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【51CTO.com快譯】人們需要了解Kubernetes在成本管理方面帶來的挑戰(zhàn)，并使用一些優(yōu)秀實踐解決Kubernetes成本優(yōu)化的問題。

如今，Kubernetes的成本管理變得越來越復(fù)雜，越來越多的組織面臨這個問題。根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司的調(diào)查，到2022年，75%的組織將在生產(chǎn)中運(yùn)行容器化應(yīng)用程序。

如果你在AWS云平臺上使用Kubernetes，可能已經(jīng)在實施優(yōu)秀實踐來減少運(yùn)營費(fèi)用。但是，為了最大限度地節(jié)省云計算成本，需要了解Kubernetes在成本管理和優(yōu)化方面帶來的具體挑戰(zhàn)，并了解它們是什么以及如何處理它們。

為什么Kubernetes云計算成本如此令人困惑?

在組織采用容器化技術(shù)之前，分配資源和成本要容易得多。只需將資源標(biāo)記為特定項目或團(tuán)隊，這足以讓FinOps (成本優(yōu)化)確定組織的典型成本結(jié)構(gòu)，并更好地控制預(yù)算。一旦組織映射了供應(yīng)商標(biāo)簽并確定了擁有該項目的團(tuán)隊，則計算項目總成本就會變得更加容易。

當(dāng)然，在這種情況下，組織也會面臨過度配置資源的風(fēng)險。開發(fā)人員可能會訂購比他們需要更多的資源，以確保應(yīng)用程序不間斷地運(yùn)行。隨著Kubernetes和其他容器化工具的普及，傳統(tǒng)的成本分配和報告流程不再適用。而弄清楚Kubernetes的成本估算、分配和報告并不容易。

如果你仍然無法詳細(xì)了解團(tuán)隊的成本，不要擔(dān)心，因為你并不是唯一一個努力控制成本的人。為了改進(jìn)成本控制，首先要探索這些成本帶來的挑戰(zhàn)。

需要避免的5個Kubernetes成本陷阱

(1)計算每個容器的成本

計算單個容器的成本并不難，但它需要基礎(chǔ)設(shè)施和更多的時間來完成。

Kubernetes集群是由多個團(tuán)隊運(yùn)行的共享服務(wù)，擁有許多容器并包含各種應(yīng)用程序。在部署容器之后，你將使用集群的一些資源，并為屬于該集群的每個服務(wù)器實例支付費(fèi)用。

現(xiàn)在假設(shè)你有三個團(tuán)隊在開發(fā)10個獨特的應(yīng)用程序，了解哪個應(yīng)用程序使用集群資源幾乎是不可能的，因為這些項目中的每個項目都使用多個容器，因此你不知道給定團(tuán)隊使用的是哪個部分，以及在特定項目中使用了多少。

簡而言之，尚不清楚單個容器從一臺特定服務(wù)器使用了多少資源。這使得計算和分配成本變得更加困難。

(2)通過不同的成本中心支付費(fèi)用

如果你所在的組織包含多個成本中心，并非所有開發(fā)成本都來自DevOps預(yù)算。某些應(yīng)用程序可能由組織的產(chǎn)品團(tuán)隊、研發(fā)團(tuán)隊或IT部門的另一個團(tuán)隊為影子IT項目創(chuàng)建。

這里的關(guān)鍵是組織的規(guī)模和結(jié)構(gòu)。如果你的組織提供多個數(shù)字服務(wù)，其中每個數(shù)字服務(wù)都有其特定團(tuán)隊和預(yù)算，跟蹤云計算服務(wù)的成本將變得更加復(fù)雜。當(dāng)多個團(tuán)隊使用同一個集群時，確定哪個團(tuán)隊或項目負(fù)責(zé)最終賬單的哪個部分將成為挑戰(zhàn)。

(3)跨云平臺跟蹤成本并不容易

如果使用多云，跟蹤其成本就會變得更加困難。Gartner公司對公共云用戶的調(diào)查表明， 81%的受訪者正在與兩個或更多的云計算提供商合作。根據(jù)ICD公司的調(diào)查，到2022年，90%的組織將采用多個云平臺或內(nèi)部部署、私有云、混合云和公共云的組合。

