Resumen breve TLDR: Configurar solicitudes de CPU y memoria demasiado altas en Kubernetes desperdicia dinero y reduce la eficiencia del clúster. Esta guía explica cómo identificar cargas de trabajo sobredimensionadas, usar Vertical Pod Autoscaler VPA para ajustar solicitudes de pods, y emplear Karpenter para escalado más inteligente de nodos. También se describen formas de monitorizar costes y validar mejoras con métricas reales.
Problema: Si las solicitudes de recursos en Kubernetes se fijan de forma conservadora, el clúster reserva más capacidad de la necesaria, provocando nodos infrautilizados y facturas cloud mayores. A escala el problema crece: por ejemplo 200 pods solicitando 2 CPU cada uno pero utilizando 200m supone 400 CPU reservadas cuando la demanda real ronda 40 CPU.
Solución general: ajustar el tamaño de pods y nodos. Usar datos de monitorización para entender el uso real, aplicar VPA para recomendar o cambiar solicitudes de pods, y usar Karpenter para aprovisionar nodos que encajen con las necesidades reales de las cargas. Esto junto con políticas de cuotas y controles evita regresiones.
Requisitos previos: un clúster Kubernetes versión 1.20 o superior con metrics server, kubectl configurado con permisos de administrador, una pila de observabilidad como Prometheus y Grafana o equivalente, y capacidad para instalar componentes cluster wide como VPA y Karpenter. También es útil contar con herramientas de coste como Kubecost.
Identificar cargas sobredimensionadas: empieza con kubectl para una foto rápida del uso real versus solicitudes: kubectl top nodes ; kubectl top pods --all-namespaces --sort-by=cpu ; kubectl describe nodes | grep -A 15 Allocated resources . Estos comandos muestran la brecha entre lo solicitado y lo usado. Si ves pods usando 50Mi solicitando 1Gi o usando 100m solicitando 1000m son candidatos claros para right sizing.
Para análisis más profundo, usa datos históricos en Prometheus y revisa patrones durante un periodo de al menos dos semanas. Busca workloads con utilización estable en el rango 10 a 20 por ciento que sean buenos candidatos para optimización.
Instalar y configurar VPA: Vertical Pod Autoscaler analiza uso y recomienda valores óptimos de CPU y memoria. Un flujo típico es clonar el repositorio oficial autoscaler, entrar al subdirectorio vertical pod autoscaler e instalar los componentes con el script de instalación. Por ejemplo git clone https://github.com/kubernetes/autoscaler.git ; cd autoscaler/vertical-pod-autoscaler ; ./hack/vpa-up.sh . VPA instala recommender, updater y admission controller.
Crear un recurso VerticalPodAutoscaler en modo recomendación primero para validar sugerencias antes de aplicar cambios automáticos. Aplica la configuración con kubectl apply -f vpa-web-service.yaml y revisa recomendaciones con kubectl describe vpa nombre -n namespace . VPA suele basar las recomendaciones en percentiles altos de uso histórico para mantener un margen de seguridad.
Aplicar recomendaciones de VPA de forma segura: empieza por cargas no críticas y monitoriza durante al menos una semana. Observa reinicios de pods, eventos OOMKilled, aumentos en latencia o errores y pods expulsados por presión de memoria. Si es seguro, cambia el modo a Auto para que VPA aplique cambios y tenga cuidado de disponer de PodDisruptionBudgets para mantener disponibilidad.
Optimización de nodos con Karpenter: mientras VPA ajusta pods, Karpenter optimiza la infraestructura de nodos. En lugar de grupos de nodos fijos, Karpenter provisiona nodos dinámicamente según requisitos de las cargas. En AWS EKS se suele instalar con Helm y ajustar parámetros del clúster. Un ejemplo de instalación es helm upgrade --install karpenter oci://public.ecr.aws/karpenter/karpenter --version 0.32.0 --namespace karpenter --create-namespace --set settings.clusterName=CLUSTER_NAME --wait .
Define plantillas o NodePools que indiquen qué tipos de instancias puede crear Karpenter, requisitos de arquitectura, capacidad spot u on demand, límites máximos de CPU totales y políticas de consolidación para reducir nodos infrautilizados. En AWS crea además un NodeClass con AMI, selección de subnets y seguridad para que Karpenter lance instancias correctamente configuradas.
Con pods con solicitudes ajustadas por VPA, Karpenter elegirá instancias más pequeñas y eficientes, reduciendo costes al evitar nodos sobredimensionados.
Monitorización del impacto en costes: usa Kubecost o herramientas similares para validar ahorros. Instala Kubecost mediante Helm y conéctalo a Prometheus. Luego accede al dashboard de Kubecost para revisar métricas clave como puntuaciones de eficiencia, costes idle, recomendaciones de right sizing y costes por namespace. Compara antes y después de aplicar VPA y Karpenter para cuantificar ahorro.
Ejemplo práctico: un servicio Node.js inicialmente con requests cpu 1000m y memory 2Gi que tras 2 semanas muestra uso medio cpu 150m y memory 400Mi puede ver recomendaciones que bajen requests a cpu 200m y memory 512Mi con limits acomodados a bursts. Para 20 réplicas esto puede traducirse en pasar de 20 CPU solicitadas y 40Gi a 4 CPU solicitadas y 10Gi, representando un ahorro aproximado del 80 por ciento en asignación de recursos.
Cuotas y guardrails: para evitar que equipos vuelvan a solicitudes excesivas, aplica ResourceQuotas por namespace y LimitRanges con valores por defecto y máximos razonables. Esto ayuda a mantener el control y asegurar que las mejoras de optimización perduren.
Resolución de problemas comunes: si las recomendaciones de VPA parecen demasiado agresivas, revisa que los datos históricos cubran picos representativos y ajusta políticas de VPA para ser más conservador. Si Karpenter no escala hacia abajo, verifica que los pods sean evictables, que existan PodDisruptionBudgets adecuados y que no haya pods con almacenamiento local o host networking que impida la terminación. Si aparecen OOMKilled tras optimización, incrementa temporalmente solicitudes de memoria y busca fugas de memoria en la aplicación.
Siguientes pasos y mejoras avanzadas: combina VPA con Horizontal Pod Autoscaler para cubrir escalado vertical y horizontal, afina Cluster Autoscaler si convives con varios provisioners, crea alertas de coste y realiza revisiones periódicas mensuales de recomendaciones y reportes de coste. Explora características avanzadas de Karpenter como múltiples NodePools para cargas CPU intensivas, memory intensivas o GPU y estrategias de spot para cargas no críticas.
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