在現代企業中，如何有效管理雲端資源成為了關鍵課題。對於使用 Google Kubernetes Engine (GKE) 的企業來說，透過將閒置的工作負載縮減至零，不僅能大幅節省成本，還能提升資源利用效率。然而，儘管 GKE 的 Cluster Autoscaler 在管理節點池方面表現優秀，但它並不支援將節點池完全縮減至零。這時，Kubernetes Event-driven Autoscaler (KEDA) 成為了一個強大的解決方案。
為什麼要縮減至零？
縮減至零的目的是將資源需求與實際使用相匹配，避免閒置浪費。以下是一些適用情境：
- GPU 密集型工作負載：節省 AI/ML 工作負載中閒置 GPU 資源的高昂成本。
- 可預測的閒置期：例如僅在工作時間使用的內部工具，或具有季節性需求的應用程式。
- 暫時性環境：測試、展示或概念驗證時所需的短期資源。
- 事件驅動應用：應對流量波動的微服務或無伺服器函數，根據需求動態調整資源配置。
透過縮減至零，企業不僅能降低開銷，還能確保在需要時迅速恢復資源。
KEDA 的強大功能
KEDA 是一個開源工具，能夠根據外部事件動態調整 Kubernetes 的工作負載。與 GKE 的水平 Pod 自動調整器 (HPA) 不同，KEDA 支援根據事件指標將工作負載縮減至零，尤其適合間歇性任務或需求波動明顯的應用場景。
以下是兩個典型應用案例：
- 縮減 Pub/Sub 任務工作負載
- 情境：需要處理 Pub/Sub 主題訊息的部署，在訊息空閒時浪費資源。
- 解決方案：KEDA 的 Pub/Sub 調整器會監控訊息佇列，當沒有訊息時自動將部署縮減至零，有效降低成本。
- 縮減 GPU 依賴型工作負載
- 情境：使用 Ollama 部署大型語言模型 (LLM) 進行推理工作，GPU 資源閒置時成本過高。
- 解決方案：透過 KEDA 的 HTTP 調整功能，僅在接收到 HTTP 請求時啟動部署，大幅降低 GPU 資源閒置成本。
選擇 KEDA 的三大好處
- 成本優化：僅為實際使用的資源付費。
- 彈性調整：根據實時事件和需求，自動調整資源配置。
- 簡化管理：整合多種指標與工具，實現精準的資源管理。
實施縮減至零的考量
儘管縮減至零有助於降低成本，但也需要注意潛在的影響：
- 冷啟動延遲：當工作負載從零啟動時，可能會增加請求處理的延遲時間。
- 狀態管理挑戰：當實例終止時，內存中的數據可能會丟失，需做好狀態保存設計。
開始使用 KEDA 與 GKE 實現 Scale-to-Zero
透過 KEDA 與 GKE，企業能更高效地管理 Kubernetes 資源，並降低營運成本。現在就開始探索如何使用 KEDA 實現 Pub/Sub 和 Ollama 的縮減至零應用場景吧！
了解更多內容，請參考 KEDA 官方文件。讓您的雲端資源管理更智慧、更高效！
