问题描述
在Google Cloud项目中使用一个包含3个节点的Kubernetes集群，每个节点的配置为n1-standard-1: 1 vCPU，3.75 GB RAM。最近，他运行了一个测试，创建了大约150个作业。其中一半的作业运行了一个Hello World脚本，另一半由于配置错误而失败，这些作业通过重新启动新的Pod来不断重试。
用户在控制台中观察到以下图表：
从图表中可以看出，集群的利用率似乎被限制在最大利用率的3%（如果我正确解读单位的话）。令用户困扰的是，在他的测试中，Pod的数量/利用率不应该是恒定的，所以他不希望利用率呈现出这样的平坦线。
此外，用户注意到大约有30个Pod处于无法调度状态，因此他最初的想法是已经达到了实例的最大利用率。
附加信息编辑
用户认识到他的测试设计存在问题，因此目前还不能得出关于最大利用率的结论。
解决方案
在你的情况下，图表显示的利用率是关于Kubernetes集群资源的使用情况。让我们解释这个图表的一些含义和背后的原因。
利用率图表解读
该图表显示的是集群资源的利用率，以及每个时间段内正在运行的Pod的数量。单位可能是百分比，表示资源使用率与总资源的比例。
利用率为什么低于预期
根据你的描述，你运行了150个作业，每个作业创建了一些Pod。其中一半的作业成功运行，另一半由于配置错误而失败，并且不断重试创建新的Pod。这可能会导致以下情况之一：
资源限制：你的集群中的虚拟机实例（节点）具有1 vCPU 和 3.75 GB RAM。这可能限制了集群可以同时运行的Pod数量，从而影响了总体资源利用率。
Pod启动速度：由于Pod的启动需要一些时间，特别是在节点资源有限的情况下，可能导致Pod无法迅速启动，从而限制了资源利用率。
Pod失败重试：由于配置错误，一些Pod一直处于失败状态并不断重试。这可能导致资源利用率保持较低水平，因为这些Pod无法成功启动。
解决方案建议
在你的情况下，如果你希望更深入地了解集群的资源利用率和Pod的行为，可以考虑以下步骤：
调整资源限制：如果你预期需要更多的资源来运行你的作业，可以考虑将节点配置升级为具有更多vCPU和内存的实例。这将允许集群同时运行更多的Pod，提高资源利用率。
优化Pod启动速度：你可以尝试优化Pod的启动时间，例如通过预加载镜像、调整资源请求和限制，以及使用Pod预取等方式。
解决配置问题：修复导致一些Pod配置错误的问题，以便它们能够成功启动并正常运行，而不是不断重试。
考虑自动扩展：如果你的工作负载经常需要大量Pod，可以考虑使用Kubernetes的自动扩展功能，以根据工作负载的需要动态调整节点数量。
请注意，资源利用率的提高可能会涉及到集群的调整和性能优化，具体的解决方案可能需要根据你的实际情况进行调整。如果你希望更详细的指导，可以提供更多有关集群配置、作业脚本和需求的详细信息。