{"id":38112,"date":"2019-10-31T22:21:44","date_gmt":"2019-10-31T19:21:44","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/obzor-kubecost-dlya-ekonomii-sredstv-na-kubernetes-v-oblakah\/"},"modified":"2019-10-31T22:21:44","modified_gmt":"2019-10-31T19:21:44","slug":"obzor-kubecost-dlya-ekonomii-sredstv-na-kubernetes-v-oblakah","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/obzor-kubecost-dlya-ekonomii-sredstv-na-kubernetes-v-oblakah","title":{"rendered":"\u00dcbersicht \u00fcber Kubecost zur Kostenersparnis f\u00fcr Kubernetes in der Cloud","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00dcbersicht \u00fcber Kubecost zur Kostenersparnis f\u00fcr Kubernetes in der Cloud\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/410170787ccdee028c1b918561f15ee0.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nImmer mehr Unternehmen verlagern derzeit ihre Infrastruktur von physischen Servern und eigenen virtuellen Maschinen in die Cloud. Diese Entscheidung l\u00e4sst sich leicht erkl\u00e4ren: Man muss sich nicht um die Hardware k\u00fcmmern, Cluster k\u00f6nnen auf viele verschiedene Arten einfach konfiguriert werden\u2026 und das Wichtigste ist, dass vorhandene Technologien (wie Kubernetes) eine einfache Skalierung der Rechenleistung je nach Last erm\u00f6glichen.<\/p>\n<p>Auch der finanzielle Aspekt ist immer wichtig. Das Werkzeug, \u00fcber das in diesem Artikel gesprochen wird, soll dazu beitragen, die Budgets bei der Nutzung cloudbasierter Infrastruktur mit Kubernetes zu reduzieren.<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Einf\u00fchrung<\/h2>\n<p>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/kubecost.com\/\">Kubecost<\/a><\/noindex> \u2014 ein kalifornisches Start-up von ehemaligen Google-Mitarbeitern, das eine L\u00f6sung zur Kostenberechnung f\u00fcr die Infrastruktur in Cloud-Services entwickelt (innerhalb des Kubernetes-Clusters + gemeinsame Ressourcen), die Engp\u00e4sse in den Cluster-Einstellungen identifiziert und entsprechende Benachrichtigungen an Slack sendet.<\/p>\n<p>Wir haben Kunden, die Kubernetes sowohl in den g\u00e4ngigen Clouds AWS und GCP als auch in dem f\u00fcr die Linux-Community weniger verbreiteten Azure nutzen \u2014 im Allgemeinen auf allen Plattformen, die von Kubecost unterst\u00fctzt werden. F\u00fcr einige von ihnen berechnen wir die Kosten f\u00fcr interne Cluster-Services selbst (nach einer Methode, die der von Kubecost \u00e4hnelt), und achten darauf, die Ausgaben f\u00fcr die Infrastruktur zu \u00fcberwachen und zu optimieren. Daher liegt es nahe, dass wir an der M\u00f6glichkeit interessiert sind, solche Aufgaben zu automatisieren.<\/p>\n<p>Der Quellcode des Hauptmoduls von Kubecost ist unter einer Open-Source-Lizenz (Apache License 2.0) verf\u00fcgbar. Er kann frei verwendet werden, und die verf\u00fcgbaren Funktionen sollten f\u00fcr kleine Projekte ausreichend sein. Doch das Gesch\u00e4ft ist das Gesch\u00e4ft: Der restliche Teil des Produkts ist geschlossen und kann durch <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/kubecost.com\/pricing\">kostenpflichtige Abonnements<\/a><\/noindex>, die auch kommerzielle Unterst\u00fctzung beinhalten, genutzt werden. Dar\u00fcber hinaus bieten die Entwickler eine kostenlose Lizenz f\u00fcr kleine Cluster an (1 Cluster mit 10 Knoten \u2014 zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels wurde dieses Limit auf 20 Knoten erh\u00f6ht) oder einen Testzeitraum mit vollen M\u00f6glichkeiten von 1 Monat.