你是半夜白捡一个程序员 ，前后端是偷偷你，运维还是烧钱斯拉你。

公司有一批云服务器，用套上面部署了视频推荐
，每年语音识别，辆特前端网页等各种应用服务。半夜白捡

你经常要手动将应用服务挨个部署到各个服务器上，偷偷服务器出问题了，烧钱斯拉还得跑到别的用套服务器上手动部署一遍。每天都累得嗷嗷叫 
。每年

随着业务发展 ，辆特用户变多 ，香港云服务器半夜白捡应用 cpu 使用率变高，偷偷你需要手动部署更多应用到更多服务器上 。烧钱斯拉

可老板发现了问题，服务器实时计费，大晚上的没人用
，放着也是浪费钱，如果能及时归还，那岂不是能省下一大笔服务器费用 ？

这
 。。。难不成要你晚上手动归还服务器 ，第二天早上再重新申请新服务器 ，然后手动部署应用服务吗？

经常当牛马的免费模板兄弟都知道，这听起来虽然很离谱
，但也并非不可能。

那有更好的解决方案吗 ？有
！没有什么是加一层中间层不能解决的，如果有 ，那就再加一层。

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这次我们要加的中间层有俩，分别是 Kubernetes 和 节点伸缩工具，比如Cluster Autoscaler和Karpenter。在介绍它们之前，源码下载我们先来了解下 Kubernetes 的几个概念 。

节点扩容工具

k8s 是什么

Kubernetes, 简称 k8s ，我们可以把它当做服务器和应用服务之间的中间层。在腾讯云里，它叫 TKE，Tencent Kubernetes Engine 。

k8s是什么

有了它，你不再需要苦哈哈手动部署服务，你只要写好一份类似 todo list 的配置文件
，k8s 就可以自动将应用部署到各个服务器上，应用崩了还能自动帮你找到另外一台服务重新部署。建站模板

通过yaml文件部署服务

那它是怎么做到的呢 ？

我们知道
，公司里通常会维护一批云服务器 
，它们可以是物理机或虚拟机 。

k8s 会将这些服务器分为两类，一部分叫控制平面（control plane），另一部分叫工作节点，也就是 Node。

控制平面和工作节点

control plane决定应用部署到具体哪个 node 上 。而 node 则负责实际部署各种应用服务 
，这些千奇百怪的应用服务，我们统一管它叫 pod，服务器租用它们共同构成 k8s 集群。

k8s集群

举个例子，不同的 node 可以是不同规格的服务器 ，有些 4c8g,有些 8c32g. 如果你想要部署一个 4c16g 的视频推荐服务，以前你需要手动选择服务器部署，但现在你只需要执行一行命令
，control plane 就会自动帮你选择好 node ， 做自动部署。

并且随着业务发展，用户变多，应用的 cpu 使用率变高，源码库k8s 还能帮你自动增加 pod ，也就是所谓的扩容。晚上资源利用率下来了，k8s 也能自动减少 pod 数量，完成缩容，很省心，让你感觉未来可期 。

节k点伸缩工具是什么

可是问题又来了
，k8s 的扩缩容是针对 pod 的
，不是针对 node 的 。也就是说
，有了 k8s，你不需要手动部署服务了，可一旦 k8s 集群内总的工作节点 CPU 内存不足 ，你就还得手动到腾讯云上开关服务器
，并手动将它们加入到 k8s 集群中。那有办法让node节点也支持弹性伸缩吗？

k8s的扩缩容维度

有 ，既然加一层中间层不能解决问题，那就再加一层。

我们可以在 k8s 和云厂商服务器之间 ，加一层自动化节点管理工具来实现节点自动伸缩
。

自动化节点管理工具

这类工具有很多 ，以腾讯云TKE为例 ，它同时支持 CA （Cluster Autoscaler）和Karpenter两种主流方案。它们都可以实现节点伸缩功能，前者是K8s社区标准方案，后者则是新一代弹性伸缩方案。我们来看下它们有哪些区别。

TKE同时支持两种节点伸缩方案

节点扩容

不管是Karpenter还是CA，它们实际上都会以 pod 的形式部署到 node 上
，然后通过 control plane 获取 k8s 集群资源状态。

当它们识别到 k8s 集群内出现了一些想要部署但却由于 node 资源不足，导致无法部署的 pod 应用服务时，就会尝试去调用腾讯云的接口 ，创建云服务器。再将它加入到 k8s 集群内
，成为新的 node，完成扩容 。

这时，之前得不到资源的 pod 就能部署到新的 node 上。

节点扩容

不同点在于 ，CA会预先设置好静态服务器的配置 ，相同配置的服务器们构成一个池子，也就是节点池。资源不足时就在池子里建个新的同配置服务器。

CA扩容

而Karpenter 则会动态实时计算当前缺了多少 cpu 和内存等信息 ，然后拿着这些信息调用腾讯云接口创建个资源大小合适、成本最优的服务器，相对来说扩容配置参数会少一些。

Karpenter 扩容

node 扩容看完了
，我们再来看缩容。

节点缩容

每当夜幕降临，蝙蝠侠在哥谭市到处找你那不成器的兄弟时，k8s 的流量就会迎来低峰，pod 会缩容，此时节点伸缩工具 识别到部分 node 上面长时间没有正在跑的 pod，就会触发腾讯云的接口，将云服务器回收 ，实现 Node 缩容。对于按时计费的服务器，可以大省一笔。

节点缩容

这部分能力，CA和Karpenter类似 
，但Karpenter会综合考虑服务器成本 ，资源分配等更多因素，因此成本控制更精细 。

缩容的差异

节点整合

节点缩容后，剩下的一些 node 上虽然跑着 pod，但可能会出现 cpu 和内存等资源分配率过低的情况，这时候 Karpenter 还能通过计算，重新将多个 node 上的 pod 整合到一个更合适的 node上 。从而提升单个 node 的资源利用率，这时候多出来的 node，就还能进一步缩容 。这样就又省了一大笔  。CA虽然不支持节点整合，但是也可以通过缩容分配率低的节点
，提升其他节点的利用率。

节点整合

节点替换

这还不够，当节点出现故障 ，比如底层硬件坏了，状态异常时 ， Karpenter 还能立马向腾讯云申请新的云服务器作为 node
，并将 pod 迁移到新 node 上，实现节点替换 ，保证系统正常运行。同样CA也可以通过搭配TKE的节点自动修复功能实现类似的效果。

TKE 的优势

有了CA和Karpenter的加持 ，腾讯云TKE不仅能根据资源需求自动伸缩，还能优化服务器成本 ，确保你用的每一分钱都花在刀刃上。只需简单的配置 ，就能轻松将节点伸缩工具集成到你的K8s集群中，是绝对的懒人福音。

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同时腾讯云还在持续探索更多降本增效的方案，比如Karpenter on TKE还在原生Karpenter的基础上结合了 TKE FinOps 调度策略优化
，助力业务进一步降低资源成本。

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用了它 ，你老板里子有了，面子也有了。

现在大家通了吗？