关于阿里云:极氪汽车的云资源治理细探

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作者：极氪汽车吴超

2021 年，极氪 001 迅速锋芒毕露，仅用 110 天便创下了首款车型交付量“最快破万”的纪录。2022 年 11 月，极氪 009 在短短 76 天内便率先实现了首批交付，刷新了中国奢华纯电品牌交付速度的纪录。2023 年 6 月，极氪汽车再次交付 10620 辆，成为放弃五个月间断同比增长的惟一奢华纯电品牌。至此，极氪 001 已成为寰球最快冲破 10 万辆销售的豪华车，再次稳居 30 万元以上纯电车型销冠。

在过来的两年里，极氪汽车业务减速倒退，数字化倒退部门面临微小挑战。作为反对公司履约交付、整车交付、领取结算等诸多外围零碎的技术部门，团队简直每天都须要应答不同规模的利用公布，且利用零碎所需的云资源耗费日益减少。之前，为确保业务疾速倒退失去无效反对，基础设施的整体架构不足顶层统筹规划，局势犹如横蛮成长。公司尽管在行业赛道中一直突破交付纪录，但疯狂增长背地，则是濒临失控的基础设施框架及老本收入，这种情况正对将来业务的可继续倒退，带来了极大的危险和隐患。

因而，从去年开始，技术中台团队制订了明确的技术指标，力求尽快成立专项小组，深度整治现有基础设施的问题。团队期待通过改良基础架构，为极氪汽车将来基础架构的可继续倒退保驾护航。

摆在面前的第一个问题，就是云原生场景下的资源管理。

事实上，自 2021 年起，咱们便开始了微服务和容器化革新打算，90% 以上的服务以容器的模式构建和部署。晚期在探讨如何优化计算资源的配置时，惯例的做法是对服务器进行资源利用率检测，对利用率不超过肯定阈值的资源，依照 CPU / 内存峰值用量调整即可。但在云原生环境下，因为 Kubernetes 为容器资源管理提供了资源申请（Request）与资源限度（Limit）的语义形容，使得利用能够超额分配在对应的服务器资源上，若只是简略的剖析计算资源利用率，而疏忽了资源的分配率，可能导致在下一次利用公布时，因资源有余而无奈调度容器到对应节点。

公司以后应用到阿里云及多个公有云平台，运行了数十个 K8s 集群，同时这些集群上承载了数千个 Pod 节点，在理论运行利用零碎时，许多服务的利用率并不高，造成了极大的资源节约。然而当咱们着手制订打算，心愿优化这部分资源时，发现诸多挑战：

资源管理复杂度高： 相比于利用间接部署在服务器上，云原生架构的劣势在于对底层计算资源的治理更为精细化，以集群为单位的资源调度形式，对于晋升集群利用率有显著的作用。但与之带来的问题便是治理复杂度的问题。通过一个集群对立治理利用，尽管升高了总体资源老本，但使得分账、拆账变得更为简单，晚期为了可能解决各业务的分账以及权限管控等场景，职能团队别离创立了不同的 K8s 集群，给到对应的项目组，用于部署利用零碎，但集群的资源利用率并没有失去无效晋升。同时，随着业务的一直扩大，这些集群波及到不同部门、不同环境，版本已存在越来越大的差别。在利用部署时，因为管理人员的程度参差不齐，导致在日常运维及问题诊断时，非常耗时。
资源分配不够智能： 业务类别千差万别，有 B 端经营治理，也有 C 端的高并发利用，尽管 K8s 提供了资源分配的形式，然而对于运维公布人员来说，难以预判将来利用的实在流量状况，以至于难以正当调配 CPU / 内存资源大小，仅依照教训参数对立给出默认规格配置。
如何实现长期主义： 在制订策略时，咱们放心此类静止式的架构优化流动，即使投入了大量的人力老本，也只能在短期内使得资源管理“看上去很美”，而随着业务架构的一直调整，又或者因优化资源产生稳定性影响之后，对将来继续经营治理资源的信念将会消减，从而使得本来的老本投入的边际收益趋向于零。

