Аудит Kubernetes
Глубокий анализ кластеров: ноды, поды, workloads, storage, метрики. Находим переплаты и показываем, где сэкономить.
Обзор
Oopps.ai автоматически подключается к вашим Managed Kubernetes кластерам через
kubeconfig и собирает полную картину: utilization нод,
requests/limits подов, storage usage, metrics-server данные.
На основе собранных данных платформа формирует детальный отчёт с findings и рекомендациями по оптимизации. Каждый finding содержит приоритет, описание проблемы и расчётную экономию.
Что анализируется
| Категория | Что собирается | Зачем |
|---|---|---|
| Nodes | CPU/RAM capacity, allocatable, conditions | Найти недогруженные ноды |
| Pods | requests, limits, actual usage (metrics-server) | Найти overrequested workloads |
| Workloads | Deployments, StatefulSets, DaemonSets, Jobs | Ранжировать по потреблению |
| Storage | PVC, PV, StorageClasses, unbound volumes | Найти неиспользуемые диски |
| Namespaces | Суммарное потребление по namespace | Top consumers |
Как запустить аудит
Проверьте подключение
Убедитесь, что кластер подключён: перейдите в раздел Кластеры и проверьте, что статус кластера — «Connected».
Запустите аудит
Перейдите в Аудиты → Запустить аудит.
Выберите кластер
Выберите конкретный кластер или нажмите «Аудит всех кластеров», чтобы проверить все подключённые кластеры одновременно.
Дождитесь результатов
Аудит обычно занимает 30–60 секунд. По завершении вы увидите отчёт с findings и рекомендациями.
Отчёт аудита
После завершения аудита формируется структурированный отчёт, который включает следующие разделы:
Node Pool Analysis
Утилизация CPU и RAM по каждой ноде кластера. Платформа показывает текущую загрузку, allocatable ресурсы и даёт рекомендацию по right-sizing — уменьшить или увеличить пул нод.
Workload Rankings
Top-10 workloads по CPU и RAM consumption. Позволяет быстро понять, какие именно сервисы потребляют больше всего ресурсов и где стоит начать оптимизацию.
Namespace Totals
Расход ресурсов по namespace. Полезно для мультитенантных кластеров, где нужно понять, какой команде или проекту принадлежат основные затраты.
Storage Analysis
PVC usage, unbound volumes, неиспользуемые StorageClasses. Часто забытые PVC после удаления деплоев продолжают оплачиваться — платформа находит их.
Findings
Конкретные проблемы с приоритетом: critical, warning, info. Каждый finding содержит описание проблемы, затронутый ресурс и рекомендуемое действие.
Типы findings
| Тип | Описание | Пример |
|---|---|---|
| Overrequested workload | requests значительно больше actual usage | Deployment nginx requests 4 CPU, uses 0.1 |
| Underutilized node | Нода загружена менее 30% | Node pool с 8 CPU, используется 1.5 |
| Idle workload | Pods работают, но не обрабатывают трафик | CronJob завершился, pods висят |
| Unbound PVC | PersistentVolumeClaim не привязан к поду | Забытый PVC после удаления деплоя |
| Missing limits | Workload без resource limits | Может забрать все ресурсы ноды |
Требования
- metrics-server должен быть установлен в кластере (для данных actual usage)
-
kubeconfigс правами на чтение pods, nodes, deployments, PVCs
Если metrics-server не установлен, аудит всё равно работает, но без данных actual usage. Рекомендации будут основаны только на requests/limits и будут менее точными.
Что дальше?
- Рекомендации — как применять результаты аудита для экономии.
- GitOps — автоматическое применение изменений через Merge Request.
- Биллинг и аномалии — мониторинг расходов и алерты.