腾讯云Serverless 容器服务-让用户更小的运维投入、让业务更快上云

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腾讯云Serverless 容器服务-让用户更小的运维投入、让业务更快上云

发布时间：2023-08-03 21:53:40

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腾讯云Serverless 容器服务（原弹性容器服务EKS）是腾讯云容器服务推出的无须用户购买节点即可部署工作负载的服务模式，具备“快速的开发交付”、“极高的运维效率”、“极低的资源成本”等优势特点，可以让业务更快上云，让用户用最小的运维投入享受云带来的便利性。

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产品优势

原生支持

Serverless 容器服务紧跟社区，支持最新 Kubernetes 版本及原生的 Kubernetes 集群管理方式。以插件的形式扩展支持腾讯云系列产品，例如存储、网络、负载均衡等服务，开箱即用。

无服务器

Serverless 容器服务是一种全托管的 Kubernetes 服务，意味着用户无须管理任何计算节点。以 Pod 的形式交付计算资源，支持用户使用 Kubernetes 原生的方式购买、退还及管理云资源。

秒级伸缩

通过腾讯云自研的轻量虚拟化技术，确保更快的资源创建效率，用户可以在几秒内创建或删除容器服务。Serverless 容器服务支持设置 Kubernetes 原生 HPA 的方式，可让服务根据实际负载进行自动伸缩。

降低成本

无服务器的形态决定了 Serverless 容器服务能为用户带来更高的资源利用率和更低的运维成本，灵活高效的弹性伸缩能力保证容器服务仅会使用当前负载需要的资源量。

安全可靠

基于腾讯云成熟的虚拟化技术和网络架构，提供99.95%以上的服务可用性。腾讯云保证用户间虚拟化隔离和网络隔离，支持用户通过安全组、网络 ACL 等产品为具体服务配置网络策略。

服务集成

Serverless 容器服务能够和腾讯云的大部分业务做到高度集成，例如存储产品云硬盘 CBS、文件存储 CFS 及对象存储 COS、云数据库 TencentDB 系列产品、私有网络 VPC 系列产品等，提供了满足各类业务需求的解决方案。

应用场景

在线常驻业务

场景介绍

在线常驻业务通常拥有稳定的资源消耗量，且对业务稳定性要高，要想降低在线业务的资源成本，可在保证业务稳定的前提下通过降低单位资源的成本来实现。

产品优势

高性价比，使用包月超级节点降低单核资源成本，助力企业降本增效
高稳定性，Pod间强隔离，保障业务稳定运行
轻松运维，极大降低节点运维成本

离线任务

场景介绍

离线任务场景如离线转码、离线计算等需要稳定的弹性算力，运行完成即释放资源，对算力性能、弹性速度、资源供给及服务稳定性均有要求。

产品优势

快速弹性，分钟内并发启动Pod 1000+
按需付费，根据资源规格及使用时长付费
灵活的任务规格，提供细粒度资源规格，节省成本

大数据场景

场景介绍

通过超级节点扩充计算资源，根据业务数据处理需求，在短时间内快速创建大量Pod，可配合业务自建的大数据集群，满足大数据及 AI 在线处理诉求。

产品优势

高稳定性，Pod级安全隔离
快速弹性，分钟内并发启动Pod 1000+
按需付费，根据资源规格及使用时长付费

常见问题

Serverless 容器服务如何收费？

Serverless 容器服务是全托管的无服务器 Kubernetes 服务，提供三种类型的计费模式：预留券、按量计费和竞价模式。详情请参考产品定价。

Serverless 容器服务以超级节点维度承载资源，超级节点上提供两种主要类型的计费模式：包年包月模式、按量计费模式，分别适用于不同场景下的用户需求。详情可参见计费模式说明。

包年包月的超级节点会根据购买资源的总规格进行计费，按量计费的超级节点会根据节点上实际调度的 Pod 规格及运行时长进行计费，具体计算方式请参见产品定价。

如何选择 Pod 资源规格？

所谓 Pod 资源规格，即是一个 Pod 可用资源的上限。我们会根据用户的申请，在云上隔离出一块资源，作为用户 Pod 运行的专属资源，从而保证了 Pod 的安全隔离。但也带来了一些限制，要求 Pod 内所有 Container 设置的 Request 之和不可大于 Pod 规格，否则Container 会因为资源抢占而无法启动。

所以，请指定比 Pod 真实运行略大的资源规格，并为工作负载配置自动伸缩策略，避免浪费的同时保证工作负载的可用性。

创建工作负载时必须指定 Pod 资源规格，否则会创建失败。

如何保证工作负载自动伸缩？

请为工作负载配置关联的自动伸缩（HPA）策略。您需要设置 Pod 的预期资源使用情况，当其真实运行与预期的资源使用不一致即会触发扩容或缩容。扩缩容的结果还依赖您设置的自动调节副本数范围，每个工作负载最低支持 1 个副本，最低副本支持您的服务在业务空闲期只使用很少的资源继续运行。

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