Kubernetes & Amazon EKS Training

中文

한국어
English
日本語
Español

中文

한국어
English
日本語
Español

Appearance

EKS Auto Mode 成本管理测验 ​

相关文档: 成本管理

单项选择题 ​

1. 将 Graviton (ARM) 实例纳入成本优化时，大约可以实现多少比例的成本节省？ ​

  • A) 5%
  • B) 10%
  • C) 20%
  • D) 50%
显示答案

答案：C) 20%

解释： 基于 AWS Graviton 处理器的实例 (arm64) 比同类 x86 实例便宜约 20%，同时提供出色的性能。

yaml
spec:
  template:
    spec:
      requirements:
        # Include Graviton (ARM) instances
        - key: kubernetes.io/arch
          operator: In
          values: ["amd64", "arm64"]

成本优化策略：

  • 使用 Graviton (ARM) 实例：约节省 20%
  • 使用 Spot 实例：最高可节省 70-90%
  • 激进整合：整合利用率不足的节点
  • 合理的资源请求：防止过度预置

2. 在 NodePool 的 limits 设置中将 CPU limit 设置为 500 意味着什么？ ​

  • A) 每个节点的最大 CPU 为 500 核
  • B) NodePool 最多可预置总计 500 vCPU
  • C) 每个 Pod 最大为 500m CPU
  • D) 集群范围的 CPU 限制
显示答案

答案：B) NodePool 最多可预置总计 500 vCPU

解释： NodePool 的 limits 会限制 NodePool 可以预置的资源总量。

yaml
apiVersion: karpenter.sh/v1
kind: NodePool
metadata:
  name: compute-optimized
spec:
  limits:
    cpu: 500      # Maximum 500 vCPU
    memory: 1Ti   # Maximum 1TB memory
  template:
    spec:
      requirements:
        - key: karpenter.k8s.aws/instance-category
          operator: In
          values: ["c"]

这有助于防止成本超支并管理预算。

3. 哪种 Consolidation 策略会自动清理利用率不足的节点以优化成本？ ​

  • A) consolidationPolicy: WhenEmpty
  • B) consolidationPolicy: WhenEmptyOrUnderutilized
  • C) consolidationPolicy: Always
  • D) consolidationPolicy: Aggressive
显示答案

答案：B) consolidationPolicy: WhenEmptyOrUnderutilized

解释：WhenEmptyOrUnderutilized 策略会将空节点和利用率不足的节点都作为整合目标。

yaml
disruption:
  consolidationPolicy: WhenEmptyOrUnderutilized
  consolidateAfter: 5m

策略比较：

  • WhenEmpty：仅移除空节点（保守，稳定性优先）
  • WhenEmptyOrUnderutilized：激进的成本优化

成本节省效果：整合利用率不足的节点，以减少节点总数和基础设施成本

4. 使用 Savings Plans 搭配 EKS Auto Mode 时，推荐的方法是什么？ ​

  • A) 使用 Compute Savings Plans 以获得实例系列灵活性
  • B) 针对特定实例类型使用 EC2 Instance Savings Plans
  • C) 仅使用 Reserved Instances
  • D) 不使用 Savings Plans
显示答案

答案：A) 使用 Compute Savings Plans 以获得实例系列灵活性

解释： Auto Mode 会根据工作负载使用多种实例类型，因此 Compute Savings Plans 最为适合。

Savings Plans 比较：

类型灵活性折扣
Compute Savings Plans实例系列、大小、区域、OS 灵活最高 66%
EC2 Instance Savings Plans固定特定实例系列最高 72%
Recommended Strategy:
1. Analyze baseline workload volume (3-month baseline)
2. Cover 70% of minimum usage with Compute Savings Plans
3. Run remainder flexibly with Spot/On-Demand

5. 使用 Kubecost 进行成本分析时，Pod 级成本分配需要什么？ ​

  • A) 无需配置即可自动支持
  • B) 向 Pods 添加 cost-center 标签
  • C) 安装 Kubecost agent 并进行集群集成
  • D) AWS Cost Explorer 就足够了
显示答案

答案：C) 安装 Kubecost agent 并进行集群集成

解释： Kubecost 是一种 Kubernetes 原生成本监控工具，可提供详细的成本分析。

bash
# Kubecost installation (Helm)
helm repo add kubecost https://kubecost.github.io/cost-analyzer/
helm install kubecost kubecost/cost-analyzer \
    --namespace kubecost \
    --create-namespace

Kubecost 功能：

  • 按 namespace/workload 进行成本分析
  • 资源效率建议
  • 预算告警设置
  • AWS 集成以提高实际成本准确性

6. 设置 resource requests 时，防止过度预置的最佳实践是什么？ ​

  • A) 始终将 limits 和 requests 设置为相同
  • B) 参考基于实际使用量的 VPA 建议
  • C) 将 requests 设置得尽可能高
  • D) 省略 requests 设置
显示答案

答案：B) 参考基于实际使用量的 VPA 建议

解释： 使用 Vertical Pod Autoscaler (VPA) 分析实际资源使用情况，并设置合适的 request 值。

yaml
apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-app-vpa
spec:
  targetRef:
    apiVersion: "apps/v1"
    kind: Deployment
    name: my-app
  updatePolicy:
    updateMode: "Off"  # Only provide recommendations, no auto-apply

查看建议：

bash
kubectl describe vpa my-app-vpa

这可以实现：

  • 防止过度预置（节省成本）
  • 防止预置不足（性能保障）

7. 对于多层工作负载，具有成本效益的 NodePool 分离策略是什么？ ​

  • A) 将所有工作负载放在单个 NodePool 中
  • B) 按层分离 NodePool（frontend/API/batch/ML）
  • C) 按实例大小分离 NodePool
  • D) 按可用区分离 NodePool
显示答案

答案：B) 按层分离 NodePool（frontend/API/batch/ML）

解释： 根据工作负载特征分离 NodePools，可以实现最佳的成本/性能平衡。

层策略预期节省
FrontendOn-Demand + Graviton~20%
APISpot mixed + Graviton~40%
Batch仅 Spot + 多样化~70%
ML选择合适的实例大小~30%
yaml
# Batch tier example - Maximum cost savings
apiVersion: karpenter.sh/v1
kind: NodePool
metadata:
  name: batch-tier
spec:
  template:
    spec:
      requirements:
        - key: karpenter.sh/capacity-type
          operator: In
          values: ["spot"]  # Spot only
        - key: kubernetes.io/arch
          operator: In
          values: ["amd64", "arm64"]  # Include Graviton

8. 要在 AWS Cost Explorer 中按标签对 EKS Auto Mode 成本进行分类，需要什么？ ​

  • A) 所有标签都会自动应用
  • B) 需要在 NodeClass 中设置 tags 字段
  • C) 在 AWS Organizations 中配置
  • D) 无法进行基于标签的分类
显示答案

答案：B) 需要在 NodeClass 中设置 tags 字段

解释： 通过 NodeClass 中的 tags 字段，将成本分配标签应用到预置的节点。

yaml
apiVersion: eks.amazonaws.com/v1
kind: NodeClass
metadata:
  name: production-nodeclass
spec:
  tags:
    Environment: production
    Team: platform
    CostCenter: engineering-001
    Project: kubernetes-platform

AWS Cost Explorer 设置：

  1. 在 Billing Console 中启用 Cost Allocation Tags
  2. 选择所需的标签键
  3. 24 小时后可在 Cost Explorer 中使用