Nota. transl.: American DevOps engineer Sid Palas, gamit Isip giya sa impormasyon, akong gitandi ang gasto sa serbisyo sa Managed Kubernetes (sa lain-laing mga configuration) gikan sa nag-unang cloud providers sa kalibutan. Ang usa ka dugang nga bentaha sa iyang trabaho mao ang pagmantala sa katugbang nga Jupyter Notebook, nga nagtugot (nga adunay gamay nga kahibalo sa Python) sa pag-adjust sa mga kalkulasyon nga gihimo aron mohaum sa imong mga panginahanglan.
TL; DR: Ang Azure ug Digital Ocean wala maningil alang sa pagkuwenta sa mga kapanguhaan nga gigamit alang sa kontrol nga eroplano, nga naghimo kanila nga usa ka maayong pagpili alang sa pagdeploy og daghang gagmay nga mga cluster. Alang sa pagpadagan sa gamay nga gidaghanon sa dagkong mga cluster, ang GKE labing haum. Dugang pa, mahimo nimong makunhuran ang gasto pinaagi sa paggamit sa spot/preemptive/low-priority nga mga node o pinaagi sa "pag-subscribe" sa dugay nga paggamit sa parehas nga mga node (kini magamit sa tanan nga mga platform).
Gidak-on sa kumpol (gidaghanon sa mga trabahante)
Kinatibuk-ang impormasyon
Ang pahibalo sa GKE sa pagsugod sa pagpaningil og 10 cents kada cluster hour alang sa matag cluster hour nag-aghat nako sa pagsugod sa pag-analisar sa presyo sa mga dagkong gidumala nga mga halad sa Kubernetes.
Kini nga anunsyo nakapasuko pag-ayo sa pipila ...
Ang mga nag-unang karakter sa artikulo mao ang:
- Google Kubernetes Engine (GCP) β ;
- Elastic Kubernetes Service (AWS) β ;
- Serbisyo sa Azure Kubernetes (Azure) β ;
- Kubernetes sa Digital Ocean β .
Pagbungkag sa Gasto
Ang kinatibuk-ang gasto sa paggamit sa Kubernetes sa matag usa niini nga mga plataporma naglangkob sa mosunod nga mga sangkap:
- Bayad sa pagdumala sa cluster;
- Pagbalanse sa load (alang sa Ingress);
- Computing resources (vCPU ug memory) sa mga trabahante;
- Paggawas sa trapiko;
- Permanenteng pagtipig;
- Pagproseso sa datos pinaagi sa load balancer.
Dugang pa, ang mga cloud providers nagtanyag ug mahinungdanong mga diskwento kung ang kliyente gusto/makagamit ug preemptible o ubos-prioridad nga mga node O nangako sa paggamit sa samang mga node sulod sa 1-3 ka tuig.
Angayan nga hatagan og gibug-aton nga bisan kung ang gasto usa ka maayong basehan sa pagtandi ug pagtimbang-timbang sa mga service provider, ang ubang mga hinungdan kinahanglan nga tagdon:
- Uptime (Service Level Agreement);
- Ang naglibot nga cloud ecosystem;
- Anaa nga mga bersyon sa K8s;
- Kalidad sa dokumentasyon/toolkit.
Bisan pa, kini nga mga hinungdan wala pa sa sulud sa kini nga artikulo / pagtuon. SA Ang mga non-presyo nga mga hinungdan alang sa EKS, AKS ug GKE gihisgutan sa detalye.
Jupyter Notebook
Aron mas sayon ββββang pagpangita sa labing mapuslanon nga solusyon, akong gipalambo , gamit ang plotly + ipywidgets niini. Gitugotan ka niini nga itandi ang mga tanyag sa provider alang sa lainlaing mga gidak-on sa cluster ug mga set sa serbisyo.
Mahimo kang magpraktis gamit ang live nga bersyon sa notepad sa Binder:
Pahibaloa ko kung ang mga kalkulasyon o orihinal nga presyo dili husto (kini mahimo pinaagi sa usa ka isyu o paghangyo sa pagbitad sa GitHub - ).
kaplag
Alaut, adunay daghan kaayo nga mga nuances sa paghatag og mas espesipikong mga rekomendasyon kay sa mga gilakip sa TL;DR paragraph sa sinugdanan. Bisan pa, ang pipila nga mga konklusyon mahimo pa nga makuha:
- Dili sama sa GKE ug EKS, ang AKS ug Digital Ocean wala maningil alang sa control layer nga mga kapanguhaan. Ang AKS ug DO mas mapuslanon kung ang arkitektura naglakip sa daghang gagmay nga mga pungpong (pananglitan, usa ka cluster matag matag developer o matag kliyente).
- Ang gamay nga dili kaayo mahal nga mga kapanguhaan sa pag-compute sa GKE naghimo niini nga labi ka ganansya samtang ang mga gidak-on sa cluster* modaghan.
- Ang paggamit sa mga preemptible node o long-term node affinity makapakunhod sa gasto sa labaw sa 50%. Hinumdomi: Ang Digital Ocean wala magtanyag niini nga mga diskwento.
- Ang mga outbound fee sa Google mas taas, apan ang gasto sa pag-compute nga mga kahinguhaan maoy usa ka determinadong hinungdan sa kalkulasyon (gawas kon ang imong cluster nagpatunghag dakong kantidad sa outbound data).
- Ang pagpili sa mga tipo sa makina base sa CPU ug memorya nga mga panginahanglan sa imong mga workloads makatabang nimo sa paglikay sa pagbayad og sobra alang sa wala magamit nga mga kapanguhaan.
- Ang Digital Ocean mas mubu nga bayranan alang sa vCPU ug mas daghan pa alang sa memorya kumpara sa ubang mga plataporma - kini mahimo nga usa ka hinungdan nga hinungdan sa pipila ka mga matang sa pag-compute sa mga workloads.
*Pahinumdom: Ang pagtuki naggamit ug datos alang sa kinatibuk-ang katuyoan sa pag-compute sa mga node (kinatibuk-ang katuyoan). Kini mao ang n1 GCP Compute Engine instances, m5 AWS ec2 instances, D2v3 Azure virtual machines ug DO droplets nga adunay dedikado nga mga CPU. Sa baylo, posible nga magpahigayon panukiduki taliwala sa ubang mga matang sa virtual machine (burstable, entry-level). Sa una nga pagtan-aw, ang gasto sa mga virtual nga makina nagdepende sa linearly sa gidaghanon sa mga vCPU ug ang gidaghanon sa memorya, apan dili ako sigurado nga kini nga pangagpas tinuod alang sa dili kaayo standard nga memorya / CPU ratios.
Ang artikulo , nga gipatik niadtong 2018, migamit ug reference cluster nga adunay 100 vCPU cores ug 400 GB nga memorya. Alang sa pagtandi, sumala sa akong mga kalkulasyon, ang usa ka parehas nga cluster sa matag usa niini nga mga platform (alang sa on-demand nga mga higayon) mogasto sa mosunod nga kantidad:
- AKS: 51465 USD/tuig
- EKS: 43138 USD/tuig
- GKE: 30870 USD/tuig
- BUHAT: 36131 USD/tuig
Nanghinaut ko nga kining artikuloha uban sa notebook makatabang kanimo sa pagtimbang-timbang sa mga nag-unang gidumala nga mga halad sa Kubernetes ug/o makadaginot og kuwarta sa imprastraktura sa panganod pinaagi sa pagpahimulos sa mga diskwento ug uban pang oportunidad.
PS gikan sa tighubad
Basaha usab sa among blog:
- Β«";
- Β«";
- Β«";
- Β«".
Source: www.habr.com