tokkolabs/autospotting Docker 镜像 - 轩辕镜像

AutoSpotting

镜像概述和主要用途

AutoSpotting是领先的开源Spot市场自动化工具，优化目标是让用户能够轻松、无摩擦地在任何规模采用EC2 Spot市场。它通常用于监控现有长期运行的Auto Scaling组，只需最少的配置更改（通常只需添加标签，甚至可通过现有标签避免），即可实现通常70%-90%的Spot成本节省，且比其他工具和解决方案集成性更好、成本效益更高、更易于采用。

核心功能和特性

主要功能

• 自动替换实例：逐步将Auto Scaling组中的按需实例替换为配置相同、规格至少相当的Spot实例，不改变组的启动配置。
• 灵活保留按需实例：可配置保留一定比例或绝对数量的按需实例，确保业务稳定性。
• 自动故障转移：Spot实例终止时，自动故障转移到按需实例。
• 即时替换新实例：对匹配标签的新Auto Scaling组，超出保留数量的新按需实例在启动后几秒内被Spot实例替换。
• 容量不足处理：Spot容量不足时，每几分钟持续尝试替换，直至成功。
• 价格与规格优化：考虑Spot和按需价格、不同Spot产品、预留实例折扣，自动选择最便宜的兼容实例类型。
• 跨区域支持：单个安装可并行处理整个AWS账户所有区域的启用组，也可限制区域。

Kubernetes集成

• 节点排水功能：管理Kubernetes集群节点时，可配置在终止EC2实例前对节点进行封锁（cordon）和排水（drain）。
• 配置选项：通过环境变量ENABLE_KUBERNETES_DRAIN=true启用，支持自定义kubeconfig、排水超时时间（--kubernetes_drain_timeout）和宽限期（--kubernetes_drain_grace_period_seconds）。
• RBAC权限：需授予节点列表/更新、Pod列表/删除、驱逐请求创建权限，Kubernetes版本需1.10及以上。

使用场景和适用范围

适用场景

• 运行长期服务的AWS Auto Scaling组，需要降低计算成本。
• 希望采用Spot实例但希望最小化配置和管理开销的环境。
• Kubernetes集群节点管理，需在节点终止前安全迁移Pod。
• 需要在Spot实例不可用时自动保障服务可用性的业务。

适用范围

• AWS账户内所有区域或指定区域的Auto Scaling组。
• 长期运行、稳定负载的应用，支持实例替换（无状态或有状态但已配置持久化）。
• Kubernetes 1.10+集群的EC2节点管理。

详细使用方法和配置说明

部署方式

AutoSpotting主要通过CloudFormation或Terraform栈部署，包含Lambda函数、CloudWatch事件触发器等基础设施。也可通过Docker容器在本地Linux、macOS/Windows或Kubernetes集群中运行。

通过CloudFormation部署（评估版本）

点击以下链接启动评估版本CloudFormation栈（可能存在30天过期限制）：
![Launch]([***]

通过Terraform部署

使用官方Terraform模块：terraform-aws-autospotting

Docker容器运行（本地/K8s）

可将AutoSpotting二进制打包为Docker容器运行，适用于本地测试或Kubernetes集群部署（需自行实现其他基础设施组件）。示例Docker运行命令：

bash
docker run -e AWS_ACCESS_KEY_ID=your_key -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret \
  autospotting/autospotting:latest --enable_kubernetes_drain=true --kubeconfig=/path/to/kubeconfig

配置说明

启用AutoSpotting

通过为Auto Scaling组添加标签启用，默认标签为spot-enabled=true（可配置其他标签键）。

核心配置参数

• 保留按需实例：通过标签或全局配置设置保留比例（如spot-on-demand-percentage=10）或绝对数量（如spot-on-demand-instances=2）。
• Kubernetes集成：
  • 环境变量：ENABLE_KUBERNETES_DRAIN=true（启用排水）、KUBERNETES_DRAIN_TIMEOUT=300s（超时时间）、KUBERNETES_DRAIN_GRACE_PERIOD_SECONDS=60（宽限期）。
  • RBAC配置（需在K8s集群中应用）：

    yaml
    apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
    kind: ClusterRole
    metadata:
      name: autospotting-kubernetes-drain
    rules:
    - apiGroups: [""]
      resources: ["nodes"]
      verbs: ["get", "list", "patch", "update"]
    - apiGroups: [""]
      resources: ["pods"]
      verbs: ["get", "list", "delete"]
    - apiGroups: ["policy"]
      resources: ["pods/eviction"]
      verbs: ["create"]
    ---
    apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
    kind: ClusterRoleBinding
    metadata:
      name: autospotting-kubernetes-drain
    roleRef:
      apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
      kind: ClusterRole
      name: autospotting-kubernetes-drain
    subjects:
    - kind: ServiceAccount
      name: autospotting
      namespace: kube-system
    

工作流程

1. 部署CloudFormation/Terraform栈，创建Lambda函数及相关资源。
2. 为目标Auto Scaling组添加启用标签（如spot-enabled=true）。
3. AutoSpotting监控组内实例，逐步替换超出保留数量的按需实例为Spot实例。
4. 持续监控Spot实例状态，终止时自动启动新Spot实例，失败则故障转移至按需实例。

常见问题

常见问题请参考官方FAQ，建议在寻求支持前查阅。

注意事项

• 评估版本：免费但可能不稳定，30天过期，适合测试。
• 稳定版本：通过订阅获取，无过期限制，提供支持，适合生产环境。
• 自定义构建：可从开源代码自行构建，需自行维护，无官方支持。