Qeyd. tərcümə.: Amerikalı DevOps mühəndisi Sid Palas, istifadə edir Məlumat bələdçisi olaraq, dünyanın aparıcı bulud provayderlərinin idarə olunan Kubernetes xidmətinin (müxtəlif konfiqurasiyalarda) qiymətini müqayisə etdim. Onun işinin əlavə üstünlüyü müvafiq Jupyter Notebook-un nəşri idi ki, bu da (Python dilini minimum biliyi ilə) sizin ehtiyaclarınıza uyğun olaraq aparılan hesablamaları tənzimləməyə imkan verir.
TL; DR: Azure və Digital Ocean idarəetmə müstəvisi üçün istifadə olunan hesablama resursları üçün ödəniş tələb etmir, bu da onları bir çox kiçik klasterlərin yerləşdirilməsi üçün yaxşı seçim edir. Az sayda böyük klasterləri idarə etmək üçün GKE ən uyğundur. Bundan əlavə, siz spot/preemptive/aşağı prioritet qovşaqlardan istifadə etməklə və ya eyni qovşaqların uzunmüddətli istifadəsinə “abunə olmaqla” xərcləri əhəmiyyətli dərəcədə azalda bilərsiniz (bu, bütün platformalara aiddir).
Klaster ölçüsü (işçilərin sayı)
Baxış
GKE-nin işləmək üçün hər klaster üçün saatda 10 sent ödəməyə başladığını elan etməsi məni əsas idarə olunan Kubernetes təkliflərinin qiymətlərini təhlil etməyə başlamağa sövq etdi.
Bu açıqlama bəzilərini çox üzdü...
Məqalənin əsas personajları bunlardır:
- Google Kubernetes Mühərriki (GCP) – ;
- Elastik Kubernetes Xidməti (AWS) – ;
- Azure Kubernetes Service (Azure) – ;
- Rəqəmsal Okeanda Kubernetes – .
Xərclərin Bölgüsü
Bu platformaların hər birində Kubernetes-dən istifadənin ümumi dəyəri aşağıdakı komponentlərdən ibarətdir:
- Klasterin idarə edilməsi haqqı;
- Yük balansı (Giriş üçün);
- İşçilərin hesablama resursları (vCPU və yaddaş);
- Çıxış trafiki;
- Daimi saxlama;
- Yük balanslaşdırıcısı ilə məlumatların işlənməsi.
Bundan əlavə, bulud provayderləri müştərinin üstünlük əldə etmək istədiyi/istifadə edə bildiyi təqdirdə əhəmiyyətli endirimlər təklif edir və ya aşağı prioritet qovşaqlar VEYA eyni qovşaqlardan 1-3 il istifadə etməyi öhdəsinə götürür.
Xərclərin xidmət təminatçılarını müqayisə etmək və qiymətləndirmək üçün yaxşı əsas olmasına baxmayaraq, digər amillər də nəzərə alınmalıdır:
- İş vaxtı (Xidmət Səviyyəsi Müqaviləsi);
- Ətraf bulud ekosistemi;
- K8-lərin mövcud versiyaları;
- Sənədlərin/alət dəstinin keyfiyyəti.
Bununla belə, bu amillər bu məqalənin/tədqiqatın əhatə dairəsi xaricindədir. IN EKS, AKS və GKE üçün qeyri-qiymət amilləri ətraflı müzakirə olunur.
Jupyter notebook
Ən sərfəli həlli tapmağı asanlaşdırmaq üçün mən inkişaf etdirdim , plotly + ipywidgets istifadə edərək. Bu, müxtəlif klaster ölçüləri və xidmət dəstləri üçün provayder təkliflərini müqayisə etməyə imkan verir.
Siz Binder-də bloknotun canlı versiyası ilə məşq edə bilərsiniz:
Hesablamaların və ya orijinal qiymətlərin səhv olub olmadığını mənə bildirin (bu, problem və ya GitHub-da sorğu vasitəsilə edilə bilər - ).
Tapıntılar
Təəssüf ki, başlanğıcda TL;DR paraqrafına daxil olanlardan daha konkret tövsiyələr vermək üçün çoxlu nüanslar var. Bununla belə, hələ də bəzi nəticələr çıxarmaq olar:
- GKE və EKS-dən fərqli olaraq, AKS və Digital Ocean nəzarət təbəqəsi resursları üçün ödəniş tələb etmir. Arxitektura çoxlu kiçik klasterləri (məsələn, hər bir qrup üçün bir klaster) ehtiva edərsə, AKS və DO daha sərfəlidir. hər bir tərtibatçı və ya hər bir müştəri).
- GKE-nin bir qədər daha ucuz hesablama resursları klaster ölçüləri artdıqca onu daha sərfəli edir*.
- Önəmli qovşaqlardan və ya uzunmüddətli qovşaq yaxınlığından istifadə xərcləri 50%-dən çox azalda bilər. Qeyd: Digital Ocean bu endirimləri təklif etmir.
- Google-un çıxış haqları daha yüksəkdir, lakin hesablama resurslarının dəyəri hesablamada müəyyənedici amildir (klasteriniz əhəmiyyətli miqdarda gedən məlumat yaratmırsa).
- İş yüklərinizin CPU və yaddaş ehtiyaclarına əsaslanaraq maşın növlərinin seçilməsi istifadə olunmamış resurslar üçün əlavə ödəniş etməməyə kömək edəcək.
- Digital Ocean digər platformalarla müqayisədə vCPU üçün daha az, yaddaş üçün isə daha çox ödəniş tələb edir - bu, bəzi hesablama iş yükləri üçün həlledici amil ola bilər.
*Qeyd: Təhlil ümumi təyinatlı hesablama qovşaqları üçün verilənlərdən istifadə edir (ümumi təyinatlı). Bunlar n1 GCP Compute Engine nümunələri, m5 AWS ec2 nümunələri, D2v3 Azure virtual maşınları və xüsusi CPU-ları olan DO damlacıqlarıdır. Öz növbəsində, digər növ virtual maşınlar (burstable, giriş səviyyəsi) arasında araşdırma aparmaq mümkündür. İlk baxışdan virtual maşınların qiyməti xətti olaraq vCPU-ların sayından və yaddaşın miqdarından asılıdır, lakin bu fərziyyənin yüksək standart olmayan yaddaş/CPU nisbətləri üçün doğru olacağına əmin deyiləm.
Məqalədə , 2018-ci ildə nəşr olundu, 100 vCPU nüvəsi və 400 GB yaddaşı olan istinad klasterindən istifadə etdi. Müqayisə üçün, hesablamalarıma görə, bu platformaların hər birində oxşar klaster (tələb olunan nümunələr üçün) aşağıdakı məbləğə başa gələcək:
- AKS: 51465 USD/il
- EKS: 43138 USD/il
- GKE: 30870 USD/il
- DO: 36131 USD/il
Ümid edirəm ki, bu məqalə noutbukla birlikdə əsas idarə olunan Kubernetes təkliflərini qiymətləndirməyə və/yaxud endirimlərdən və digər imkanlardan yararlanaraq bulud infrastrukturuna qənaət etməyə kömək edəcək.
Tərcüməçidən PS
Bloqumuzda da oxuyun:
- «";
- «";
- «";
- «.
Mənbə: www.habr.com