ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು: ಎಷ್ಟು ಕೆಲಸಗಾರರ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಯಾವ ಪ್ರಕಾರ? ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗೆ ಯಾವುದು ಉತ್ತಮ: ಹಲವಾರು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸರ್ವರ್ಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸಿ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಡಜನ್ ಹಳೆಯ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದೇ? ಮೋಡದಲ್ಲಿ ಎಂಟು ಸಿಂಗಲ್-ಕೋರ್ ಅಥವಾ ಎರಡು ಕ್ವಾಡ್-ಕೋರ್ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಉತ್ತಮವೇ?
ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಗಳು ಲೇಖನದಲ್ಲಿವೆ. ಆಜ್ಞೆಯ ಅನುವಾದದಲ್ಲಿ .
ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ದೊಡ್ಡ "ಸೂಪರ್ನೋಡ್" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಅದರ ಒಟ್ಟು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯು ಅದರ ಎಲ್ಲಾ ಘಟಕ ನೋಡ್ಗಳ ಶಕ್ತಿಗಳ ಮೊತ್ತವಾಗಿದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಹಲವಾರು ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಮಗೆ ಒಟ್ಟು 8 ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಕೋರ್ಗಳು ಮತ್ತು 32 GB RAM ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಹಲವು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ನಂತರ ನೀವು 16 GB ಮೆಮೊರಿಯೊಂದಿಗೆ ಎರಡು ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಅಥವಾ 8 GB ಮೆಮೊರಿಯೊಂದಿಗೆ ನಾಲ್ಕು ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು, ಎರಡು ಕ್ವಾಡ್-ಕೋರ್ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳು ಅಥವಾ ನಾಲ್ಕು ಡ್ಯುಯಲ್-ಕೋರ್ ಪದಗಳಿಗಿಂತ.
ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕೇವಲ ಎರಡು ಸಂಭಾವ್ಯ ಮಾರ್ಗಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
ಎರಡೂ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಒಂದೇ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಕೆಳಗಿನ ಸಂರಚನೆಯು ನಾಲ್ಕು ಸಣ್ಣ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಮೇಲಿನ ಸಂರಚನೆಯು ಎರಡು ದೊಡ್ಡ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಯಾವ ಆಯ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ?
ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು, ಎರಡೂ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ. ನಾವು ಅವುಗಳನ್ನು ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಿದ್ದೇವೆ.
ಹಲವಾರು ದೊಡ್ಡ ನೋಡ್ಗಳು
ಅನೇಕ ಸಣ್ಣ ನೋಡ್ಗಳು
ಸುಲಭವಾದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ನಿರ್ವಹಣೆ (ಇದು ಆವರಣದಲ್ಲಿದ್ದರೆ)
ಸ್ಮೂತ್ ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್
ಅಗ್ಗದ (ಆವರಣದಲ್ಲಿದ್ದರೆ)
ಬೆಲೆ ಸ್ವಲ್ಪ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ (ಮೇಘದಲ್ಲಿ)
ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ತೀವ್ರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು
ಪೂರ್ಣ ಪ್ರತಿಕೃತಿ
ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಸಿಸ್ಟಮ್ ಡೀಮನ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಕಡಿಮೆ ಓವರ್ಹೆಡ್
ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ
ನಾವು ವರ್ಕರ್ ನೋಡ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತ್ರ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮುಖ್ಯ ನೋಡ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಗಾತ್ರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಟೇಬಲ್ನಿಂದ ಪ್ರತಿ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾಗಿ ಚರ್ಚಿಸೋಣ.
ಮೊದಲ ಆಯ್ಕೆ: ಹಲವಾರು ದೊಡ್ಡ ನೋಡ್ಗಳು
ಸಂಪೂರ್ಣ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಒಂದು ವರ್ಕರ್ ನೋಡ್ ಅತ್ಯಂತ ತೀವ್ರವಾದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಮೇಲಿನ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಇದು 16 CPU ಕೋರ್ಗಳು ಮತ್ತು 16 GB RAM ನೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ವರ್ಕರ್ ನೋಡ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ.