为应答云资源治理方面的有余，以及不同云平台的能力差异，咱们曾思考过是否须要建设一套 CMP 多云治理平台，对所波及到的云平台及账号对立治理。然而在评估是否要立项时，咱们认为云原生时代下“以资源为核心”的多云治理理念，难以满足咱们对于利用架构设计的期待。这种治理形式，不仅开发成本极高，还须要适配多个云厂商的不同接口，并且对于资源管理的意义并没有设想中的大，只是解决了一部分资源开明创立的工作，但这并非是云原生环境下利用治理的外围场景及工作。

极氪以后的基础设施架构次要是以 K8s 集群为底座，这意味着只有可能治理好这些集群，便可能治理好资源，从而为下层的业务零碎提供更大的价值。于是，咱们在设计资源管理计划时，彻底摈弃了 CMP 的以资源为核心的多云资源管理理念，投向了聚焦于云原生基础设施的治理这一方向。

平台技术团队将此次在资源管理域的我的项目指标定义为：老本可见、用量可控、配置可管， 而以后须要解决的问题包含：

1. 老本洞察与剖析： 设计更为精细化的老本均摊模型，看清各业务的老本收入状况，同时为不同业务提供 Pod 资源利用率的智能剖析，辅助运维部署工程师在利用公布时，正当设置资源规格；

2. 配置基线查看： 针对现有部署脚本配置合规性问题，做基线查看，确保调整优化后的配置可能满足日常监控、故障自愈等场景；

3. 收敛 K8s 集群数量： 在不影响业务的状况下，对局部业务量较小的闲散 K8s 集群进行合并，收敛集群数量，升高架构复杂度及治理老本；

4. 基础设施无状态化： 思考到将来的出海业务可能部署在以后未笼罩的云厂商，咱们心愿以 K8s 作为规范技术底座，将基础设施尽可能做到无状态化，在利用公布过程中，仅须要改变大量参数即可实现利用的上线工作。

因为极氪以后大多数的利用部署在阿里云，基于二八准则，咱们首先调研了对于阿里云 ACK FinOps 的解决方案。对于极氪的以后的基础设施现状来说，ACK FinOps 套件是一个不错的抉择，其别离蕴含了集群、命名空间（Namespace）、节点池和利用四个维度的老本剖析计划。

借助于命名空间和利用维度的老本剖析，这种基于理论资源用量的分账逻辑，使得账单摊派不再局限以服务器为单位，从而也为将来 K8s 集群数量收敛，提供了必要的能力反对。

但在云原生的场景下，针对容器级别的老本摊销，须要思考更多维度的业务场景。举例来说，一台 4C32G 的服务器，资源被调配进来 3C/8G，那么这个时候，CPU 资源影响了这台服务器残余资源的瓶颈，反之亦然。此外，K8s 的 pod 资源模型反对 request、limit 两个维度的资源分配，而影响到调度资源的则是 request。对于一些被设置为 BestEffort 或是 Burstable QoS 等级，资源被超卖的节点来说，难以齐全基于某个指标去判断逻辑合理性。

ACK FinOps 的老本摊派模型为咱们提供了更丰盛的抉择，别离可能提供基于 CPU、内存单维度资源摊派模型 和权重混合资源摊派模型 等多种不同的逻辑实现。

单维度资源摊派模型的劣势在于解释成本低，Pod 老本的计算逻辑大体为：

Pod 老本 =（Pod 申请资源（Request）/ node 资源总量）*node 节点单价即可。

业务团队仅需为理论使用量付费，当 K8s 集群规模较大时，未被调配的残余闲置资源数越少，则也能侧面阐明云平台团队治理能力的体现。

对于权重混合资源摊派模型，实质上要解决的是在同一集群内，同时充斥了多样化的业务场景及开发技术栈。例如，对于一台 4C8G 的服务器，同时部署一个 1C6G 的服务和一个 2C1G 的服务，则这个应用，无论基于内存还是 CPU 的申请资源作为老本摊销的根据，均显著不合理。

在调研完了两种不同的摊派模型之后，思考到极氪以后业务开发语言次要为 Java 技术栈的现状，利用 Pod 会向集群申请大量内存资源，导致内存的调度水位升高。尽管内存的单位成本较 CPU 而言，便宜的多，但对于该业务场景而言，内存成为了集群是否须要被扩容的瓶颈点。同时，不同于 CPU 的 QoS 存在显性的超卖，内存资源的利用率简直约等于分配率，因而在此场景下，咱们应用繁多资源模型作为部门的老本摊派模型。

