导读

了解Amazon EKS自动模式如何在亚马逊云科技上全面自动化Kubernetes集群的计算、存储和网络管理。Amazon EKS自动模式现在通过自动配置基础设施、选择最佳计算实例、动态扩展资源、持续优化成本、修补操作系统以及与亚马逊云科技安全服务集成，进一步简化了Kubernetes管理。观看现场演示，学习如何一键创建新的、可立即部署应用的Amazon EKS集群，在集群上部署示例工作负载，在现有集群中启用新功能，以及将现有运行中的应用迁移到全自动化环境。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

云计算世界自亚马逊云科技问世以来经历了巨大变革。2006年，Amazon S3和Amazon EC2等基础云服务的推出彻底改变了应用程序的构建和部署方式。随着各种云计算基础设施和高阶服务的激增，业界迫切需要一个统一的操作模型来应对日益复杂的云环境，为Kubernetes的兴起铺平了道路。

Kubernetes最初旨在帮助客户管理日益增长的云复杂性，如今已成为领先的云操作模型，其受欢迎程度与日俱增。2023年，高达84%的组织在生产环境中使用或试点Kubernetes，巩固了其作为云操作事实标准的地位。

Kubernetes的吸引力在于其相对简单的API集，用于管理大量服务器和协调跨服务器运行的应用程序。Kubernetes诞生于云复杂性时代，注重一致性，确保跨不同应用程序和部署环境保持简单性而不牺牲灵活性。尽管Kubernetes本身涵盖了构建、部署、扩展和运行任何类型应用程序所需的绝大部分功能，但其真正的力量在于可扩展性，拥有195多个由云原生计算基金会(CNCF)管理的开源项目，以及数百个在Kubernetes上运行、与之集成或扩展Kubernetes的景观项目。

然而，运行和操作Kubernetes集群是一项艰巨的任务，促使亚马逊云科技在2017年的re:Invent大会上推出Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)。这一推出是为了响应客户反馈，即大规模管理Kubernetes存在困难，需要监控、扩展和管理Kubernetes控制平面以满足安全性和弹性要求，同时还需寻找将集群和应用程序与其他必需的亚马逊云科技服务集成的方法。

自问世以来，Amazon EKS已成为运行Kubernetes的最可信赖方式，将托管Kubernetes控制平面的非差异化繁重工作卸载给亚马逊云科技，同时保持完全的Kubernetes一致性。这使客户能够专注于运行应用程序，而不是管理控制平面基础设施。亚马逊云科技在过去七年里不遗余力地推出了250多项新功能，扩展到更多地区，降低价格，引入用于存储和网络的开源插件，甚至创建了成为新兴行业标准的全新开源项目，如Carpentor。

尽管EKS及其托管控制平面带来了显著简化，但客户在管理实际运行应用程序的集群数据平面时仍面临挑战。这一过程涉及选择创建集群的方式、为生产级工作负载选择和配置必需的Kubernetes插件、从Amazon EC2庞大的实例类型组合中为运行应用程序提供理想的计算资源，以及持续监控、修复和升级基础设施和操作软件，因为新的Kubernetes版本或操作系统补丁不断发布。此外，客户还必须持续分析和优化已配置的基础设施，以实现成本效益。

为解决这些挑战，亚马逊云科技在2024年的re:Invent大会上宣布推出Amazon EKS Auto Mode，这是轻松运行生产就绪Kubernetes集群的重大进化，也是亚马逊云科技对Kubernetes在云中运行方式的愿景的实现。EKS Auto Mode使客户能够为任何新的或现有集群创建符合Kubernetes标准的托管计算、存储和网络，从而更轻松地利用亚马逊云科技为Kubernetes应用程序提供的安全性、可用性、可扩展性和运营卓越性。

使用EKS Auto Mode，客户可以创建预配置了基本功能和亚马逊云科技七年来每年运行数千万个集群所积累的最佳实践的应用程序就绪Kubernetes集群。Auto Mode根据应用程序需求动态扩展集群计算资源，并在客户账户中使用亚马逊云科技控制的访问权限和生命周期管理来选择、配置、保护和升级亚马逊云科技托管的EC2实例。它处理操作系统补丁、健康监控和更新，并默认使用临时的、有时间限制的计算资源，从而加强安全态势。

为保持效率，Auto Mode会自动为应用程序选择最佳EC2实例，并持续优化成本。它还简化了集群升级，减少了运行Kubernetes集群所需的操作工作，使客户能够专注于对业务至关重要的活动，而不是管理集群的基础设施。

