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Signed-off-by: Noah Ispas (iamNoah1) <[email protected]>

Author: iamNoah1

content/de/docs/setup/best-practices/grosser-cluster.md

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+reviewers:
+- davidopp
+- lavalamp
+title: Überlegungen für große Cluster
+weight: 10
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+Ein Cluster ist ein Satz von {{< glossary\_tooltip text="Nodes" term\_id="node" >}} (physikalisch oder virtuell), auf denen Kubernetes-Agents laufen. 
+Diese ermöglichen es der Kubernetes-{{< glossary\_tooltip text="Control Plane" term\_id="control-plane" >}}, die Nodes zu steuern. 
+Kubernetes {{< param "version" >}} unterstützt Cluster mit bis zu 5000 Nodes. Genauer gesagt ist Kubernetes auf folgende Konfigurationen ausgelegt:
+
+- Nicht mehr als 110 Pods pro Node
+- Nicht mehr als 5000 Nodes
+- Nicht mehr als 150000 Pods insgesamt
+- Nicht mehr als 300000 Container insgesamt
+
+Ein Cluster kann skaliert werden, indem weitere Nodes hinzugefügt werden. Wie man Nodes hinzufügen kann, hängt von der Art und Weise ab, wie das Cluster initial aufgesetzt wurde.
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+
+## Ressourcenlimits von Cloud-Providern {#quota-issues}
+
+Um Probleme mit Quota von Cloud-Providern zu vermeiden, sollten Sie bei der Erstellung eines Clusters mit vielen Nodes Folgendes in Betracht ziehen:
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+- Beantragen Sie eine Erhöhung der Quota für Cloud-Ressourcen wie:
+  - Compute-Instanzen
+  - CPUs
+  - Speichervolumes
+  - Verwendete IP-Adressen
+  - Regelwerke zur Paketfilterung
+  - Anzahl der Load Balancer
+  - Netzwerk-Subnetze
+  - Log-Streams
+- Skalierungsaktionen in Batches durchzuführen, mit einer Pause zwischen den Batches, da einige Cloud-Provider die Erstellung neuer Instanzen mit Rate Limits versehen.
+
+## Komponenten der Control Plane
+
+Für ein großes Cluster benötigen Sie eine Control Plane mit ausreichenden Rechen- und weiteren Ressourcen.
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+Typischerweise betreiben Sie eine oder zwei Control-Plane-Instanzen pro Ausfallzone, wobei Sie diese Instanzen zunächst vertikal skalieren und anschließend horizontal erweitern, wenn vertikale Skalierung keine Verbesserungen mehr bringt.
+
+Sie sollten mindestens eine Instanz pro Ausfallzone betreiben, um Fehlertoleranz zu gewährleisten. 
+Kubernetes-Nodes leiten den Datenverkehr nicht automatisch zu Control-Plane-Endpunkten in derselben Ausfallzone um; allerdings könnte Ihr Cloud-Provider eigene Mechanismen hierfür anbieten.
+
+Beispielsweise können Sie mit einem Managed Load Balancer den Datenverkehr, der von Kubelets und Pods in der Ausfallzone _A_ stammt, so konfigurieren, dass er nur an die Control-Plane-Hosts in Zone _A_ weitergeleitet wird. 
+Fällt ein einzelner Control-Plane-Host oder ein Endpunkt in Zone _A_ aus, bedeutet das, dass der gesamte Control-Plane-Datenverkehr der Nodes in Zone _A_ nun zwischen den Zonen geleitet wird. 
+Mehrere Control-Plane-Hosts in jeder Zone reduzieren die Wahrscheinlichkeit dieses Szenarios.
+
+### etcd-Speicher
+
+Um die Leistung großer Cluster zu verbessern, können Sie Event-Objekte in einer separaten, dedizierten etcd-Instanz speichern.
+
+Bei der Erstellung eines Clusters können Sie (mit benutzerdefinierten Tools):
+
+- eine zusätzliche etcd-Instanz starten und konfigurieren
