Esta funcionalidad permite a Karpenter monitorizar y optimizar continuamente la ubicación de los pods, logrando una mejor utilización de los recursos de las instancias y, en consecuencia, una reducción de los costes de cómputo.

En versiones anteriores, Karpenter se limitaba a eliminar los nodos de trabajo que no tuvieran pods que no fueran daemonsets. Esto podía dar lugar a que algunos nodos quedaran infrautilizados con el tiempo, a medida que las cargas de trabajo se reprogramaban. La consolidación de cargas de trabajo perfecciona el modelo de escalado automático eficiente y rentable de Karpenter, consolidando las cargas de trabajo en el menor número posible de instancias y al menor coste, sin dejar de cumplir las restricciones de recursos y programación de los pods.

Un ejemplo práctico. Imaginemos un escenario donde se despliega una aplicación con múltiples réplicas, un núcleo de CPU para cada pod y una restricción de dispersión de topología zonal. Inicialmente, Karpenter aprovisionará un conjunto de nodos para satisfacer los requisitos especificados en el manifiesto de la aplicación, incluyendo tanto los requisitos de cómputo como las restricciones de programación.

Si posteriormente se reducen las réplicas de la aplicación, disminuyendo la utilización de recursos solicitada, Karpenter entrará en acción. Procederá a eliminar el nodo infrautilizado, pero no sin antes aislarlo y drenar los pods que contiene. Los pods se reprogramarán entre las instancias restantes, garantizando que se sigan cumpliendo los requisitos de recursos y las restricciones de programación. De esta forma, Karpenter optimiza los costes de cómputo del clúster al eliminar una de las instancias, lo que se traduce en una reducción del coste del plano de datos para la carga de trabajo.

Para aprovechar al máximo la consolidación de cargas de trabajo de Karpenter, es fundamental seguir algunas buenas prácticas: 

  • Especificar con precisión los requisitos de CPU y memoria para los pods. 

  • Utilizar un sistema de monitorización de costes como Kubecost junto con Karpenter, especialmente en entornos de producción. 

La consolidación de cargas de trabajo de Karpenter, junto con la aplicación de buenas prácticas en la solicitud de recursos, puede suponer un ahorro significativo en los costes del plano de datos en Kubernetes.