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，模板下载半夜白捡应用 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 ，服务器租用我们先来了解下 Kubernetes 的几个概念 。
节点扩容工具
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 。亿华云
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，建站模板它们共同构成 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，云计算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。
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
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 。
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
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 。
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？