50" ``` ### Quota Verdeling: - **webapp-production**: 40% cluster resources - **microservices**: 40% cluster resources - **monitoring**: 10% cluster resources - **reserve**: 10% voor scaling en onderhoud ## 4. Resource Requests en Limits ### Webapplicatie Template ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: webapp-frontend namespace: webapp-production spec: template: spec: priorityClassName: high-priority containers: - name: webapp resources: requests: memory: "512Mi" cpu: "250m" limits: memory: "1Gi" cpu: "500m" ``` ### Resource Guidelines: - **Frontend services**: CPU 250m-500m, Memory 512Mi-1Gi - **API services**: CPU 500m-1000m, Memory 1Gi-2Gi - **Database services**: CPU 1000m-2000m, Memory 2Gi-4Gi ## 5. Geavanceerde Scheduling Strategieën ### Node Affinity en Taints ```yaml affinity: nodeAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: nodeSelectorTerms: - matchExpressions: - key: workload-type operator: In values: - webapp ``` ### Pod Topology Spread Constraints ```yaml topologySpreadConstraints: - maxSkew: 1 topologyKey: kubernetes.io/hostname whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway labelSelector: matchLabels: app: webapp ``` ## 6. Auto-scaling Implementatie ### Horizontal Pod Autoscaler ```yaml apiVersion: autoscaling/v2 name: webapp-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: webapp-frontend minReplicas: 3 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 70 ``` ### Cluster Autoscaler - Configureer cluster-autoscaler voor automatische node scaling - Stel scaling thresholds in op 80% node utilization ## 7. Quality of Service (QoS) Classes ### QoS Implementatie: - **Guaranteed**: Alle kritieke webapplicatie services - **Burstable**: Standaard microservices - **BestEffort**: Background jobs en test workloads ## 8. Monitoring en Optimalisatie ### Key Metrics om te Monitoren: - CPU/Memory usage per namespace - Pod scheduling failures - Resource quota utilization - Node allocatable resources ### Alerting Regels: - Resource quota > 85% gebruik - Node resources < 15% beschikbaar - Pod evictions door resource pressure ## 9. Kostenoptimalisatie ### Resource Recommendations: - Implementeer Vertical Pod Autoscaler voor automatische resource tuning - Gebruik `kube-resource-report` voor gedetailleerde kostenanalyse - Stel resource recommendations in gebaseerd op historisch gebruik ## 10. Disaster Recovery en Scaling ### Reserve Capaciteit: - Houd 2 nodes beschikbaar voor failover scenarios - Implementeer pod disruption budgets voor gecontroleerde maintenance - Configureer resource buffers voor onverwachte load spikes ## Implementatie Stappenplan 1. **Week 1**: Implementeer monitoring en baseline metingen 2. **Week 2**: Configureer namespaces en resource quota's 3. **Week 3**: Implementeer priority classes en QoS 4. **Week 4**: Rollout HPA en optimaliseer resource requests 5. **Week 5**: Fine-tuning gebaseerd op monitoring data Deze strategie zorgt voor optimale resource-benutting terwijl de prestaties van uw webapplicatie gegarandeerd blijven.