另一个问题是老本分账的颗粒度，将来整体平台架构的布局在实现了集群数量的收敛之后，会依照零碎维度在命名空间层面做逻辑隔离，通过命名空间的分账形式可能满足业务需要。

ACK 老本洞察

至此，云原生利用容器老本摊派的整体策略方向根本确定下来。

对于利用容器资源配额的优化，次要集中在 CPU 和内存两个方面：

CPU 资源优化：若只是调整 Pod 的 QoS 等级，将 CPU 的 Request 值做出调整，尽管短期可超卖更多的 CPU 资源用于资源部署，但对于线上利用来说一旦工作负载过高，易于呈现资源争抢，以致服务被驱赶的状况。
内存资源优化：因为 Java 的内存资源在启动 JVM 时会被长时间占用，随着利用运行工夫减少，一些代码品质较差的服务会逐步呈现内存未被及时回收的状况，从而导致 OOM 内存溢出。为防止 Pod 内存资源分配资源有余导致业务受损，工程师在启动 Pod 时设置的 Request/limit，通常会比 JVM 的堆栈内存要高出肯定的比例。优化内存的同时，也须要思考到业务潜在的 OOM 危险。

而容器服务 ACK 自带收费的老本套件 ack-koordinator 提供的资源画像能力，可能帮忙咱们长周期、持续性的辨认到集群内未被正当应用的资源，并给出推荐值作为参考根据，实现容器粒度的资源规格举荐，升高容器配置的复杂度。

ACK 资源画像会为工作负载的每个容器资源规格生成画像值，通过比照画像值（Recommend）、原始资源申请量（Request），以及画像配置的资源耗费冗余（Buffer），资源画像控制台会为工作负载生成操作的提醒，例如对资源申请进步或升高（即升配或降配）。若工作负载有多个容器，则会提醒偏差幅度最大的容器。

当画像值大于原始资源申请量：示意容器长期处于资源超用状态，存在稳定性危险，应及时进步资源规格，控制台晋升倡议升配，防止将来运行过程中的稳定性危险。而当画像值小于原始资源申请量时，则示意容器可能有肯定水平的资源节约，能够升高资源规格。

其底层算法会继续一直地收集容器的资源应用数据，取 CPU 和内存的聚合统计值生成画像后果，并针对工夫因素采纳了周期衰减算法；在聚合统计时，会给较新的数据采样点调配更高的权重，同时参考了容器呈现 OOM 等运行状态信息，进一步提高了利用画像给出推荐值的准确性。最初，是从资源的可继续治理的视角登程，咱们心愿可能将现有的公布平台与资源画像的性能买通，做到主动举荐配置调优，从而躲避将来业务量变动后，响应调整绝对滞后的弊病。因而在同阿里云的云原生利用平台团队提出该需要之后，很快失去了响应，目前已可能提供 API 的能力，与极氪现有公布流程联动。

利用公布资源配额优化

多云环境下的 K8s 多集群治理，最初是对于如何解决极氪分布式云现状下的资源管理问题。因为咱们以后存在着公有云和 IDC，不同的环境下的计费模型存在比拟大的差别，财务模型也各不相同，这些都对多云运管立体的老本剖析能力提供了更多的挑战。

为此，咱们抉择了 ACK One 对立治理极氪以后波及到的数十个线上、线下 K8s 集群，以便在业务倒退过程中，为工程师治理集群带来更好的一致性的云原生利用治理体验。ACK One 是阿里云面向混合云、多集群、分布式计算等场景推出的分布式云容器平台，可能对立治理阿里云上、边缘、部署在客户数据中心以及其余云上的 Kubernetes 集群，并简化集群治理界面，从而灵便地依据本身业务和数据管控等需要。

联合 ACK One，阿里云容器服务 FinOps 套件提供了对立的云服务厂商的账单与询价接入与默认实现，反对支流的云服务厂商、IDC 自建机房的费用数据的接入，并通过统一的云原生容器场景老本摊派与估算模型，进行老本治理。此外，还提供了多集群、多环境的对立集群治理、对立资源调度、对立数据容灾和对立利用交付能力，也提供了对立的财资治理能力。