今年早些时候的有限测试版中，Astronomer和FICO等客户分享了使用EKS Auto Mode的经验。Astronomer是一家致力于通过其现代数据编排平台Astro(由Apache Airflow提供支持)赋能企业和数据团队，实现全球数据交付的公司。该公司将大约300个Amazon EKS集群作为其Astro Airflow as a Service产品的基础设施基础。通过采用EKS Auto Mode，Astronomer能够将支持集群所需的时间和工程工作量显著减少近50%，同时还降低了计算基础设施成本。

FICO是一家领先的分析软件公司，帮助90多个国家的企业做出更好的决策，推动更高水平的增长、盈利能力和客户满意度。FICO为全球企业(包括美国95%的金融机构)提供高容量分析软件和工具。在参与同一测试版后，FICO决定使用EKS Auto Mode为非生产和临时开发人员环境提供支持，以降低基础设施、计算支出和投入运营的时间。FICO目前正在评估将EKS Auto Mode用于生产环境，以进一步减少整个环境中管理基础设施所需的工程工作量。

Todd Neil是EKS Auto Mode的首席工程师，他演示了使用Auto Mode的简易性，只需在EKS控制台中几次点击即可创建全新的EKS Auto Mode集群。他选择了所需的Kubernetes版本、集群和节点IAM角色以及网络设置，而Auto Mode则自动启用了可观测性和集群日志记录。几分钟内，亚马逊云科技就为他配置了新的高可用性EKS控制平面，Todd获得了一个完全运行的EKS Auto Mode集群，无需任何计算资源。

接下来，Todd将一个示例应用程序应用到该集群，展示了EKS Auto Mode如何自动启动节点以支持计算需求，并根据需要动态扩展资源。他强调了无缝升级过程，EKS Auto Mode通过启动替换节点并在无需操作员干预的情况下迁移工作负载，优雅地将集群升级到较新的Kubernetes版本。

EKS Auto Mode最令人兴奋的功能之一是其健康监控和自动修复能力。Todd演示了如何在每个EKS Auto Mode节点上部署的节点监控代理通过Kubernetes原生构造(如节点状态条件和事件)来检测和报告各种节点子系统故障。当诱发节点故障时，EKS Auto Mode会自动启动替换节点、优雅地迁移工作负载并修复故障，无需任何操作员干预，从而确保应用程序的可用性和弹性。

接下来，Alex Kesner深入探讨了EKS Auto Mode的具体功能，重点介绍了三大类集成集群功能:自动扩展和生命周期管理、网络和存储。

在计算层面，EKS Auto Mode由Carpentor提供支持，可动态选择和扩展最适合应用程序的实例类型，同时持续优化成本。Auto Mode引入了Amazon EC2实例的全新操作模型，称为EC2托管实例。这些实例由亚马逊云科技服务(如EKS)在客户账户中部署，将启动、保护和管理实例的责任委托给服务。客户可以通过用户定义的Auto Mode节点池选择特定的EC2实例类型，并从各种实例类型购买选项(如计算节省计划、预留实例或现货实例)中获得成本节省。

EKS Auto Mode实例运行在Bottlerocket上，这是一种来自Amazon的容器优化操作系统，可提高安全态势和性能，并降低与通用操作系统相比的安全开销。

在网络方面，EKS Auto Mode在每个实例上本地运行Accordion S，消除了常见的扩展挑战。它还简化了现有的VPC CNI，提供具有默认网络策略强制执行的Pod和服务网络。一个完全托管的网络代理在每个节点上运行，确保工作负载具有必要的连接。此外，Auto Mode还提供了一个预配置了网络最佳实践的托管负载均衡器，通过应用程序负载均衡器满足Kubernetes Ingress，通过网络负载均衡器满足服务资源。

在存储方面，Auto Mode包括EBS CSI驱动程序用于块存储，允许客户直接从应用程序配置和管理Amazon EBS块存储卷的生命周期。

EKS Auto Mode 完全符合 Kubernetes 标准，使客户能够利用经过验证的 CNCF 开源项目和合作伙伴解决方案进行部署。亚马逊云科技 致力于不断扩大与 EKS Auto Mode 兼容的合作伙伴解决方案生态系统。

总而言之，Amazon EKS Auto Mode 旨在通过减少新工作负载启动所需的时间来提高敏捷性，从而加快新产品或现代化应用程序的交付速度。它通过简化 Kubernetes 应用程序和集群升级的管理来降低运营开销，让客户能够专注于关键业务活动。Auto Mode 通过动态调整和优化计算资源来降低成本，同时保持应用程序可用性和提高性能。此外，它默认通过容器优化的操作系统、自动操作系统补丁程序和临时、有时限的计算来增强安全态势。

EKS Auto Mode 代表了 亚马逊云科技 对 Kubernetes 在云中运行方式的愿景的实现，使客户能够专注于构建推动创新和取悦客户的应用程序，而 亚马逊云科技 则承担管理底层基础设施和操作软件的非差异化繁重工作。

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