<\/p>\n<h2>Wie alles organisiert ist<\/h2>\n<p>\nDie Hauptkomponente von Kubecost ist also die Anwendung <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/kubecost\/cost-model\"><b>cost-model<\/b><\/a><\/noindex>, geschrieben in Go. Das Helm-Chart, das das gesamte System beschreibt, hei\u00dft <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/kubecost\/cost-analyzer\"><b>cost-analyzer<\/b><\/a><\/noindex> und ist im Grunde genommen eine Zusammenstellung aus cost-model mit Prometheus, Grafana und mehreren Dashboards.<\/p>\n<p>Im Allgemeinen hat cost-model eine eigene Weboberfl\u00e4che, die Grafiken und detaillierte Statistiken zu den Kosten in Tabellenform anzeigt, sowie nat\u00fcrlich Vorschl\u00e4ge zur Kostenoptimierung. Die in Grafana pr\u00e4sentierten Dashboards sind ein fr\u00fcherer Entwicklungsstand von Kubecost und enthalten zu einem gro\u00dfen Teil die gleichen Daten wie das cost-model, erg\u00e4nzt durch die \u00fcblichen Statistiken zu CPU-\/Speicher-\/Netz-\/Festplattenspeicherverbrauch im Cluster und seinen Komponenten.<\/p>\n<p>Wie funktioniert Kubecost?<\/p>\n<ul>\n<li> Das Cost-Model erh\u00e4lt \u00fcber die API der Cloud-Anbieter die Preise f\u00fcr den Service.<\/li>\n<li> Anschlie\u00dfend wird die Kostenberechnung je nach Hardwaretyp des Knotens und Region durchgef\u00fchrt.<\/li>\n<li> Basierend auf den Kosten der Knoten erh\u00e4lt jeder End-Pod die Kosten pro Stunde f\u00fcr die Nutzung der CPU, den Verbrauch eines Gigabytes Speicher sowie die Kosten pro Stunde f\u00fcr die Speicherung eines Gigabytes Daten \u2014 abh\u00e4ngig von dem Knoten, auf dem er lief, oder der Speicherklasse.<\/li>\n<li> Die Kosten f\u00fcr die Nutzung einzelner Pods werden basierend auf Namespaces, Diensten, Deployments und StatefulSets berechnet.<\/li>\n<li> F\u00fcr die statistische Erfassung kommen Metriken zum Einsatz, die von kube-state-metrics und node-exporter bereitgestellt werden.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEs ist wichtig zu beachten, dass Kubecost <b>standardm\u00e4\u00dfig nur Ressourcen ber\u00fccksichtigt, die in Kubernetes verf\u00fcgbar sind<\/b>. Externe Datenbanken, GitLab-Server, S3-Speicher und andere Dienste, die nicht im Cluster vorhanden sind (auch wenn sie im selben Cloud-Umfeld sind), sind f\u00fcr ihn nicht sichtbar. F\u00fcr GCP und AWS k\u00f6nnen jedoch Schl\u00fcssel f\u00fcr die eigenen Service-Accounts hinzugef\u00fcgt werden, um alles zusammen zu berechnen.<\/p>\n<h2>Installation von<\/h2>\n<p>\nF\u00fcr den Betrieb von Kubecost sind folgende Voraussetzungen erforderlich:<\/p>\n<ul>\n<li> Kubernetes Version 1.8 oder h\u00f6her;<\/li>\n<li> kube-state-metrics;<\/li>\n<li> Prometheus;<\/li>\n<li> node-exporter.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nGl\u00fccklicherweise sind all diese Bedingungen in unseren Clustern bereits erf\u00fcllt, weshalb es ausreichend war, lediglich den richtigen Endpoint f\u00fcr den Zugriff auf Prometheus anzugeben. Dennoch enth\u00e4lt das offizielle Helm-Chart von kubecost alles Notwendige, um auch auf einem \"nackten\" Cluster zu starten.<\/p>\n<p>Kubecost kann auf verschiedene Arten installiert werden: <\/p>\n<ol>\n<li> Die Standardinstallationsmethode wird beschrieben in <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/kubecost.com\/install?ref=home\">Anleitung<\/a><\/noindex> auf der Website des Entwicklers. Es ist erforderlich, <b>das Helm-Repository cost-analyzer hinzuzuf\u00fcgen und anschlie\u00dfend das Chart zu installieren.<\/b>. Sie m\u00fcssen nur den Port durchreichen und die Einstellungen manuell (\u00fcber kubectl) und\/oder \u00fcber die Weboberfl\u00e4che des cost-models anpassen.\n<p>Diese Methode haben wir nicht getestet, da wir keine externen Konfigurationen verwenden, aber es scheint eine gute Option zu sein, um \u201eeinfach selbst auszuprobieren\u201c. Wenn Sie bereits Teile der Systemkomponenten installiert haben oder eine detailliertere Anpassung w\u00fcnschen, sollten Sie den zweiten Weg in Betracht ziehen.