GKE 中各种 Pod 需求的 Kubernetes 节点容量规划
Kubernetes node capacity planning for various pod requirements in GKE
我正在尝试使用 Kubernetes 和 google 容器引擎部署 Web 应用程序。
我的应用程序需要不同类型的机器。
据我了解，在 GKE 中，我只能在每个集群中拥有单一类型（实例模板）的机器，这减少了浪费资源或金钱在单个集群中混合不同的 pods，因为我需要将机器类型与最大要求。
假设数据库需要 8 个 CPU 和 100GB 内存，应用服务器需要 2 个 CPU 和 4GB 内存。
我必须在集群中至少有 8 cpu / 100GB 机器才能安排数据库 pods。 Kubernetes 会在每台机器上调度 4 个应用程序 pods，它会浪费机器 84GB 的内存。
是否正确？如果是，我该如何解决问题？我是否需要 运行 分离集群以满足不同的需求？不同集群之间的连接服务似乎也不是小问题。
In my understanding, in GKE, I can only have single type (instance template) of machines in each cluster.... Do I need to run separate clusters for different requirement?
是的，目前是这样。我们正在努力放宽此限制，但与此同时，您可以 创建另一组具有不同大小的节点。
Google 似乎正在处理这个：
Added node pool support to enable heterogeneous clusters (alpha).
我正在尝试使用 Kubernetes 和 google 容器引擎部署 Web 应用程序。 我的应用程序需要不同类型的机器。 据我了解，在 GKE 中，我只能在每个集群中拥有单一类型（实例模板）的机器，这减少了浪费资源或金钱在单个集群中混合不同的 pods，因为我需要将机器类型与最大要求。
假设数据库需要 8 个 CPU 和 100GB 内存，应用服务器需要 2 个 CPU 和 4GB 内存。 我必须在集群中至少有 8 cpu / 100GB 机器才能安排数据库 pods。 Kubernetes 会在每台机器上调度 4 个应用程序 pods，它会浪费机器 84GB 的内存。
是否正确？如果是，我该如何解决问题？我是否需要 运行 分离集群以满足不同的需求？不同集群之间的连接服务似乎也不是小问题。
In my understanding, in GKE, I can only have single type (instance template) of machines in each cluster.... Do I need to run separate clusters for different requirement?
是的，目前是这样。我们正在努力放宽此限制，但与此同时，您可以
Google 似乎正在处理这个：
Added node pool support to enable heterogeneous clusters (alpha).