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Bereitstellung einer erhöhten Beispiel-Workload in einem Cluster in Amazon EKS Auto Mode

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie eine Beispiel-Workload in einem EKS-Auto-Mode-Cluster bereitstellen und beobachten, wie dieser automatisch die erforderlichen Rechenressourcen bereitstellt. Sie verwenden kubectl-Befehle, um das Verhalten des Clusters zu beobachten und aus erster Hand zu erfahren, wie der Automatikmodus den Kubernetes-Betrieb auf AWS vereinfacht. Am Ende dieses Tutorials werden Sie verstehen, wie EKS Auto Mode auf Workload-Bereitstellungen reagiert, indem er die zugrunde liegenden Rechenressourcen automatisch verwaltet, ohne dass eine manuelle Konfiguration der Knotengruppe erforderlich ist.

Voraussetzungen

Schritt 1: Vorhandene Rechenressourcen überprüfen (optional)

Verwenden Sie zunächst kubectl, um die Knoten-Pools in Ihrem Cluster aufzulisten.

kubectl get nodepools

Beispiel-Ausgabe:

general-purpose

In diesem Tutorial werden wir eine Workload bereitstellen, die für die Verwendung des general-purpose-Knoten-Pools konfiguriert ist. Dieser Knoten-Pool ist in EKS Auto Mode integriert und enthält sinnvolle Standardeinstellungen für allgemeine Workloads wie Microservices und Web-Anwendungen. Sie können Ihren eigenen Knoten-Pool erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Einen Knotenpool für EKS Auto Mode erstellen.

Verwenden Sie anschließend kubectl, um die mit Ihrem Cluster verbundenen Knoten aufzulisten.

kubectl get nodes

Wenn Sie gerade einen EKS-Auto-Mode-Cluster erstellt haben, werden keine Knoten angezeigt.

In diesem Tutorial werden Sie eine Beispiel-Workload bereitstellen. Wenn keine Knoten vorhanden sind oder die Workload nicht auf die vorhandenen Knoten passt, wird der EKS-Auto-Mode-Cluster einen neuen Knoten bereitstellen

Schritt 2: Beispielanwendung im Cluster bereitstellen

Überprüfen Sie die folgende Kubernetes-Bereitstellung und speichern Sie sie als inflate.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: inflate
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: inflate
  template:
    metadata:
      labels:
        app: inflate
    spec:
      terminationGracePeriodSeconds: 0
      nodeSelector:
        eks.amazonaws.com/compute-type: auto
      securityContext:
        runAsUser: 1000
        runAsGroup: 3000
        fsGroup: 2000
      containers:
        - name: inflate
          image: public.ecr.aws/eks-distro/kubernetes/pause:3.7
          resources:
            requests:
              cpu: 1
          securityContext:
            allowPrivilegeEscalation: false

Beachten Sie, dass für den eks.amazonaws.com/compute-type: auto-Selektor die Bereitstellung des Workloads in einem Knoten von Amazon EKS Auto Mode erforderlich ist.

Wenden Sie die Bereitstellung auf Ihren Cluster an.

kubectl apply -f inflate.yaml

Schritt 3: Kubernetes-Ereignisse beobachten

Verwenden Sie den folgenden Befehl, um Kubernetes-Ereignisse zu überwachen, einschließlich der Erstellung eines neuen Knotens. Verwenden Sie ctrl+c, um die Überwachung von Ereignissen zu beenden.

kubectl get events -w --sort-by '.lastTimestamp'

Verwenden Sie kubectl, um die mit Ihrem Cluster verbundenen Knoten erneut aufzulisten. Notieren Sie sich den neu erstellten Knoten.

kubectl get nodes

Schritt 4: Knoten und Instances in der AWS-Konsole anzeigen

Sie können die Knoten in EKS Auto Mode in der EKS-Konsole und die zugehörigen EC2-Instances in der EC2-Konsole anzeigen.

Die durch EKS Auto Mode bereitgestellten EC2-Instances unterliegen Einschränkungen. Sie können in EKS-Auto-Mode-Knoten keine beliebigen Befehle ausführen.

Schritt 5: Bereitstellung löschen

Verwenden Sie kubectl, um die Beispielbereitstellung zu löschen

kubectl delete -f inflate.yaml

Wenn keine weiteren Workloads in Ihrem Cluster bereitgestellt sind, bleibt der vom EKS Auto Mode erstellte Knoten leer.

In der Standardkonfiguration erkennt EKS Auto Mode Knoten, die seit 30 Sekunden leer sind, und beendet sie.

Verwenden Sie kubectl oder die EC2-Konsole, um zu überprüfen, ob die zugehörige Instance gelöscht wurde.