Mám několik týmů, které mají kontejnery ve sdíleném Kubernetes clusteru. Máme už takový pravidelný cyklus, že nám vylezou náklady nahoru a pak týmy týden poháníme ať zmenšují a šetří. Chvíli je klid (a lacino), a po pár týdnech začnou requesty na CPU a RAM zas bujet. Ostatně to samé máme s falešnýma alertama v monitoringu, ale o tom jindy.

Abych si ušetřil práci, a nakonec aby bylo pro každého na první pohled vidět, kdo je největší hříšník, jsem zbastlil malý skript, který vykreslí requesty pěkně v grafu. Vypadá to asi takhle:

Zdrojáky jsem dal na github.com/vvondra/k8s-hostmap, je to malý Ruby server s dvěma šablonama pro CPU a RAM, který používá Treemap z Google Charts. Data si načte přes kubectl proxy.

Sleduju hlavně requests a ne limity, protože tlačíme aby je kontejnery měly blízko sebe a měli správně nastavené HPA. Request je kapacita, která je vždy rezervovaná a nemůže jí nikdy použít žádný jiný kontejner. Celkové využití RAM/CPU sledujeme spíš na autoscaleru clusteru, o tom třeba příště.

Poslední rok jsem propadl Ruby a jiným hipsterovinám a dokončil jsem tak první kolo životní cesty programátora. Všechno krátký, výstižný, žádné extra vrstvy. Pro jeden hobby projekt jsem zkusil zpracovat pokus ARESu o otevřená data a natáhnout seznam všech IČ v ČR. ARES šel cestou nejmenšího odporu, a tak vás čeká 500MB zazipovaný tarball, ve kterém je milion XML souborů, jeden pro každé IČ. No a nakonec jsem místo elegantního Ruby skončil u staré známé Javy.

TarArchiveInputStream tarInput = new TarArchiveInputStream(
    new GzipCompressorInputStream(
        new BufferedInputStream(
            new FileInputStream(file)
        )
    )
);

TarArchiveEntry currentEntry;
while ((currentEntry = tarInput.getNextTarEntry()) != null) {
    AresOdpovedi result = unmarshaller.unmarshal(
        new XmlStreamReader(new BoundedInputStream(tarInput, currentEntry.getSize()))
    );
}

Už rok jsem na blog nic nenapsal, tentokrát ale mám dobrou výmluvu. Před pár týdny oslavil Eda první narozeniny a během posledního roku mi na blogování nezbylo moc času. Před rokem, krátce než se Eda narodil, jsme se doma smáli článku z Respektu o zvláštním místě jménem Prenzlauer Berg, kam jsme se tehdy zrovna přestěhovali. Smích mě docela rychle s novýma povinnostma přešel, zato jsem ale objevil jak skvělě se Německo staví k tomu mít děti.

Posledních pár měsíců pracuju na automatizovaném dispečinku našich kurýrů ve foodpandě. Je to první projekt, na kterém jsem se rozhodl opustit náš typický setup s autoškálovanou flotilou EC2 instancí, které jsou spravovány puppetem, a vydal jsem se cestou AWS služeb, které sice dávají méně možností přizpůsobení k obrazu svému, zato přinášejí spolehlivost a jednoduchost.

EC2, Elastic Beanstalk, ECS a Lambda jsou čtyři produkty, které má Amazon v sekci Compute. Zleva doprava je v nich jistý trend, kterým se Amazon ubírá, postupně se čim dál tím méně zabýváte tím, na jakém serveru aplikace běží.