半夜偷偷烧钱的服务器？用这套方案每年白捡一

你是一个程序员，前后端是你，运维还是你。

公司有一批云服务器，上面部署了视频推荐，语音识别，前端网页等各种应用服务。

你经常要手动将应用服务挨个部署到各个服务器上，服务器出问题了，还得跑到别的服务器上手动部署一遍。每天都累得嗷嗷叫。

随着业务发展，用户变多，应用 cpu 使用率变高，你需要手动部署更多应用到更多服务器上。

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，我们先来了解下 Kubernetes 的几个概念。

节点扩容工具

k8s 是什么

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。

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，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，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。