因此，很快組織可能會在多個云平臺運(yùn)行Kubernetes集群，并且其容器將使用不同的節(jié)點。組織的應(yīng)用程序可以分散在不同的云平臺中，例如AWS、谷歌云、Azure等。它們中的每一個可能只承載組織整體工作負(fù)載的一小部分，這進(jìn)一步使跟蹤節(jié)點和集群變得更加復(fù)雜。

(4)擴(kuò)展使問題進(jìn)一步復(fù)雜化

為了充分利用Kubernetes，大多數(shù)團(tuán)隊使用內(nèi)置的Kubernetes自動擴(kuò)展機(jī)制。配置得越緊密，運(yùn)行集群的浪費(fèi)就越少，成本也就越低。

Vertical　Pod　Autoscaler(VPA)會自動調(diào)整請求，并限制配置以降低成本，而Horizo​​ntal　Pod　Autoscaler(HPA)專注于橫向擴(kuò)展，以達(dá)到分配給現(xiàn)有實例的合適CPU或內(nèi)存數(shù)量的目的。

然而，這些擴(kuò)展機(jī)制會影響成本計算。VPA不斷地改變?nèi)萜魃系恼埱髷?shù)量、擴(kuò)大和縮小其資源分配。另一方面，HPA會動態(tài)更改容器的數(shù)量。例如，假設(shè)三個Web服務(wù)器容器在夜間運(yùn)行。而在高峰時段，HPA從3個容器擴(kuò)展到50個容器。然后，其數(shù)量在每天的中午減小，然后再逐漸擴(kuò)展。而到了晚上，其數(shù)量穩(wěn)定在一個更低的水平。

這意味著容器的數(shù)量及其大小是非常動態(tài)的，這使得計算和預(yù)測成本的過程變得更加困難。

(5)容器更加動態(tài)

借助容器，組織可以跨區(qū)域、專區(qū)或?qū)嵗愋椭匦掳才殴ぷ髫?fù)載。通常一個容器的壽命只有一天，與虛擬機(jī)的持續(xù)時間相比很短。越來越多的組織在Kubernetes上運(yùn)行函數(shù)和cron作業(yè)，它們的壽命從幾秒到幾分鐘不等。

容器化環(huán)境的動態(tài)特性為混合增加了另一層復(fù)雜性，組織的成本管理系統(tǒng)需要能夠處理這個問題。

如何處理這些Kubernetes成本問題

為避免落入上述陷阱之一，組織需要一個基于可靠數(shù)據(jù)源的可靠成本分析流程。以下是處理Kubernetes成本問題的一個示例：

(1)找到一個成本可見性工具來詳細(xì)跟蹤成本，例如在微服務(wù)級別。

(2)一旦有了成本可見性，就可以設(shè)置精確的預(yù)算，并監(jiān)控流量成本等要素，以更好地了解它們。

(3)接下來，按命名空間、Pod、部署和標(biāo)簽分配成本。

(4)分析定價信息以預(yù)測下個月需要支付的費(fèi)用。

(5)繼續(xù)根據(jù)估計查明成本或使用異常以進(jìn)一步分析它們。

目前，大多數(shù)組織都通過人工解決了這個問題，但如果可以將整個過程實現(xiàn)自動化呢?

解決方案：自動化Kubernetes成本管理

分配資源、計算成本和分析Kubernetes定價不應(yīng)該像現(xiàn)在這樣具有挑戰(zhàn)性。同步成本和資源分配是必經(jīng)之路。

Kubernetes成本管理的自動化工具必須具備以下功能：

(1)具有高級云計算賬單分析和成本可見性的功能，能夠分析單個微服務(wù)的成本，并獲得任何云計算提供商的通用指標(biāo)。

(2)自動實例選擇和調(diào)整大小。

(3)使用Spot實例最多可節(jié)省90%的成本。

(4)預(yù)測項目、集群、命名空間和部署的費(fèi)用。

自動化成本管理

期望用于控制Kubernetes成本的人工策略是有風(fēng)險的，它們通常是耗時、容易出錯且難以維護(hù)的。部署自動化成本管理解決方案可以為組織省去很多麻煩，并幫助組織專注于對業(yè)務(wù)最重要的事情——為客戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。

原文標(biāo)題：5 Costly Kubernetes Traps and Their Solutions，作者：Vito Clover

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