ಪ್ಲೂಸ್
ಪ್ಲಸ್ ಸಂಖ್ಯೆ 1. ಸುಲಭ ನಿರ್ವಹಣೆ
ಇಡೀ ಫ್ಲೀಟ್ಗಿಂತ ಕೆಲವು ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ನವೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಹೊರತರಲು ಇದು ವೇಗವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ ಮಾಡಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ವೈಫಲ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯೂ ಕಡಿಮೆ.
ಮೇಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ನಿಮ್ಮ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್, ನಿಮ್ಮ ಸರ್ವರ್ಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ನಿದರ್ಶನಗಳಿಗೆ ಅಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ.
ಮೋಡದಲ್ಲಿ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಲಿ, ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿ ಹತ್ತು ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಒಂದು ನೋಡ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿ ಪಾಡ್ಗಳ ನಡುವೆ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ರೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ವಿತರಣೆ : ಇಂಟರ್ನೆಟ್ನಿಂದ ಬರುವ ದಟ್ಟಣೆಯನ್ನು ಮುಖ್ಯ ಲೋಡ್ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸರ್ಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅನ್ನು ನೋಡ್ಗಳ ಪೋರ್ಟ್ಗೆ ರವಾನಿಸುತ್ತದೆ (ನೋಡ್ಪೋರ್ಟ್ ಸೇವೆಯು ಪ್ರತಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ನೋಡ್ನಲ್ಲಿ 30000-32767 ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಪೋರ್ಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ). kube-proxy ಮೂಲಕ ಹೊಂದಿಸಲಾದ ನಿಯಮಗಳು ನೋಡ್ನಿಂದ ಪಾಡ್ಗೆ ಸಂಚಾರವನ್ನು ಮರುನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡು ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹತ್ತು ಪಾಡ್ಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತವೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ:
ಪ್ರೊ #2: ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚ
ಶಕ್ತಿಯುತ ಕಾರು ಹೆಚ್ಚು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಬೆಲೆ ಹೆಚ್ಚಳವು ರೇಖಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, 10 GB ಮೆಮೊರಿಯೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಹತ್ತು-ಕೋರ್ ಸರ್ವರ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅದೇ ಪ್ರಮಾಣದ ಮೆಮೊರಿಯೊಂದಿಗೆ ಹತ್ತು ಸಿಂಗಲ್-ಕೋರ್ ಸರ್ವರ್ಗಳಿಗಿಂತ ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆ.
ಆದರೆ ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ಈ ನಿಯಮವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಲೌಡ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಪ್ರಸ್ತುತ ಬೆಲೆ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ, ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಬೆಲೆಗಳು ರೇಖಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತವೆ.
ಹೀಗಾಗಿ, ಮೋಡದಲ್ಲಿ ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸರ್ವರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಉಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಪ್ರೊ #3: ನೀವು ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ತೀವ್ರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು
ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ಶಕ್ತಿಯುತ ಸರ್ವರ್ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ 8 GB ಮೆಮೊರಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಅದನ್ನು 1 GB ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ವರ್ಕರ್ ನೋಡ್ನೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ.
ಮಿನುಸು
ಅನನುಕೂಲತೆ ಸಂಖ್ಯೆ 1. ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ಗೆ ಹಲವು ಪಾಡ್ಗಳು
ಅದೇ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿದರೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಪಾಡ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿರಬಹುದು.
ಕಾರಣವೆಂದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಕಂಟೈನರ್ ರನ್ಟೈಮ್ಗೆ ಕೆಲವು ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾ. ಡಾಕರ್), ಹಾಗೆಯೇ ಕುಬೆಲೆಟ್ ಮತ್ತು ಸಿ ಅಡ್ವೈಸರ್.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕುಬೆಲೆಟ್ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಗಾಗಿ ನೋಡ್ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಕಂಟೇನರ್ಗಳನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ-ಹೆಚ್ಚು ಕಂಟೇನರ್ಗಳು, ಕುಬೆಲೆಟ್ ಹೆಚ್ಚು ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
CAdvisor ಒಂದು ನೋಡ್ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಕಂಟೈನರ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು kubelet ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು API ಮೂಲಕ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಟೈನರ್ಗಳು ಎಂದರೆ cAdvisor ಮತ್ತು kubelet ಎರಡಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಕೆಲಸ.
ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಹೆಚ್ಚಾದರೆ, ಅದು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹಾಳುಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ನೋಡ್ಗಳು ರೆಡಿ/ನಾಟ್ರೆಡಿ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ನಡುವೆ ಜಂಪ್ ಆಗುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ನೋಡ್ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಕಂಟೇನರ್ಗಳ ನಿಯಮಿತ ಕುಬೆಲೆಟ್ ತಪಾಸಣೆಗಳು ತುಂಬಾ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಈ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ . ನೋಡ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ನೀವು ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಾಡ್ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿವೆಯೇ ಅಥವಾ ಎಲ್ಲವೂ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಊಹಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲಸವನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಅನನುಕೂಲತೆ ಸಂಖ್ಯೆ 2. ಪ್ರತಿಕೃತಿಯ ಮೇಲಿನ ಮಿತಿ
ತುಂಬಾ ಕೆಲವು ನೋಡ್ಗಳು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಐದು ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಭ್ಯತೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಆದರೆ ಕೇವಲ ಎರಡು ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನಂತರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪ್ರತಿಕೃತಿ ಪದವಿಯನ್ನು ಎರಡಕ್ಕೆ ಇಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಐದು ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳನ್ನು ಎರಡು ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ವಿತರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಿಫಲವಾದರೆ, ಅದು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ.
ನೀವು ಐದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಪ್ರತಿ ಪ್ರತಿಕೃತಿಯು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ನೋಡ್ನಲ್ಲಿ ರನ್ ಆಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ನೋಡ್ನ ವೈಫಲ್ಯವು ಹೆಚ್ಚೆಂದರೆ ಒಂದು ಪ್ರತಿಕೃತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ.
ಹೀಗಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಭ್ಯತೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕನಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನೋಡ್ಗಳು ಬೇಕಾಗಬಹುದು.
ಅನನುಕೂಲತೆ ಸಂಖ್ಯೆ 3. ವೈಫಲ್ಯದ ಕೆಟ್ಟ ಪರಿಣಾಮಗಳು
ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನೋಡ್ಗಳೊಂದಿಗೆ, ಪ್ರತಿ ವೈಫಲ್ಯವು ಹೆಚ್ಚು ಗಂಭೀರ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಕೇವಲ ಎರಡು ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಿಫಲವಾದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅರ್ಧದಷ್ಟು ತಕ್ಷಣವೇ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಹಜವಾಗಿ, ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ವಿಫಲವಾದ ನೋಡ್ನಿಂದ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯನ್ನು ಇತರರಿಗೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಇದ್ದರೆ, ಸಾಕಷ್ಟು ಉಚಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಇಲ್ಲದಿರಬಹುದು. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ನೀವು ವಿಫಲವಾದ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ತರುವವರೆಗೆ ನಿಮ್ಮ ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಲಭ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ಹೀಗಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚು ನೋಡ್ಗಳು, ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ವೈಫಲ್ಯಗಳ ಪರಿಣಾಮ ಕಡಿಮೆ.
ಅನನುಕೂಲತೆ #4: ಇನ್ನಷ್ಟು ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಹಂತಗಳು
ಕ್ಲೌಡ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಸ್ವಯಂ-ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸೇರಿಸಲು ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ನೋಡ್ಗಳೊಂದಿಗೆ, ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚು ಹಠಾತ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲುಂಕಿ ಆಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎರಡು ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ 50% ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಆ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಗೆ ನೀವು ಪಾವತಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೀಗಾಗಿ, ನೀವು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಯೋಜಿಸಿದರೆ, ಸಣ್ಣ ನೋಡ್ಗಳು, ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ.
ಈಗ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಣ್ಣ ನೋಡ್ಗಳ ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ಎರಡನೇ ಆಯ್ಕೆ: ಅನೇಕ ಸಣ್ಣ ನೋಡ್ಗಳು
ಈ ವಿಧಾನದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಹಲವಾರು ದೊಡ್ಡ ನೋಡ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾದ ಆಯ್ಕೆಯ ಅನಾನುಕೂಲಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ.