+- den {{< glossary\_tooltip term\_id="kube-apiserver" text="API-Server" >}} so konfigurieren, dass er diese Instanz zur Speicherung von Ereignissen nutzt
+
+Siehe [Betrieb von etcd-Clustern für Kubernetes](/docs/tasks/administer-cluster/configure-upgrade-etcd/) und 
+[Einrichten eines hochverfügbaren etcd-Clusters mit kubeadm](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/setup-ha-etcd-with-kubeadm/) für Details zur Konfiguration und Verwaltung von etcd für große Cluster.
+
+## Addon resources
+
+Kubernetes [resource limits](/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/)
+help to minimize the impact of memory leaks and other ways that pods and containers can
+impact on other components. These resource limits apply to
+{{< glossary_tooltip text="addon" term_id="addons" >}} resources just as they apply to application workloads.
+
+For example, you can set CPU and memory limits for a logging component:
+
+```yaml
+  ...
+  containers:
+  - name: fluentd-cloud-logging
+    image: fluent/fluentd-kubernetes-daemonset:v1
+    resources:
+      limits:
+        cpu: 100m
+        memory: 200Mi
+```
+
+Die Standardlimits von Addons basieren in der Regel auf Daten, die aus dem Betrieb auf kleinen oder mittleren Kubernetes-Clustern gesammelt wurden. 
+Bei großen Clustern verbrauchen Addons oft mehr Ressourcen als ihre Standardlimits. 
+Wenn ein großer Cluster ohne Anpassung dieser Werte bereitgestellt wird, können Addons kontinuierlich beendet werden, da sie ihr Speicherlimit überschreiten. 
+Alternativ laufen die Addons zwar, liefern aber eine schlechte Performance aufgrund von CPU-Zeit-Slice-Beschränkungen.
+
+Um Probleme mit Addon-Ressourcen in großen Clustern zu vermeiden, sollten Sie Folgendes beachten:
+
+- Einige Addons skalieren vertikal – es gibt eine Replik des Addons für das Cluster oder für eine gesamte Ausfallzone. Für diese Addons sollten Sie Anfragen und Limits erhöhen, wenn Sie Ihr Cluster erweitern.
+- Viele Addons skalieren horizontal – Sie erhöhen die Kapazität, indem Sie mehr Pods ausführen – aber bei einem sehr großen Cluster müssen Sie möglicherweise auch die CPU- oder Speicherlimits leicht anheben. Der [Vertical Pod Autoscaler](https://github.com/kubernetes/autoscaler/tree/master/vertical-pod-autoscaler#readme) kann im *Recommender*-Modus ausgeführt werden, um empfohlene Werte für Anfragen und Limits bereitzustellen.
+- Einige Addons laufen als eine Instanz pro Node, gesteuert durch ein {{< glossary\_tooltip text="DaemonSet" term\_id="daemonset" >}}, z. B. ein Node-level Log-Aggregator. Ähnlich wie bei horizontal skalierten Addons müssen Sie eventuell CPU- oder Speicherlimits leicht erhöhen.
+
+## {{% heading "whatsnext" %}}
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+- `VerticalPodAutoscaler` ist eine benutzerdefinierte Ressource, die Sie in Ihr Cluster deployen können, um Ressourcenanforderungen und Limits für Pods zu verwalten. 
+Erfahren Sie mehr über den [Vertical Pod Autoscaler](https://github.com/kubernetes/autoscaler/tree/master/vertical-pod-autoscaler#readme) und wie Sie ihn nutzen können, 
+um Cluster-Komponenten einschließlich clusterkritischer Addons zu skalieren.
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+- Lesen Sie mehr über [Node-Autoscaling](/docs/concepts/cluster-administration/node-autoscaling/)
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+- [Addon Resizer](https://github.com/kubernetes/autoscaler/tree/master/addon-resizer#readme) unterstützt Sie dabei, die Addons automatisch an die Clustergröße anzupassen.