20 лютого 2026 р.
Zespoły przechodzące z OpenStack do Kubernetes zwykle oczekują lepszego wykorzystania zasobów. W praktyce często pojawia się odwrotny efekt: zawyżone requests, limity kopiowane z dawnych szablonów i autoscaling bez kontekstu biznesowego.
Skutek jest przewidywalny: rosnące koszty i spadki wydajności w godzinach szczytu. Poniżej znajdziesz praktyczny model dla operatorów i cloud buyerów prowadzących środowisko OpenStack+Kubernetes w OneCloudPlanet.
1) Zaczynaj od zachowania usług, nie od rozmiaru klastra
Częsty błąd to wybór docelowego node pool na starcie i dopasowywanie aplikacji „na siłę”. Lepiej odwrócić podejście: najpierw klasy obciążenia — stabilne, skokowe, wrażliwe na opóźnienia, krytyczne czasowo.
Przykład: panel raportowy i checkout w kampanii marketingowej wymagają innego bufora CPU i RAM. Taka segmentacja pozwala ustawić realistyczne requests/limits przed kosztownymi zmianami w produkcji.
2) Buduj podwójny baseline: platforma + workload
Analizuj minimum 60–90 dni telemetrii i rozdziel koszty platformowe od zużycia aplikacji. Platforma to control plane, ingress, observability, CI/CD i narzędzia security. Workload to realny popyt generowany przez usługi biznesowe.
Taki podział porządkuje rozmowę o budżecie i eliminuje złudzenia „szybkich oszczędności bez kompromisów”. Dla modelu migracyjnego warto spiąć założenia z artykułem o kosztach migracji OpenStack→Kubernetes.
3) Wprowadź tygodniowy right-sizing
Planowanie zawodzi, gdy korekty robisz raz na kwartał. Skuteczniejsza jest rutyna tygodniowa: usługi z CPU poniżej 35% i stabilną pamięcią przez 4 tygodnie zmniejsz o jeden poziom, z wcześniej opisanym rollbackiem.
W drugą stronę ustal jasne sygnały wzrostu: trwały throttling, trend OOM, rosnące kolejki. Dzięki temu skalowanie w górę jest kontrolowane, a nie wymuszone awarią.
4) Powiąż autoscaling z oknami biznesowymi
Autoscaling to narzędzie, nie strategia. Najpierw zdefiniuj okna biznesowe: godziny kampanii, zamknięcia raportowe, piki regionalne i okna serwisowe. Dopiero potem ustawiaj polityki HPA/VPA.
To ogranicza zarówno niedoskalowanie w szczycie, jak i koszt pustych zasobów poza ruchem. Jeśli infrastruktura jest opisana jako kod, utrwal zasady przez Terraform.
5) Trzymaj krótki zestaw KPI do decyzji
Zbyt wiele metryk spowalnia decyzje. Na cotygodniowy przegląd zwykle wystarczą cztery wskaźniki: koszt transakcji usługi, p95 latency w szczycie, czas reakcji skalowania i udział nadmiarowo zarezerwowanych zasobów.
Taki zestaw jest czytelny dla techniki i biznesu, więc łatwiej uzgodnić zarówno budżet, jak i zmiany operacyjne.
Wniosek
Planowanie pojemności Kubernetes w zespołach OpenStack powinno być cykliczne i oparte na realnym zachowaniu usług. Podwójny baseline, tygodniowy right-sizing i autoscaling osadzony w kontekście biznesowym dają stabilny efekt bez rewolucji.
Więcej praktycznych materiałów znajdziesz na blogu OneCloudPlanet.