\n<\/li>\n<li> Verwenden Sie im Grunde <b><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/kubecost\/cost-analyzer-helm-chart\">das gleiche Chart<\/a><\/noindex>, aber konfigurieren und installieren Sie es selbst<\/b> auf eine Ihnen genehme Weise.\n<p>Wie bereits erw\u00e4hnt, enth\u00e4lt dieses Chart neben dem eigentlichen kubecost auch die Charts von Grafana und Prometheus, die ebenfalls nach Ihren W\u00fcnschen angepasst werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Das im Chart enthaltene <code>values.yaml<\/code> f\u00fcr den cost-analyzer erm\u00f6glicht die Anpassung von:<\/p>\n<ul>\n<li> der Liste der Komponenten des cost-analyzers, die bereitgestellt werden sollen;<\/li>\n<li> Ihrem Endpoint f\u00fcr Prometheus (sofern Sie bereits einen haben);<\/li>\n<li> Domains und weitere Ingress-Einstellungen f\u00fcr das cost-model und Grafana;<\/li>\n<li> Annotationen f\u00fcr Pods;<\/li>\n<li> die Notwendigkeit der Verwendung von persistenten Speichern und deren Gr\u00f6\u00dfe.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEine vollst\u00e4ndige Liste der verf\u00fcgbaren Konfigurationsoptionen mit Beschreibungen finden Sie in <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/kubecost\/cost-analyzer-helm-chart\">Dokumentation.<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Da kubecost in der Grundversion keinen Zugriff einschr\u00e4nken kann, muss immediately basic-auth f\u00fcr das Web-Panel eingerichtet werden.\n<\/li>\n<li> Installieren <b>nur der Systemkern<\/b> \u2014 cost-model. Daf\u00fcr muss Prometheus im Cluster installiert sein und die entsprechende Adresse in der Variablen <code>prometheusEndpoint<\/code> f\u00fcr Helm angegeben werden. Danach m\u00fcssen die <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/kubecost\/cost-model\/tree\/master\/kubernetes\">YAML-Konfigurationssets<\/a><\/noindex> im Cluster angewendet werden.\n<p>Wiederum muss manuell ein Ingress mit basic-auth hinzugef\u00fcgt werden. Schlie\u00dflich ist es notwendig, einen Abschnitt zur Erfassung der Metriken des cost-model in <code>extraScrapeConfigs<\/code> in der Prometheus-Konfiguration hinzuzuf\u00fcgen:<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">- job_name: kubecost\n  honor_labels: true\n  scrape_interval: 1m\n  scrape_timeout: 10s\n  metrics_path: \/metrics\n  scheme: http\n  dns_sd_configs:\n  - names:\n    - \n    type: 'A'\n    port: 9003<\/code><\/pre>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<h2>Was erhalten wir?<\/h2>\n<p>\nBei einer vollst\u00e4ndigen Installation stehen uns das Web-Panel von kubecost und Grafana mit einer Reihe von Dashboards zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n<p><b>Gesamtkosten<\/b>, die auf dem Hauptbildschirm angezeigt werden, zeigen tats\u00e4chlich die berechneten Kosten der Ressourcen f\u00fcr den Monat an. Dies ist <i>der prognostizierte<\/i> Preis, der die Kosten f\u00fcr die Nutzung des Clusters (pro Monat) bei der aktuellen Ressourcennutzung anzeigt.<\/p>\n<p>Diese Metrik dient mehr zur Analyse der Ausgaben und deren Optimierung. Die Gesamtausgaben f\u00fcr den abstrakten Juli in kubecost zu betrachten, ist nicht sehr praktisch: daf\u00fcr muss man <b>ins Billing gehen<\/b>. Stattdessen kann man die Ausgaben nach Namespaces, Labels und Pods f\u00fcr 1\/2\/7\/30\/90 Tage betrachten, was Ihnen das Billing niemals zeigen wird.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00dcbersicht \u00fcber Kubecost zur Kostenersparnis f\u00fcr Kubernetes in der Cloud\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/45db0df267d17e2814003580d87b4048.