现在 Karmada 提供了集群资源模型[3]的能力来基于集群空闲资源做调度决策 。在资源建模的过程中，它会收集所有集群的节点与 Pod 的信息 。这在大规模场景下会有一定的内存消耗 。如果你不使用这个能力，你可以关闭集群资源建模[4]来进一步减少资源消耗 。
总结与展望根据测试结果分析，Karmada可以稳定支持100个大规模集群，管理超过50万个节点和200万个Pod 。
在使用场景方面，Push模式适用于管理公有云上的Kubernetes集群，而Pull模式相对于Push模式涵盖了私有云和边缘相关的场景 。在性能和安全性方面，Pull模式的整体性能要优于Push模式 。每个集群由集群中的karmada-agent组件管理，且完全隔离 。但是，Pull模式在提升性能的同时，也需要相应提升karmada-apiserver和karmada-etcd的性能，以应对大流量、高并发场景下的挑战 。具体方法请参考kubernetes对大规模集群的优化 。一般来说，用户可以根据使用场景选择不同的部署模式，通过参数调优等手段来提升整个多集群系统的性能 。
由于测试环境和测试工具的限制，本次测试尚未测试到Karmada多集群系统的上限，同时多集群系统的性能测试仍处于方兴未艾的阶段，下一步我们将继续优化多集群系统的测试工具，系统性地整理测试方法，以覆盖更大的规模和更多的场景 。
参考资料[1]https://github.com/kubernetes/perf-tests/blob/master/clusterloader2/docs/GETTING_STARTED.md:
经验总结扩展阅读
- 免费店铺取名字大全 店铺名称评分测试打分免费
- 抖音外卖测试独立板块入口在哪
- 红魔6SPro游戏测试_红魔6SPro游戏表现
- 1分钟完成在线测试部署便捷收集班级同学文件的web管理系统
- 小米Civi续航怎么样_小米Civi续航测试
- 荣耀Magic3Pro续航测试_荣耀Magic3Pro续航怎么样
- 红米note10pro发热严重吗_红米note10pro发热测试
- 四 【单元测试】Junit 4--Junit4参数化
- 三 【单元测试】Junit 4--Junit4断言
- 二 【单元测试】Junit 4--eclipse配置Junit+Junit基础注解