Federator.ai® for NetApp Kubernetes Service


容器的采用正在增长,Kubernetes正在成为容器管理平台上的实际标准。 无论容器采用是在本地,公共云还是两者中进行,操作开销都是巨大的。 IT管理员无法预见应用程序的计算资源需求,因此他们必须为工作负载保留比所需更多的计算资源。 管理计算资源和优化多个云的成本是艰巨的任务。 Federator.ai,ProphetStor的IT运营人工智能(AIOps)平台,提供智能来协调VM(虚拟机)或裸机之上的容器资源,允许用户在不需要管理底层计算资源的情况下运行应用程序


产品概述


过度配置的计算资源以及不正确的VM数量或大小的部署是多云环境中的两个常见问题。 Federator.ai通过在多云环境中编排资源来解决这些问题。 如图1所示,Federator.ai优化了Day-1部署和Day-2操作的成本。 它利用存储在Kubernetes收集的Prometheus上的指标来动态预测资源消耗,并为pod建议适当数量的资源,为典型工作负载提供20-60%的浪费资源减少。 用户可以堆叠预测的pod资源,以确定要部署的VM的正确数量和大小,并启用这些建议的自动执行。


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使用Federator.ai,用户不再需要为每个容器指定CPU和内存请求和限制。 它建议最佳的pod配置。 直接影响配置的资源将准确且动态地匹配工作负载。 它还有效地减少了欠配置问题的发生,例如内存不足(OOM)。

主要特点

在任何Kubernetes环境中部署Federator.ai之后,它会学习应用程序资源使用模式并预测所需的资源到容器级别。 Federator.ai还提供了一个显示每个容器建议的仪表板。 Federator.ai为NetApp Kubernetes Service提供具有以下主要功能:
  • 多层工作负载预测: Federator.ai 应用多种分析工具(如机器学习和信号处理)来预测容器化应用程序和节点资源使用情况,作为pod资源建议的基础。 Federator.ai支持物理和虚拟CPU和内存。
  • 应用程序感知推荐执行: 应用程序资源需求确定容器的数量和大小。 Federator.ai利用基于工作负载模式的资源使用预测来推荐正确的pod大小。 
  • 多云成本优化: Federator.ai 根据业务成本和工作负载要求,推荐最合适的云提供商和VM类型组合。它使用称为云套利方程的成本优化智能来找到各种云提供商选择中最节省成本的计划。 云套利方程是由ProphetStor创建的智能模块,它实现了一组预定义规则,用于从数十万种价格和VM类型组合中确定多云基础架构的最佳配置。
  • CPU和内存的策略驱动规划: Federator.ai 根据用户指定的策略为不同类型的应用程序规划集群范围的CPU和内存分配。
  • 企业就绪: Federator.ai 旨在与任何Kubernetes运营的环境协同工作。 Federator.ai基于运营商框架提供应用程序生命周期管理,并与vanilla Kubernetes和Red Hat OpenShift无缝协作。
  • 易于安装: 使用一个kubectl命令可以轻松安装Federator.ai。用户将在一小时内获得第一个推荐。
  • 针对最佳资源规划的持续建议: Federator.ai 不断生成建议,并通过更多累积的指标数据更好地学习。
在下图中,它显示了ProphetStor创建的Google Chrome扩展程序,用于分析NetApp Kubernetes Service的用户配置。 Google Chrome扩展程序与Federator.ai Cloud Service进行交互,以根据预测的容器工作负载从多云提供商处检索云实例类型组合的建议。 Federator.ai的整体效果是云支出减少了60%。
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产品效益


Federator.ai 旨在提供最佳的资源规划建议,帮助企业做出更好的决策。Federator.ai的产品效益包括:
  • 节省高达60%的资源: Federator.ai 主要用于减少不必要的支出并提高企业和云提供商的应用服务质量。 ProphetStor数据科学家和工程团队共同合作,构建最先进的AIOps解决方案,以减少不同基础设施层的资源浪费。借助专利预测技术,Federator.ai可以同时减少开支并提供必要的性能。
  • 提高运营效率: Federator.ai 使用户不再持续监控Kubernetes集群利用率和云支出。用户也不需要手动记录使用数据,计算最佳配置,并根据计算更改配置。使用Federator.ai时,通常会完成这些任务。
  • 使用数字智能缩短手动配置时间: Federator.ai 允许用户随时打开优化引擎。 Federator.ai将在适当的时间使用正确的值重新配置pod。
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