ACK One 多集群治理利用场景

最初，ACK FinOps 套件可能下发至线下及混合云环境，非常适合剖析云下 IDC 节点及利用的老本。因为 ACK FinOps 无奈获取线下以及其它云厂商的单位价格，为此，ACK One 为每个节点提供基于标签 Label 的形式，配置独自价格的相干配置计划。

kubectl label nodes  node.kubernetes.io/price-per-day="100"

在抉择 ACK One 作为极氪云原生 K8s 多集群治理解决方案时，除了对于老本管控以外，配置检查和备份治理等性能也是咱们以后所重点关怀的。以配置查看为例，基于阿里云容器平安最佳实际，可能一键收费查看多云 / 混合星散群利用配置平安危险，保障多云 / 混合星散群容器利用的安全性、有效性和稳定性，并及时发现了早前的存量利用配置潜在的平安稳定性隐患。

利用 Pod 配置查看包含：

安全性：特权参数配置，高危内核 Capabilities，root 用户启动，未开启 TLS 的 Ingress，匿名用户权限绑定等。
有效性：CPU / 内存资源配额限度缺失等。
稳定性：liveness 和 readiness 探针缺失，单正本启动等。

通过阿里云容器服务提供的 ACK One 多集群治理、云原生资源画像等性能，极氪得以对线上及线下近 30 套 K8s 集群实现对立治理。获得了多方面的实质性的业务成绩：

高效的资源利用

通过利用资源画像功能分析数千个 Pod 的资源应用状况，企业辨认并查看了闲暇资源、找到了潜在的资源配置问题。在修复这些问题后，部署策略失去优化，从而为企业缩小了近 25% 的资源用量。这一动作每年帮企业节俭了数百万元的 IT 老本投入，并显著进步了资源利用效率。
零碎稳定性和业务连续性的保障

联合业务需要，企业制订了多种备份策略。针对这些策略，在 ACK One 平台上执行数据备份和复原操作。这一做法进步了企业的业务连续性和数据安全性，进一步增强了零碎的稳定性。
跨云和混合云资源的集中管理

ACK One 多集群治理性能使得企业可能在阿里云容器治理平台上实现对多个 K8s 集群的集中管理和保护，包含线上和线下环境。这种对立的治理架构升高了企业操作复杂性，进步了工作效率。
麻利的业务拓展和疾速响应

通过优化 K8s 集群和资源配置，企业可能在业务需要变动时更加敏捷地进行资源调整及扩大。这种弹性架构确保了企业可能在市场环境变动时迅速调整策略，进步竞争力。
利用公布策略的优化

借助 ACK One 的剖析性能，企业得以优化利用公布策略，从而使零碎更加稳固和高效。企业不仅升高了故障率，还开释了更多的工夫和精力来关注外围业务的翻新和倒退。
晋升团队技能和单干效率

在应用 ACK One 进行对立治理的过程中，企业外部团队对于 K8s 集群和相干产品技术的把握水平逐步进步。此外，因为各个职能团队之间在 ACK One 平台进行合作，也进步了团队的单干效率。

明天，云计算曾经成为全社会的数字经济基础设施，而云原生技术正在粗浅地扭转企业上云和用云的形式。极氪汽车作为新能源汽车的头部企业之一，在过来两年的高速倒退过程中，围绕着云原生基础设施架构做了大量的技术、架构以及产品的要害选型，并整体落地了微服务、K8s、DevOps 等云原生代表技术及能力。与此同时，在分布式云技术设施架构的大背景之下，也面临了多重的挑战，也踩过不少的坑。

云原生时代的 FinOps 老本治理是一个很大的话题，FinOps 基金会将其定义为老本剖析（Inform）、老本优化（Optimize）、继续经营（Operate）三个阶段。尽管前两个阶段可能更加显性的达到疾速降本的指标，但如若不坚持不懈的精细化管控资源，很快便会回到原样，只有将资源管理纳入到利用公布流程管控之中，能力真正管好云，用好云。面向未来，确保基础设施架构具备可继续倒退的能力，赋能业务以更加稳固、高效、低成本的形式运行，充分发挥云的微小价值，开释技术红利，仍有更长的路要走。

正文完