Let wel. vertaal.: Amerikaanse DevOps-ingenieur Sid Palas, gebruik As 'n inligtingsgids het ek die koste van die Bestuurde Kubernetes-diens (in verskillende konfigurasies) van die wêreld se voorste wolkverskaffers vergelyk. 'n Bykomende voordeel van sy werk was die publikasie van die ooreenstemmende Jupyter Notebook, wat dit moontlik maak (met minimale kennis van Python) om die berekeninge wat uitgevoer is, aan te pas om by jou behoeftes te pas.
TL; DR: Azure en Digital Ocean vra nie vir rekenaarhulpbronne wat vir die beheervliegtuig gebruik word nie, wat dit 'n goeie keuse maak om baie klein groepe te ontplooi. Vir die bestuur van 'n klein aantal groot groepe, is GKE die beste geskik. Boonop kan u koste aansienlik verminder deur spot/voorkomende/lae-prioriteit nodusse te gebruik of deur te “inteken” op langtermyn gebruik van dieselfde nodusse (dit geld vir alle platforms).
Groepgrootte (aantal werkers)
Oorsig
GKE se aankondiging om 10 sent per groepuur vir elke groepuur te begin hef, het my aangespoor om die pryse van groot bestuurde Kubernetes-aanbiedinge te begin ontleed.
Hierdie aankondiging het sommige...
Die hoofkarakters van die artikel is:
- Google Kubernetes Engine (GCP) – ;
- Elastic Kubernetes Service (AWS) – ;
- Azure Kubernetes Service (Azure) – ;
- Kubernetes op Digital Ocean – .
Koste uiteensetting
Die totale koste van die gebruik van Kubernetes op elk van hierdie platforms bestaan uit die volgende komponente:
- Klusterbestuursfooi;
- Lasbalansering (vir Ingress);
- Rekenaarhulpbronne (vCPU en geheue) van werkers;
- Uitgaanverkeer;
- Permanente berging;
- Dataverwerking deur load balancer.
Boonop bied wolkverskaffers aansienlike afslag as die kliënt wegneembaar wil/kan gebruik of lae-prioriteit nodusse OF onderneem om dieselfde nodusse vir 1-3 jaar te gebruik.
Dit is die moeite werd om te beklemtoon dat hoewel koste 'n goeie basis is om diensverskaffers te vergelyk en te evalueer, ander faktore in ag geneem moet word:
- Uptyd (Diensvlakooreenkoms);
- Die omliggende wolkekosisteem;
- Beskikbare weergawes van K8s;
- Kwaliteit van dokumentasie/gereedskapstel.
Hierdie faktore val egter buite die bestek van hierdie artikel/studie. IN Nie-prysfaktore vir EKS, AKS en GKE word breedvoerig bespreek.
Jupyter Notaboek
Om dit makliker te maak om die mees winsgewende oplossing te vind, het ek ontwikkel , met behulp van plotly + ipywidgets daarin. Dit laat jou toe om verskaffersaanbiedinge vir verskillende groepgroottes en diensstelle te vergelyk.
Jy kan oefen met 'n lewendige weergawe van die notaboek in Binder:
Laat weet my as die berekeninge of oorspronklike pryse verkeerd is (dit kan gedoen word via 'n kwessie of trek versoek op GitHub - ).
Bevindinge
Helaas, daar is te veel nuanses om meer spesifieke aanbevelings te gee as dié wat heel aan die begin in die TL;DR-paragraaf ingesluit is. Sommige gevolgtrekkings kan egter nog gemaak word:
- Anders as GKE en EKS, vra AKS en Digital Ocean nie vir beheerlaaghulpbronne nie. AKS en DO is meer winsgewend as die argitektuur baie klein groepe insluit (byvoorbeeld, een groep per elke ontwikkelaar of elke kliënt).
- GKE se effens goedkoper rekenaarhulpbronne maak dit meer winsgewend namate groepgroottes toeneem*.
- Die gebruik van uittrekbare nodusse of langtermyn nodus affiniteit kan koste met meer as 50% verminder. Let wel: Digital Ocean bied nie hierdie afslag nie.
- Google se uitgaande fooie is hoër, maar die koste van rekenaarhulpbronne is 'n bepalende faktor in die berekening (tensy jou groepering 'n aansienlike hoeveelheid uitgaande data genereer).
- As u masjientipes kies op grond van die SVE- en geheuebehoeftes van u werkladings, sal u help om nie ekstra vir ongebruikte hulpbronne te betaal nie.
- Digital Ocean vra minder vir vCPU en meer vir geheue in vergelyking met ander platforms - dit kan 'n deurslaggewende faktor wees vir sommige soorte rekenaarwerkladings.
*Let wel: Ontleding gebruik data vir algemene doeleindes bereken nodusse (algemene gebruik). Dit is n1 GCP Compute Engine-gevalle, m5 AWS ec2-gevalle, D2v3 Azure virtuele masjiene en DO-druppels met toegewyde SVE's. Op sy beurt is dit moontlik om navorsing te doen onder ander soorte virtuele masjiene (barsbaar, intreevlak). Met die eerste oogopslag hang die koste van virtuele masjiene lineêr af van die aantal vCPU's en die hoeveelheid geheue, maar ek is nie seker dat hierdie aanname waar sal wees vir hoogs nie-standaard geheue/CPU-verhoudings nie.
Die artikel , gepubliseer in 2018, het 'n verwysingskluster met 100 vCPU-kerne en 400 GB geheue gebruik. Ter vergelyking, volgens my berekeninge, sal 'n soortgelyke groepering op elk van hierdie platforms (vir op-aanvraag gevalle) die volgende bedrag kos:
- AKS: 51465 USD/jaar
- EKS: 43138 USD/jaar
- GKE: 30870 USD/jaar
- DOEN: 36131 USD/jaar
Ek hoop dat hierdie artikel saam met die notaboek jou sal help om die belangrikste bestuurde Kubernetes-aanbiedinge te evalueer en/of geld op wolkinfrastruktuur te bespaar deur voordeel te trek uit afslag en ander geleenthede.
PS van vertaler
Lees ook op ons blog:
- «»;
- «»;
- «»;
- «".
Bron: will.com