TLDR Configurar peticiones de CPU y memoria demasiado altas en Kubernetes genera gasto innecesario y baja eficiencia del cluster. Este artículo explica cómo identificar cargas de trabajo sobredimensionadas, cómo redimensionar pods con Vertical Pod Autoscaler VPA, cómo optimizar nodos con Karpenter y cómo validar ahorros con métricas y herramientas de coste.
Problema resumido Identificar peticiones de recursos demasiado conservadoras evita que el cluster libere capacidad real. Por ejemplo 200 pods pidiendo 2 CPU cada uno y usando solo 200m produce una gran capacidad reservada sin uso. A escala esto encarece la infraestructura cloud.
Requisitos previos Tener un cluster Kubernetes version 1.20 o superior con metrics server instalado kubectl con acceso administrador y un stack de observabilidad como Prometheus y Grafana. Capacidad para instalar componentes cluster wide como VPA y Karpenter y acceso a la consola de su proveedor cloud para configurar permisos.
Identificar cargas sobredimensionadas Use kubectl top nodes y kubectl top pods --all-namespaces --sort-by=cpu para obtener un panorama rápido. Busque pods que consistentemente usan un porcentaje bajo de sus requests por ejemplo 10 o 20 por ciento. En Grafana o Prometheus revise patrones de uso en periodos de dos semanas para cubrir variaciones de tráfico y detectar candidatos estables para right sizing.
Instalar y configurar VPA Vertical Pod Autoscaler analiza uso y recomienda valores de CPU y memoria. Procedimiento general Clone el repositorio del autoscaler y ejecute el instalador de VPA para desplegar recommender updater y admission controller. Cree un objeto VerticalPodAutoscaler apuntando al Deployment objetivo en modo recomendacion para empezar a recibir sugerencias sin aplicar cambios automáticos.
Aplicar recomendaciones de VPA con seguridad Empiece por workloads no criticos aplique las recomendaciones manualmente y monitorice durante al menos una semana en busca de reinicios OOMKilled latencia aumentada o evicciones por memoria. Si todo va bien puede cambiar VPA a modo Auto para que aplique cambios reiniciando pods bajo control. Mantenga PodDisruptionBudgets para preservar disponibilidad durante actualizaciones.
Optimizar nodos con Karpenter VPA optimiza pods Karpenter optimiza nodos. En lugar de grupos de nodos fijos Karpenter aprovisiona nodos dinamicamente segun las necesidades reales. En AWS EKS la instalacion habitual se hace via Helm configurando el nombre del cluster y permisos. Cree plantillas de NodePool y NodeClass indicando requisitos de arquitectura tipos de instancia y politicas de consolidacion para permitir que Karpenter seleccione instancias mas pequeñas y economicas cuando los pods esten right sized.
Validar impacto en costes Use herramientas como Kubecost para ver coste por workload coste idle y recomendaciones de right sizing. Instale Kubecost integrandolo con Prometheus y compare metrica de eficiencia costes antes y despues de aplicar VPA y Karpenter. Las metricas a vigilar incluyen eficiencia de peticiones coste idle recomendacion de redimension y coste por namespace o equipo.
Ejemplo practico Un microservicio Nodejs con requests iniciales muy conservadores puede mostrar tras dos semanas un uso medio de CPU de 150m y memoria de 400Mi con picos de 300m y 800Mi. VPA podria recomendar requests de 200m y 512Mi y limites de 400m y 1Gi reduciendo drásticamente la capacidad solicitada. Con 20 replicas el ahorro puede llegar a un 80 por ciento en recursos solicitados y Karpenter aprovisionara instancias mas pequeñas para reducir coste por nodo.
Cuotas y guardrails Para mantener las ganancias implemente ResourceQuotas y LimitRanges por namespace que establezcan limites totales y valores por defecto razonables. Esto evita que equipos vuelvan a solicitar recursos sobredimensionados y facilita el cumplimiento de politicas de coste.
Resolucion de problemas comunes Si las recomendaciones de VPA son demasiado agresivas asegurese de que los datos reflejan trafico representativo y considere ajustar politicas de VPA para controlar solo requests o añadir margenes de seguridad. Si Karpenter no escala hacia abajo verifique que los pods son evacuables que existen PodDisruptionBudgets y que no hay recursos locales o hostNetwork que impidan la eviccion. Si aparecen OOMKilled aumente temporalmente requests y revise posibles fugas de memoria en la aplicacion.
Buenas practicas y siguientes pasos Combine VPA con Horizontal Pod Autoscaling para gestionar escalado vertical y horizontal. Ajuste Cluster Autoscaler si usa varios mecanismos de aprovisionamiento. Configure alertas de coste y revisiones mensuales de recomendaciones y reportes. Explore features avanzadas de Karpenter como multiples NodePools para perfiles CPU intensivo memoria intensiva GPU y estrategias de spot instances para cargas no criticas.
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