ಪ್ಲೂಸ್
ಪ್ರೊ #1: ವೈಫಲ್ಯದ ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮ
ಹೆಚ್ಚು ನೋಡ್ಗಳು, ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಪಾಡ್ಗಳು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಪ್ರತಿ ಹತ್ತು ನೋಡ್ಗಳಿಗೆ ನೂರು ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ ಸರಾಸರಿ ಹತ್ತು ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಿಫಲವಾದರೆ, ನೀವು ಕೇವಲ 10% ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳು ಮಾತ್ರ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಉಳಿದ ನೋಡ್ಗಳು ವಿಫಲವಾದ ನೋಡ್ನ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಉಚಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಗಳು ಪಾಡ್ಗಳನ್ನು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಮರುಹೊಂದಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಮರಳುತ್ತವೆ.
ಪ್ರೊ #2: ಉತ್ತಮ ಪ್ರತಿಕೃತಿ
ಸಾಕಷ್ಟು ನೋಡ್ಗಳಿದ್ದರೆ, ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ನೋಡ್ ವಿಫಲವಾದಲ್ಲಿ, ಕೇವಲ ಒಂದು ಪ್ರತಿಕೃತಿ ಮಾತ್ರ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಮಿನುಸು
ಅನನುಕೂಲತೆ ಸಂಖ್ಯೆ 1. ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಕಷ್ಟ
ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರತಿ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ನೋಡ್ ಎಲ್ಲಾ ಇತರರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಬೇಕು, ಅಂದರೆ, ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಚತುರ್ಭುಜವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ಕಂಟ್ರೋಲರ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ನಲ್ಲಿರುವ ನೋಡ್ ನಿಯಂತ್ರಕವು ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ನೋಡ್ಗಳ ಮೂಲಕ ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ನಡೆಯುತ್ತದೆ - ಹೆಚ್ಚು ನೋಡ್ಗಳು, ನಿಯಂತ್ರಕದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೊರೆ.
etcd ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿನ ಲೋಡ್ ಕೂಡ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ - ಪ್ರತಿ ಕುಬೆಲೆಟ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯೂಬ್-ಪ್ರಾಕ್ಸಿ ಕರೆಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳಿಗೆ (API ಮೂಲಕ), ಇತ್ಯಾದಿಗಳಿಗೆ ವಸ್ತು ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡಬೇಕು.
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ವರ್ಕರ್ ನೋಡ್ ಮಾಸ್ಟರ್ ನೋಡ್ಗಳ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಘಟಕಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಲೋಡ್ ಅನ್ನು ಹೇರುತ್ತದೆ.
ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ಅಧಿಕೃತವಾಗಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ . ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಈಗಾಗಲೇ 500 ನೋಡ್ಗಳಿವೆ .
ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವರ್ಕರ್ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಮಾಸ್ಟರ್ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ಯೂಬ್-ಅಪ್ ವರ್ಕರ್ ನೋಡ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಮಾಸ್ಟರ್ ನೋಡ್ಗೆ ಸರಿಯಾದ VM ಗಾತ್ರ. ಅಂದರೆ, ಹೆಚ್ಚು ವರ್ಕರ್ ನೋಡ್ಗಳು, ಮಾಸ್ಟರ್ ನೋಡ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ಪಾದಕವಾಗಿರಬೇಕು.
ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ವಿಶೇಷ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ . ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನಿಮಗೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವರ್ಕರ್ ನೋಡ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಅನನುಕೂಲತೆ #2: ಹೆಚ್ಚು ಓವರ್ಹೆಡ್ ವೆಚ್ಚಗಳು.
