Het spijt me, maar ik heb geen directe toegang tot de resourcegebruiksgegevens van jouw Kubernetes-cluster in Kubernetes Lens. Echter, ik kan je wel begeleiden bij het analyseren van de gegevens en het maken van een prognose, evenals het geven van aanbevelingen voor capaciteitsplanning. Stap 1: Gegevens verzamelen - Bekijk de historische gegevens van CPU-, geheugen- en opslaggebruik in Kubernetes Lens. - Noteer trends, piekgebruik en perioden van verhoogde activiteit. - Controleer de gemiddelde en maximale gebruikswaarden over de afgelopen weken. Stap 2: Analyse en prognose - Gebruik de historische gegevens om patronen te identificeren (bijvoorbeeld seizoensgebonden pieken). - Voorspel het gebruik voor de komende 7 dagen door trends te extrapoleren. Bijvoorbeeld: - Als CPU-gebruik consistent rond 60% ligt, met pieken tot 80%, verwacht je vergelijkbare patronen. - Bij een groeiende trend van 2% per week, verhoog je de voorspelling dienovereenkomstig. - Voor opslaggebruik: houd rekening met groei door nieuwe gegevens en applicaties. - Voor geheugen: let op geheugengebruikspieken door bepaalde processen of workloadveranderingen. Stap 3: Capaciteitsplanning - Zorg voor voldoende buffercapaciteit: - Reserveer minstens 20-30% extra capaciteit voor onverwachte pieken. - Overweeg het gebruik van autoscaling: - Horizontal Pod Autoscaler (HPA) voor CPU en geheugen - Cluster Autoscaler voor knooppunten - Monitor voortdurend: - Stel alerts in voor dicht bij maximale resourcegebruik. - Automatiseer rapportages en gebruik dashboards om trends te volgen. Aanbevelingen 1. Capaciteit vergroten indien: - Voorspelde gebruik in de komende week de huidige limieten nadert. - Er sprake is van een opwaartse trend die verder doorzet. 2. Optimaliseer workload: - Beperk resource-requests en -limieten waar mogelijk. - Verdeel workloads over meerdere knooppunten. 3. Implementeer autoscaling: - Pas autoscaling toe om dynamisch te reageren op veranderende vraag. 4. Regelmatige evaluatie: - Voer periodieke evaluaties uit op basis van nieuwe gegevens. - Pas de capaciteit en instellingen aan waar nodig. Door deze stappen te volgen, kun je een nauwkeurige voorspelling maken en je Kubernetes-cluster optimaal plannen voor toekomstige belasting, waardoor resource-uitputting wordt voorkomen en prestaties worden gewaarborgd.

Helaas kan ik geen real-time analyse uitvoeren van uw Kubernetes cluster "prod-cluster" in Lens, aangezien ik geen toegang heb tot uw live clusterdata of Lens-omgeving. Wel kan ik u een gestructureerd analysekader bieden en aanbevelingen doen voor capaciteitsplanning. ## Voor een complete analyse raad ik aan: ### 1. Verzamel historische data via Lens: - CPU gebruik trends (per namespace/pod) - Geheugenverbruik patronen - Storage I/O en capaciteitsdata - HPA/VPA metrics - Node resource allocatie ### 2. Voorspellingsmethodologie: ```bash # Gebruik Prometheus metrics voor forecasting rate(container_cpu_usage_seconds_total[7d]) predict_linear(container_memory_usage_bytes[7d], 7*86400) ``` ### 3. Capaciteitsplanning aanbevelingen: #### CPU Optimalisatie: - Implementeer HPA (Horizontal Pod Autoscaling) met custom metrics - Stel resource requests/limits correct in - Overweeg cluster autoscaling voor piekbelasting #### Geheugen Management: - Monitor memory pressure metrics - Configureer memory limits om OOM kills te voorkomen - Gebruik QoS classes voor kritieke workloads #### Storage Planning: - Analyseer PVC usage trends - Implementeer storage autoscaling waar mogelijk - Plan voor retention policies en backups ### 4. Preventieve maatregelen: - Stel alerting in bij 80% resource utilization - Regular health checks van worker nodes - Capacity buffer van 15-20% aanhouden - Monitor pod density per node ### 5. Tools voor forecasting: - Prometheus met forecasting queries - Kubernetes Metrics Server - Custom scripts met ML libraries - Commercial solutions zoals Datadog, New Relic Zou u de specifieke metrics kunnen delen vanuit Lens? Dan kan ik meer gerichte voorspellingen en aanbevelingen geven op basis van uw daadwerkelijke usage patterns.