UD5工具箱
八种工作负载类型全覆盖
本工具支持 Kubernetes 中最常见的八种工作负载类型：Web 应用、API 服务、数据库、缓存服务、消息队列、批处理任务、AI/ML 推理服务以及静态资源服务。每种类型都内置了专属的资源计算模型，能够根据该类型工作负载的典型资源使用特征生成合理的推荐配置。例如，Web 应用类型会重点考虑并发连接数和会话内存占用，而数据库类型则更关注数据缓存和 I/O 缓冲区的内存需求。
三种应用规模支持
工具提供小型、中型和大型三种应用规模预设。小型规模适用于个人项目或开发测试环境中的轻量级服务；中型规模适合中小型企业内部系统或中等流量的业务应用；大型规模则面向高并发、高可用的企业级核心系统。选择不同的规模等级，计算器会自动调整基础资源配额和扩展系数，确保推荐结果与您的实际使用场景相匹配。
稳态内存使用量输入
稳态内存使用量是计算内存 requests 和 limits 的核心输入参数。它代表应用在正常负载下持续占用的内存大小，通常可以通过监控工具（如 Prometheus、Grafana）在一段时间内观察得出。本工具基于此数值，结合工作负载类型特征和运行环境差异，智能计算出内存的 requests（保证值）和 limits（上限值），确保应用既有足够的内存运行，又不会因内存泄漏或突发请求导致 OOMKilled。
预期 QPS 输入
每秒查询数（QPS）是评估应用负载压力的关键指标。本工具根据您输入的预期 QPS，结合工作负载类型，计算出所需的 CPU 资源。高 QPS 的 API 服务通常需要更多的 CPU 核心数来处理并发请求，而低 QPS 的批处理任务则可以在较少的 CPU 资源下运行。QPS 与工作负载类型协同计算，确保推荐的 CPU 配置能够满足您的性能要求。
运行环境选择
本工具支持三种运行环境：开发环境、预发布环境和生产环境。不同环境对资源保障的要求不同，开发环境侧重于成本节约，允许一定程度的资源争抢；预发布环境需要接近生产环境的资源配置以保证测试结果的可靠性；生产环境则要求最高级别的资源保障和稳定性。选择不同的环境，计算器会调整推荐配置的保守程度和资源冗余系数。
高级配置选项
对于有特殊需求的高级用户，本工具提供三项高级配置：JVM 内存预留——针对 Java 应用自动预留堆内存和非堆内存空间，避免 JVM 与容器 cgroup 限制冲突；高可用配置——启用后自动增加资源冗余以支持多副本部署和滚动更新；CPU 突发因子——允许容器在短时间内使用超过 limits 的 CPU 资源，适用于有突发流量特征的应用。这些选项让计算器能够应对更加复杂的生产场景。
Deployment YAML 片段生成
计算完成后，本工具会自动生成一个可直接使用的 Kubernetes Deployment YAML 片段，包含推荐的 resources 配置。您可以将该片段直接复制到现有的 Deployment 配置文件中，无需手动调整格式。生成的 YAML 片段遵循 Kubernetes API 规范，确保兼容性。
典型工作负载参考配置表
工具内置了各类型工作负载的典型参考配置表，展示了不同规模和环境下常见应用的推荐资源配置。通过参考这些配置，您可以快速判断计算器的推荐结果是否合理，也可以作为手动配置的起点。参考配置来源于生产环境的最佳实践，具有很高的参考价值。
QoS 等级判定
根据您输入的参数和计算结果，本工具会自动判定 Pod 的 QoS（Quality of Service）等级。Guaranteed 等级要求 requests 等于 limits，提供最高级别的资源保障；Burstable 等级允许 requests 小于 limits，在资源利用和保障之间取得平衡；BestEffort 等级不设置任何 requests 和 limits，仅在集群资源充足时运行。了解 QoS 等级有助于您根据应用重要性选择合适的配置策略。
CPU/内存使用率预估
工具以可视化进度条的形式展示 CPU 和内存的预估使用率。您可以直观地看到推荐配置下资源的利用情况，判断是否存在资源浪费或不足的风险。预估使用率基于输入参数和工作负载类型特征计算得出，帮助您在提交配置前做出更好的决策。