Kube-Capacity 使用教程
1. 项目介绍
Kube-Capacity 是一个简单而强大的 CLI 工具,旨在提供 Kubernetes 集群中资源请求、限制和利用率的概览。它结合了 kubectl top
和 kubectl describe
的输出,为用户提供了一个易于使用的 CLI 工具,专注于集群资源的管理。Kube-Capacity 可以帮助用户快速了解集群中各个节点的资源使用情况,包括 CPU 和内存的请求、限制以及实际利用率。
2. 项目快速启动
2.1 安装
Kube-Capacity 可以通过多种方式进行安装,以下是几种常见的安装方法:
2.1.1 使用 Homebrew 安装
brew tap robscott/tap
brew install robscott/tap/kube-capacity
2.1.2 使用 Krew 安装
kubectl krew install resource-capacity
2.1.3 手动下载二进制文件
你也可以直接从 GitHub 发布页面下载预编译的二进制文件:
wget https://github.com/robscott/kube-capacity/releases/download/v0.8.0/kube-capacity_0.8.0_linux_amd64.tar.gz
tar -xzf kube-capacity_0.8.0_linux_amd64.tar.gz
sudo mv kube-capacity /usr/local/bin/
2.2 基本使用
安装完成后,你可以通过以下命令查看集群中节点的资源使用情况:
kube-capacity
默认情况下,该命令会输出一个节点列表,其中包含 CPU 和内存资源请求的总数以及在它们上运行的所有 pod 的限制。
2.3 高级使用
2.3.1 包含 Pod 信息
如果你想查看更详细的输出,可以包含 pod 信息:
kube-capacity --pods
2.3.2 包含资源利用率
为了帮助了解资源利用率与配置的请求和限制的比较,可以包含资源利用率信息:
kube-capacity --util
2.3.3 显示可用资源
如果你想更清楚地看到节点上可用的总资源,可以使用 --available
选项:
kube-capacity --available
3. 应用案例和最佳实践
3.1 监控集群资源使用情况
Kube-Capacity 可以帮助你快速监控集群中各个节点的资源使用情况。通过定期运行 kube-capacity
命令,你可以及时发现资源瓶颈,并采取相应的措施进行优化。
3.2 资源请求和限制的优化
通过查看 Pod 的资源请求和限制,你可以优化这些配置,确保集群资源得到合理利用。例如,你可以通过以下命令查看某个命名空间下的 Pod 资源配置:
kube-capacity --namespace default --pods
3.3 资源利用率的监控
通过包含资源利用率信息,你可以了解实际的资源使用情况,并与配置的请求和限制进行比较。这有助于你调整资源配置,避免资源浪费或不足。
4. 典型生态项目
4.1 Metrics Server
Kube-Capacity 依赖于 Metrics Server 来获取资源利用率信息。如果你还没有在集群中安装 Metrics Server,可以通过以下命令进行安装:
kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml
4.2 Krew
Krew 是一个 Kubernetes 插件管理器,可以帮助你轻松安装和管理 Kubernetes 插件。通过 Krew,你可以方便地安装和管理 Kube-Capacity 插件。
4.3 Helm
Helm 是 Kubernetes 的包管理工具,可以帮助你快速部署和管理 Kubernetes 应用。虽然 Kube-Capacity 本身不需要 Helm,但你可以使用 Helm 来管理 Metrics Server 等依赖项。
通过以上步骤,你可以快速上手并使用 Kube-Capacity 来管理 Kubernetes 集群的资源。希望这篇教程对你有所帮助!
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0301- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









