

紅帽從今年初開始提供了一個容器層級的電力監控工具的技術預覽,可以整合到自家混合雲平臺OpenShift中,用於監控雲原生應用的功耗與能耗,來查看每個Pod或命名空間的能耗情況,但尚未支援碳排監控功能。
從電力監控儀表板中,使用者不僅可以查看每日Pod或Namespace叢集中占用CPU能耗的整體情況,包括所選CPU架構和受監控指定的節點數量等,還可放大檢視每個Namespace在不同時段的能耗和功耗變化,並提供每小時的更新頻率。此外,也可以優先列出能耗過高的Namespace叢集,了解哪些容器和Pod消耗的電量最多,做為日後能耗改善的參考依據。_紅帽
每個Pod或命名空間的能耗都能納入監控
紅帽目前雖然還沒將Kepler變成OpenShift的內建功能,但隨著去年11月,OpenShift 4.14版本的發布後,紅帽開始推出了採用Kepler專案所開發的電力監控功能的開發者預覽,讓開發者可以透過安裝外掛的方式,直接將其整合到OpenShift主控臺的儀表板上,方便用戶進行查看和分析。隨後在今年1月底,這項功能進入技術預覽階段,目前尚未推出正式版。
從電力監控儀表板中,使用者不僅可以查看每日所有Pod或Namespace叢集中占用CPU能耗的整體情況,包含所選CPU架構和受監控指定的節點數量等,還可放大檢視每個Namespace在不同時段的能耗和功耗變化,並提供每小時的更新頻率。此外,也可以優先列出能耗過高的Namespace叢集,了解哪些容器和Pod消耗的電量最多,做為加強能耗改善的參考依據。
值得注意的是,在OpenShift中這項功能目前僅提供Pod、Namespace的功耗和能耗資訊,尚未包含碳排放資訊。因此,企業必須自行將每個容器或運算節點所消耗的kWh能耗資訊乘上碳排放因子,才能夠換算出相應的碳排放量,還無法直接在OpenShift中來查看每個容器或節點的碳排狀況。
紅帽表示,透過Kepler工具能夠協助企業更容易觀察、分析、優化和記錄雲端原生應用程式的功耗,而且不僅僅是能產出相關能耗報告,還能用於建立和追蹤其碳足跡,甚至是與軟體工程CI/CD工作流程緊密結合等。

紅帽最新提供的Kepler技術支援矩陣顯示了目前已支援和計畫提供技術支援情 況,最底層是作業環境層(包含裸機、虛擬機器環境),再上一層是電力資訊收 集層(主機板、硬體元件),最上面是應用層(Pod、容器、Process和VM)。_紅帽
Kepler專案未來計畫提供技術支援
根據紅帽最新提供的Kepler技術支援矩陣顯示了目前已支援和計畫提供技術支援情況,涵蓋了作業環境層、電力資訊收集層,以及應用層。
首先,在底層作業環境上,Kepler現已可支援跨不同作業環境,包括裸機和虛擬機器環境,來監測每個容器化應用的能耗,之後還將支援可信賴執行環境TEE架構。再上一層是電力資訊收集層,一方面支援來自BMC/HMC硬體管理主控臺的電力數據源,未來也將能進一步支援儲存、網路以及外部的電力資訊。另一方面,Kepler支援目前主流的硬體元件及記憶體,包含CPU、GPU、DRAM記憶體和QAT加解密加速器。最上面的應用層,Kepler不只可以支援Pod、容器,還能夠提供Process和虛擬機器的支援。也就是說,即使是在非雲原生環境中,也能夠使用Kepler進行VM的能耗監測和管理。

除了Kepler專案之外,從紅帽一份雲原生永續性發展藍圖中透露出他們未來在雲原生永續發展上,還將積極推動三項雲原生永續性專案計畫及發展。由左至右分別是能夠感知功耗變化並調整工作負載排程的Peaks專案,還有專注於利用ML模型預測和調整Pod資源使用進行調度的Clever專案。最後一個發展計畫則和減碳相關,能夠自動根據容器化應用的工作負荷進行調度,將高耗能的工作負載分配到碳排放足跡較低的環境中執行。 _紅帽
紅帽雲原生永續性發展藍圖
除了Kepler專案之外,從紅帽一份雲原生永續性發展藍圖中透露出他們未來在雲原生永續發展上將積極推動三項雲原生永續性專案及發展。紅帽提到的第一個雲原生永續性專案是Peaks專案。這是由紅帽、ET和IBM去年10月發起的專案,它是一個能夠感知功耗並調整工作負載排程的工具,使用該工具可以透過從Kepler中取得的能耗資訊以及綜合能源效率、資源利用率和硬體的相關性,進而計算出其功耗效率資訊,作為能源效率工作負載調度的參考依據,來最佳化其每瓦特效能。
第二項雲原生永續專案則是Clever專案,專注於利用ML模型來預測和調整Pod資源使用和進行調度,以便能夠根據工作負載自動擴展或縮放Pod節點,達到功耗效能最優化。
紅帽提到的最後一個雲原生永續發展方向則和減碳相關,未來能夠自動根據容器化應用的工作負荷進行調度,將高耗能的工作負載分配到碳排放足跡較低的環境中執行,確保在工作負載的生命周期內落實永續目標。除了Kepler已加入CNCF基金會沙盒專案,Peaks和Clever專案目前均已放上GitHub 上。