ಪ್ರತಿ ವರ್ಕರ್ ನೋಡ್ನಲ್ಲಿ, ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಡೀಮನ್ಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಟೈನರ್ ರನ್ಟೈಮ್ (ಡಾಕರ್ನಂತಹ), ಕ್ಯೂಬ್-ಪ್ರಾಕ್ಸಿ ಮತ್ತು ಕ್ಯುಬೆಲೆಟ್, ಸಿಅಡ್ವೈಸರ್ ಸೇರಿದಂತೆ. ಒಟ್ಟಾಗಿ ಅವರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ನೀವು ಅನೇಕ ಸಣ್ಣ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ನಲ್ಲಿನ ಈ ಓವರ್ಹೆಡ್ನ ಪ್ರಮಾಣವು ದೊಡ್ಡದಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದೇ ನೋಡ್ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಡೀಮನ್ಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ 0,1 CPU ಕೋರ್ಗಳು ಮತ್ತು 0,1 GB ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ. ನೀವು 10 GB ಮೆಮೊರಿಯೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಹತ್ತು-ಕೋರ್ ನೋಡ್ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನಂತರ ಡೀಮನ್ಗಳು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ 1% ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, 1 GB ಮೆಮೊರಿಯೊಂದಿಗೆ ಹತ್ತು ಸಿಂಗಲ್-ಕೋರ್ ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಡೀಮನ್ಗಳು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ 10% ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಹೀಗಾಗಿ, ಕಡಿಮೆ ನೋಡ್ಗಳು, ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅನನುಕೂಲತೆ ಸಂಖ್ಯೆ 3. ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಅಸಮರ್ಥ ಬಳಕೆ
ಸಣ್ಣ ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಯಾವುದೇ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಉಳಿದ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಭಾಗಗಳು ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಅವುಗಳು ಬಳಕೆಯಾಗದೆ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರತಿ ಪಾಡ್ಗೆ 0,75 GB ಮೆಮೊರಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನೀವು ಹತ್ತು ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ 1GB ಮೆಮೊರಿಯೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಹತ್ತು ಪಾಡ್ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು, ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ ಅನ್ನು 0,25GB ಬಳಕೆಯಾಗದ ಮೆಮೊರಿಯೊಂದಿಗೆ ಬಿಡಬಹುದು.
ಅಂದರೆ ಇಡೀ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ನ 25% ರಷ್ಟು ಮೆಮೊರಿಯು ವ್ಯರ್ಥವಾಗುತ್ತದೆ.
10 GB ಮೆಮೊರಿಯೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ನೋಡ್ನಲ್ಲಿ, ನೀವು ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳಲ್ಲಿ 13 ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು - ಮತ್ತು 0,25 GB ಯ ಒಂದು ಬಳಕೆಯಾಗದ ತುಣುಕು ಮಾತ್ರ ಇರುತ್ತದೆ.
ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮೆಮೊರಿಯ 2,5% ಮಾತ್ರ ವ್ಯರ್ಥವಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೀಗಾಗಿ, ದೊಡ್ಡ ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹಲವಾರು ದೊಡ್ಡ ನೋಡ್ಗಳು ಅಥವಾ ಅನೇಕ ಚಿಕ್ಕವುಗಳು?
ಆದ್ದರಿಂದ, ಯಾವುದು ಉತ್ತಮ: ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ದೊಡ್ಡ ನೋಡ್ಗಳು ಅಥವಾ ಅನೇಕ ಚಿಕ್ಕವುಗಳು? ಯಾವಾಗಲೂ ಹಾಗೆ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಉತ್ತರವಿಲ್ಲ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗೆ 10 GB ಮೆಮೊರಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ದೊಡ್ಡ ನೋಡ್ಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಭ್ಯತೆಗಾಗಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗೆ ಹತ್ತು ಪಟ್ಟು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಕೇವಲ ಎರಡು ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳನ್ನು ಇರಿಸುವ ಅಪಾಯವು ಅಷ್ಟೇನೂ ಯೋಗ್ಯವಾಗಿಲ್ಲ - ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ಹತ್ತು ನೋಡ್ಗಳು ಇರಬೇಕು.
ಮಧ್ಯಂತರ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಆಯ್ಕೆಯ ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ. ಬಹುಶಃ ಕೆಲವು ವಾದಗಳು ಇತರರಿಗಿಂತ ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿವೆ.
ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಮಾಡುವುದು ಅನಿವಾರ್ಯವಲ್ಲ. ಒಂದೇ ಗಾತ್ರದ ನೋಡ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೊದಲು ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಯಾವುದೂ ತಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ, ನಂತರ ಅವುಗಳಿಗೆ ಬೇರೆ ಗಾತ್ರದ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು. ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿರುವ ವರ್ಕರ್ ನೋಡ್ಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿರಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಎರಡೂ ವಿಧಾನಗಳ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು.
ಒಂದೇ ಪಾಕವಿಧಾನವಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸನ್ನಿವೇಶವು ತನ್ನದೇ ಆದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆ ಮಾತ್ರ ಸತ್ಯವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ತಂಡದಿಂದ ಅನುವಾದವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ .
ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು: .
ಮೂಲ: www.habr.com
