有什么开源的Kuernetes平台吗?

花折-KueDoor

花开堪折直须折莫待无花空折枝

开思开源第一弹：基于AI推荐+专家经验的K8S负载感知调度与容量管控

概述

<>花折-KueDoor是一个使用Python+Vue开发，基于K8S准入控制机制的微服务资源管控平台。专注微服务每高峰时段的资源视角，实现了微服务的资源分析计与强管控，确保微服务资源的资源申请率和实使用率一致。

架构图

功能描述

采集K8S微服务每业务高峰时段P95的CPU内存消耗，以及需求、值与Pod数。基于采集的数据实现了一个Grafana看板并集成到了WEUI。

<>基于维度采集每高峰时段P95的资源数据,可以很好的观察各微服务长期的资源变化情况，即使查看1年的数据也很流畅。高峰时段全局资源计与各<>资源TOP10命名空间级别高峰时段P95资源使用量与<>资源消耗占整体资源的例<>微服务级别高峰期整体资源与使用率分析微服务与<>Pod级别的资源曲线图(需求值,值,使用值)

每从采集的数据中，获取最近10天各微服务的资源信息，获取资源消耗最大的P95资源，作为微服务的需求值写入数据库。

✨<>基于准入控制机制实现K8S微服务资源的<>实使用率和资源申请需求值保持一致，具有非常重要的意义。<>K8S调度器通过实的资源需求值就能够更精确地将Pod调度到合适的节点上，<>避免资源碎片，实现节点的资源均衡。♻<>K8S自动扩缩容也依赖资源需求值来判断，<>实的需求值可以更精准的触发扩缩容作。<>K8S的保障服务质量（QoS机制）与需求值结合，实需求值的Pod会被优先保留，<>保证关键服务的正常运行。

实现了一个K8S管控与展示的WEUI。

⚙️对微服务的最新、每高峰期的<>P95资源展示，以及对<>Pod数、资源值的。⏱️支持<>即时、定时、周期性任务执行微服务的<>扩缩容和重启作。基于NGINXasic<>认证，支持LDAP，支持所有<>作审计志与通知。在前端页面集成Grafana看板,更优雅的展示与分析采集的微服务数据。

当微服务更新部署时，基于K8S准入控制机制对资源进行管控【默认不开启】：

<>控制每个微服务的Pod数、需求值、值必须与数据库一致，以确保微服务的实使用率和资源申请需求值相等，从而实现微服务的一管控与Pod的负载感知调度均衡能力。<>对未管控的微服务，会部署失败并通知，必须在WEUI新增微服务后才能部署。（作为新增微服务的唯一管控入口，杜绝未经允许的新服务部署。）通过本项目基于<>K8S准入机制的扩展思路，大家可以自行简单定制需求，即可对K8S实现各种高灵活性与扩展性附加能力，诸如一或者个性化的<>拦截、、策略、标记微服务等功能。

K8S准入控制逻辑

<>如果觉得项目不错，麻烦动动小手点个⭐️Star⭐️如果你还有想法或者需求，欢迎在issue中交流

<>项目仓库：s://githu/CassInfra/KueDoor

2025KueDoorRoadMap

<>KueDoor项目进度s://githu/orgs/CassInfra/projects/1多K8S支持：在一的WeUI对多K8S做管控和资源分析展示。英文版发布集成K8S实时监控能力，实现一键部署，整合K8S实时资源看板，接入K8S异常AI分析能力。微服务AI评分：根据资源使用情况，发现资源浪费的问题，结合AI缩容，降本增效，做AI综合评分。微服务AI缩容：基于微服务高峰期的资源信息，对接AI分析与专家经验，计算微服务Pod数是否合理，生成缩容指令与计。根据K8S节点资源使用率做节点管控与调度分析采集更多的微服务资源信息:QPS/JVM/GC针对微服务Pod做精细化作：隔离、删除、dump、jstack、jfr、jvm

部署说明

0.需要已有Prometheus监控K8S

需要有cadvisor和kue-state-metri这2个JO，才能采集到K8S的以下指标-container_cpu_usage_seconds_total-container_memory_working_set_ytes-container_spec_cpu_quota-kue_pod_container_-kue_pod_container_resoce_limits-kue_pod_container_resoce_requests

1.部署Cert-manager

用于K8utatingWehook的强制s认证