Como obter recomendações de recursos para workloads no GITA?
A funcionalidade Recommendation do GITA permite que usuários obtenham recomendações de requests e limits de CPU e memória para workloads Kubernetes (como Deployments), baseando-se no consumo real observado em um determinado período. Isso ajuda a otimizar a alocação de recursos, evitando tanto o desperdício quanto a falta de recursos.
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Acesse a Interface do seu Cluster no Gita:
Imagem 01: Painel - Seleção de Cluster
Imagem 02: Interface do Cluster
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Clique na seção Health na parte esquerda da tela de Interface:
Imagem 03: Seção Health
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Dentro da seção Health, clique na aba Recommendations:
Imagem 04: Aba Recommendations
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Na aba Recommendations, selecione o tipo de workload desejado para análise:
Imagem 05: Seleção do Workload
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Após a seleção do tipo de workload, selecione o namespace:
Imagem 06: Seleção do Namespace
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Agora escolha o nome do recurso para o qual deseja obter as recomendações:
Imagem 07: Seleção do Recurso
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Escolha o período de análise das recomendações (7, 14, 21 ou 28 dias):
Imagem 08: Seleção do Período de Análise - Period
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Por fim, clique no botão Get Recommendation para gerar a recomendação com base nos critérios já selecionados:
Imagem 09: Visualização - Botão Get Recommendation
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Após todos os passos, a recomendação será gerada:
Imagem 10: Visualização - Carregamento da Recomendação
Dependendo da recomendação, isso pode levar alguns minutos. Sendo assim, o usuário pode optar por sair da aba Recommendations e será notificado com uma mensagem assim que a recomendação for gerada. Então, basta clicar no botão Go para ser direcionado para a recomendação gerada:
Imagem 11: Visualização - Alerta de Recomendação Gerada e Botão Go
Imagem 12: Visualização - Recomendação Gerada
Legenda da Recomendação Gerada:
- Current Request / Limit: Valores atuais configurados para request e limit de CPU e memória no workload.
- Recommended Request / Limit: Valores sugeridos pelo GITA para request e limit, baseados no consumo real observado no período selecionado.
- Usage Max / Mean: Consumo máximo e médio observado de CPU (em millicores) e memória (em MiB) durante o período analisado.
- Usage P95 / P99: Percentis 95 e 99 do consumo, indicando que 95% ou 99% do tempo o consumo ficou abaixo desses valores.
Essas informações ajudam a ajustar os recursos do seu workload para evitar desperdício ou falta de recursos, tornando o uso do cluster mais eficiente.