github.com/gocrane/crane@v0.11.0/docs/index.zh_TW.md (about)

     1  # 介紹
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     3  Crane的目標是提供一站式專案，幫助Kubernetes使用者通過豐富的功能節省雲端資源的使用量：
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     5  - 基於監控資料的**時間序列預測**
     6  - **資源使用率與成本的可視化**
     7  - **使用量及成本優化** 包含：
     8      - R2 資源的重新分配(Resource Re-allocation)
     9      - R3 請求和副本的建議(Request & Replicas Recommendation)
    10      - 高效率的Pod自動彈性化
    11      - 成本最佳化
    12  - 基於Pod優先級的**增強QoS**
    13  - **負載感知調度**
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    16  ![Crane Overview](images/crane-overview.png)
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    18  ## 特色
    19  ### 時間序列預測
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    22  使用時間序列預測定義度量規範來預測 Kubernetes 資源，如Pod或Node。預測模組是其他Crane元件的核心元件，例如：[EHPA](#effective-horizontalpodautoscaler) 和 [Analytics](#analytics)
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    24  請參閱 [本文件](tutorials/using-time-series-prediction.md) 了解更多信息。
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    26  ### 高效率的Pod自動縮放器
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    28  高效率的Pod自動縮放器幫助您輕鬆管理應用程式的擴展。 它與原生[HorizontalPodAutoscaler](https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/) 兼容，但擴展了更多功能，例如預測驅動的自動縮放。
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    30  請參閱 [本文件](tutorials/using-effective-hpa-to-scaling-with-effectiveness.md) 了解更多信息。
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    32  ### 分析
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    34  分析模組分析工作負載並提出有關資源優化的建議。
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    36  目前支持兩個建議：
    37  - [**ResourceRecommend**](tutorials/resource-recommendation.md): 副本推薦分析實際應用程式的使用情況，並為副本和 HPA 配置提供建議。
    38  - [**HPARecommend**](tutorials/replicas-recommendation.md): 資源推薦可以讓您獲取叢集中資源的推薦值，並使用這些推薦值來提高叢集的資源利用率。
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    40  請參閱 [本文件](tutorials/analytics-and-recommendation.md) 了解更多信息。
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    42  ### QoS 保證
    43  Kubernetes 能夠在同一個節點上啟動多個 Pod，因此當存在資源（例如 cpu）消耗競爭時，部分用戶應用程式可能會受到影響。 為了緩解這種情況，Crane 允許使用者為 Pod 和 QoSEnsurancePolicy 定義優先級，然後檢測中斷並確保高優先級Pod不受資源競爭的影響。
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    45  迴避措施：
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    47  - **Disable Schedule**：通過設定節點污染和條件來關閉調度
    48  - **Throttle**: 通過壓縮 cgroup 設定來限制低優先級的Pod
    49  - **Evict**: 關閉低優先級的Pod
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    51  請參閱 [本文件](tutorials/using-qos-ensurance.md) 了解更多信息。
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    53  ## 負載感知調度
    54  Kubernetes 的原生調度器只能通過資源請求來調度 Pod，容易造成一系列負載不均的問題。 相比之下，Crane-scheduler 可以從 Prometheus 獲取 kubernetes 節點的實際負載，實現更高效的調度。
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    56  請參閱 [本文件](tutorials/scheduling-pods-based-on-actual-node-load.md) 了解更多信息。
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    58  ## 儲存庫
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    60  Crane 由以下元件組成：
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    62  - [craned](https://github.com/gocrane/crane/tree/main/cmd/craned) -  crane 主要控制平面。
    63      - **Predictor** - 根據歷史數據預測資源指標趨勢。
    64      - **AnalyticsController** - 分析資源並產生相關建議。
    65      - **RecommendationController** - 推薦 Pod 資源請求和自動縮放器。
    66      - **ClusterNodePredictionController** - 為節點創建預測器。
    67      - **EffectiveHPAController** - 用於水平縮放的高效HPA。
    68      - **EffectiveVPAController** - 用於垂直縮放的高效VPA。
    69  - [metric-adaptor](https://github.com/gocrane/crane/tree/main/cmd/metric-adapter) - 用於驅動擴展的度量服務器。
    70  - [crane-agent](https://github.com/gocrane/crane/tree/main/cmd/crane-agent) - 確保基於異常檢測的關鍵工作負載SLO。
    71  - [gocrane/api](https://github.com/gocrane/api) - 該存儲庫為 Crane 平台定義了組件級 API。
    72  - [gocrane/fadvisor](https://github.com/gocrane/fadvisor) - 從雲端API收集資源價格的財務顧問。
    73  - [gocrane/crane-scheduler](https://github.com/gocrane/crane-scheduler) - 一個 Kubernetes 調度器，可以根據實際節點負載調度pod。