Selecione tipos de instância ECS apropriados com base nos requisitos do seu negócio - Container Service for Kubernetes: Central de Documentação do Alibaba Cloud

Tipos de instância não suportados pelo ACK

Os tipos de instância a seguir não são compatíveis como nós worker ou master do ACK.

Restrições gerais

Família de instâncias não suportada	Exemplo	Motivo
t5, burstable	ecs.t5-lc2m1.nano	Desempenho instável pode causar instabilidade no cluster
t6, burstable	ecs.t6-c4m1.large	Desempenho instável pode causar instabilidade no cluster
Tipos de instância com menos de 4 vCPUs	ecs.g6.large	Especificações insuficientes para operação estável do cluster
c6t, computação otimizada com segurança aprimorada	ecs.c6t.large	Não suportado
g6t, uso geral com segurança aprimorada	ecs.g6t.large	Não suportado
Super Computing Cluster (SCC)	ecs.sccg7.32xlarge	Não suportado

Para usar tipos de instância com especificações reduzidas, envie uma solicitação no Quota Center .

Para cargas de trabalho gpu, consulte Famílias de instâncias aceleradas por GPU suportadas pelo ACK.

Restrições do plugin de rede Terway

No Terway, a capacidade de pods por nó depende da quantidade de elastic network interfaces (ENIs) que o tipo de instância suporta. Tipos de instância abaixo do limiar mínimo de pods são incompatíveis.

Modo ENI inclusivo ou Shared ENI + Trunk ENI mode: O limite de pods por nó deve exceder 11. Fórmula: (Number of ENIs - 1) × Number of private IPs per ENI > 11 Exemplo: a ecs.g6.large suporta 2 ENIs com 6 endereços IPv4 privados cada. Limite de pods = (2 - 1) × 6 = 6. Esse tipo é incompatível.
Exclusive ENI mode: O limite de pods por nó deve exceder 6. Fórmula: Number of ENIs - 1 > 6 Exemplo: a ecs.g6.xlarge suporta 3 ENIs. Limite de pods = 3 - 1 = 2. Esse tipo é incompatível.

Para verificar os tipos de instância compatíveis por modo do Terway, consulte Use the Terway network plugin.

Por que menos instâncias maiores oferecem melhor desempenho

Todo nó reserva cpu, memória e disco para gerenciar o cluster. Em instâncias pequenas, essas reservas consomem uma parcela maior da capacidade total e deixam menos espaço para as cargas de trabalho.

A fragmentação agrava esse cenário. Após a alocação de recursos para um container, o restante em uma instância pequena pode ser insuficiente para outro container e permanecer ocioso.

Instâncias maiores resolvem ambos os problemas:

Maior eficiência de rede: Mais containers compartilham uma única instância, o que reduz o tráfego entre nós. Instâncias grandes também oferecem maior largura de banda de rede.
Pulls de imagem mais rápidos: Uma imagem de container é baixada apenas uma vez por nó e compartilhada entre os containers. Com muitas instâncias pequenas, a mesma imagem é baixada em cada uma delas, o que torna o scale-out mais lento.

Selecione as especificações dos nós worker

Especificações mínimas

Use tipos de instância com pelo menos 4 núcleos de cpu e 8 GB de memória.

Dimensionamento para tolerância a falhas

Calcule o total de núcleos de cpu necessários para sua carga de trabalho diária e dimensione os nós para absorver falhas de instância sem interromper o service.

Exemplo:

Meta de tolerância a falhas	Quantidade de nós	Tamanho do nó	Carga operacional máxima
10% (um nó pode falhar)	pelo menos 10	16 núcleos de cpu	144 núcleos (160 × 90%)
20% (um nó pode falhar)	pelo menos 5	32 núcleos de cpu	128 núcleos (160 × 80%)

Se uma instância falhar, as demais continuarão a atender à carga de pico.

Proporção entre cpu e memória

Escolha a proporção adequada ao seu tipo de carga de trabalho:

1:2 ou 1:4: Cargas de trabalho de uso geral
1:8: Aplicações intensivas em memória, como serviços Java

Cargas de trabalho gpu

Para garantir agendamento estável, não misture tipos de instância com gpu e sem gpu no mesmo node pool.

Instâncias otimizadas para memória persistente

Famílias de instâncias como re6p usam arquitetura híbrida que combina memória comum e persistente. Para ative o armazenamento persistente, consulte Non-volatile memory volumes. Consulte Instance families para ver os tipos suportados.

Clusters de grande escala: ECS Bare Metal Instances

Para uma escala diária de aproximadamente 1.000 núcleos de cpu, use ECS Bare Metal Instances. Uma única instância oferece pelo menos 96 núcleos de cpu; portanto, um cluster de 1.000 núcleos requer apenas 10 a 11 nós. Consulte ECS Bare Metal Instances.

Selecione as especificações dos nós master

Os nós master executam etcd, kube-apiserver e kube-controller. Em clusters dedicados ACK de produção, dimensione os nós master de acordo com a escala do cluster.

O tamanho do cluster aqui é medido pela quantidade de nós. Na prática, a quantidade de pods, a frequência de deploy e o volume de requisições também são métricas válidas de dimensionamento.

Use instâncias pequenas apenas para testes. Para clusters de produção, selecione as especificações dos nós master na tabela a seguir.

Quantidade de nós	Especificações recomendadas para o nó master
1–5	4 núcleos de cpu, 8 GB de memória (2 núcleos/4 GB ou menos não recomendado)
6–20	4 núcleos de cpu, 16 GB de memória
21–100	8 núcleos de cpu, 32 GB de memória
100–200	16 núcleos de cpu, 64 GB de memória
200–500 (avalie o risco de blast radius)	64 núcleos de cpu, 128 GB de memória

ECS Bare Metal Instances

Construídas sobre a virtualização 2.0 da Alibaba Cloud, as ECS Bare Metal Instances combinam a elasticidade de VMs com o desempenho de servidores físicos e suportam virtualização aninhada.

As ECS Bare Metal Instances são adequadas para computação dedicada, computação criptografada e implantações de cloud híbrida. Consulte Overview of ECS Bare Metal Instances para ver as famílias de instâncias suportadas.

Quando usar ECS Bare Metal Instances:

Grande escala de cluster: Para uma escala diária de aproximadamente 1.000 núcleos de cpu, cada instância oferece pelo menos 96 núcleos e exige apenas 10 a 11 nós.
Picos de tráfego que exigem scale-out rápido: As ECS Bare Metal Instances superam servidores físicos com especificações equivalentes e podem escalar para milhões de vCPUs diante de picos repentinos de tráfego, como promoções de e-commerce.