Welche Ressourcenlimits sollte ich für das Kubernetes Dashboard setzen?
- Einleitung
- Wichtigkeit von Ressourcenlimits
- Empfohlene Ressourcenrequests
- Empfohlene Ressourcenlimits
- Weitere Überlegungen
- Fazit
Einleitung
Das Kubernetes Dashboard ist eine webbasierte Benutzeroberfläche, mit der man in einem Kubernetes-Cluster verschiedene Ressourcen verwalten und den Zustand überwachen kann. Da das Dashboard in der Regel als Pod innerhalb des Clusters läuft, ist es wichtig, passende Ressourcenlimits für CPU und Arbeitsspeicher (Memory) zu definieren. Dies gewährleistet, dass das Dashboard zuverlässig und performant arbeitet, ohne dabei andere kritische Workloads im Cluster negativ zu beeinflussen.
Wichtigkeit von Ressourcenlimits
Ressourcenlimits sind essenziell, um zu verhindern, dass ein Pod zu viele Ressourcen beansprucht. Ohne Limits könnte das Dashboard, etwa bei einem Fehler oder unter hoher Last, den gesamten CPU oder RAM beanspruchen und somit andere Anwendungen im Cluster beeinträchtigen. Andererseits darf man die Limits nicht zu strikt setzen, um eine ausreichende Performance sicherzustellen. Für das Kubernetes Dashboard empfiehlt es sich daher, sowohl Requests (vorgesehene Mindestressourcen) als auch Limits (maximal zulässige Ressourcen) zu definieren.
Empfohlene Ressourcenrequests
Für die CPU empfiehlt sich ein Request von etwa 100 bis 200 MilliCPU (mCPU). Diese Menge stellt sicher, dass das Dashboard einen gewissen Standard an Rechenleistung bereitgestellt bekommt, auch wenn das Cluster unter hoher Auslastung steht. Im Bezug auf den Arbeitsspeicher sind 100 bis 200 MiB meist ausreichend, um die Anwendung stabil laufen zu lassen, insbesondere weil das Dashboard hauptsächlich für Monitoring und einfache Verwaltungsaufgaben zuständig ist.
Empfohlene Ressourcenlimits
Die Limits sollten höher als die Requests gesetzt werden, um kurzfristige Belastungsspitzen abzudecken. Für die CPU ist ein Limit von etwa 300 bis 500 mCPU sinnvoll, da plötzliche Lastspitzen durch Benutzerinteraktionen oder API-Anfragen gedeckt werden müssen. Beim Arbeitsspeicher können 300 bis 400 MiB als Limit empfohlen werden. Diese Größenordnung vermeidet, dass das Dashboard bei moderaten Lasten oder größeren Datenmengen (z.B. umfangreiche Namespace- und Pod-Listen) aus dem Speicher austritt.
Weitere Überlegungen
Die tatsächlichen Anforderungen können je nach Clustergröße, Anzahl der Ressourcen und Nutzerfrequenz variieren. Daher ist es ratsam, nach der Erstkonfiguration Monitoring-Tools (z.B. Prometheus oder die Kubernetes-eigene Metrics API) zu verwenden, um die Ressourcennutzung des Dashboards zu beobachten. Gegebenenfalls können dann Requests und Limits angepasst werden, um Performance und Stabilität weiter zu optimieren.
Fazit
Zusammenfassend sollten für das Kubernetes Dashboard ressourcenorientierte Anfragen und Limits gesetzt werden, die moderat sind, um Stabilität sicherzustellen und das Cluster nicht zu belasten. Empfohlen werden CPU-Requests von 100–200 mCPU, CPU-Limits von 300–500 mCPU, Memory-Requests von 100–200 MiB und Memory-Limits von 300–400 MiB. Durch Monitoring und iterative Anpassungen kann die optimale Konfiguration für das spezifische Einsatzszenario gefunden werden.