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nApropos <b>Labels<\/b>. Es ist ratsam, sofort in die Einstellungen zu gehen und die Namen der Labels festzulegen, die als zus\u00e4tzliche Kategorien zur Gruppierung der Kosten verwendet werden sollen:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00dcbersicht \u00fcber Kubecost zur Kostenersparnis f\u00fcr Kubernetes in der Cloud\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/d953f8c6205495e43343e97977431ba6.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nSie k\u00f6nnen beliebige Labels verwenden \u2014 das ist praktisch, wenn Sie bereits ein eigenes Markierungssystem haben.<\/p>\n<p>Dort k\u00f6nnen Sie auch die API-Endpunkt-Adresse \u00e4ndern, mit der das Kostenmodell verbunden ist, die Rabattgr\u00f6\u00dfe in GCP einstellen und eigene Preise f\u00fcr Ressourcen und W\u00e4hrungen zur Messung festlegen (diese Funktion hat aus irgendeinem Grund keinen Einfluss auf die Gesamtkosten).<\/p>\n<p>Kubecost kann verschiedene <b>Probleme im Cluster anzeigen<\/b> (und sogar bei Gefahr alarmieren). Leider ist diese Option nicht konfigurierbar, daher k\u00f6nnen Sie, wenn Sie Entwicklerumgebungen haben und diese genutzt werden, st\u00e4ndig etwas \u00c4hnliches beobachten:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00dcbersicht \u00fcber Kubecost zur Kostenersparnis f\u00fcr Kubernetes in der Cloud\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/729af727faeb10d1ad0384fb4de121f7.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nEin wichtiges Werkzeug \u2014 <b>Cluster-Einsparungen<\/b>. Es misst die Aktivit\u00e4t der Pods (Ressourcennutzung, einschlie\u00dflich Netzwerk), und berechnet auch, wie viel Geld und wof\u00fcr eingespart werden kann.<\/p>\n<p>Es mag scheinen, dass die Optimierungstipps recht offensichtlich sind, jedoch zeigt die Erfahrung, dass es dennoch einiges zu beachten gibt. Insbesondere wird die Netzwerkaktivit\u00e4t der Pods \u00fcberwacht (Kubecost empfiehlt, auf inaktive Pods zu achten), der angeforderte und tats\u00e4chliche Speicher- sowie CPU-Verbrauch wird verglichen, ebenso wie die CPU-Nutzung durch die Knoten des Clusters (es wird empfohlen, einige Knoten zusammenzuf\u00fchren), die Belastung der Festplatten und eine Handvoll weiterer Parameter.<\/p>\n<p>Wie bei jedem Thema der Optimierung sollte die Ressourcenoptimierung basierend auf den Daten von Kubecost <b>mit Vorsicht<\/b>angegangen werden. Zum Beispiel schl\u00e4gt Cluster Savings vor, Knoten zu entfernen, indem behauptet wird, dass dies sicher sei, jedoch ber\u00fccksichtigt es nicht die Existenz von Node-Selectors und Taint-Einstellungen, die bei den darauf bereitgestellten Pods vorhanden sind und bei anderen Knoten fehlen. Und \u00fcberhaupt, selbst die Autoren des Produkts <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/blog.kubecost.com\/blog\/cost-monitoring\/\">einem k\u00fcrzlichen Artikel<\/a><\/noindex> (\u00fcbrigens kann sie sehr hilfreich sein f\u00fcr diejenigen, die sich f\u00fcr das Thema des Projekts interessieren) empfehlen, nicht kopflos in die Kostenoptimierung zu springen, sondern die Angelegenheit \u00fcberlegt anzugehen.<\/p>\n<h2>Ergebnisse<\/h2>\n<p>\nNach einem Monat Nutzung von kubecost in einigen Projekten k\u00f6nnen wir festhalten, dass es ein interessantes (und zudem leicht zu erlernendes sowie zu installierendes) Tool zur Analyse und Optimierung der Ausgaben f\u00fcr Cloud-Anbieter, die f\u00fcr Kubernetes-Cluster verwendet werden, ist. Die Berechnungen sind recht genau: In unseren Experimenten stimmten sie mit dem \u00fcberein, was die Anbieter tats\u00e4chlich verlangten.<\/p>\n<p>Es gab jedoch auch einige Nachteile: Es gibt einige kleinere Bugs, und die Funktionalit\u00e4ten decken nicht immer die spezifischen Anforderungen einiger Projekte ab. Wenn man jedoch schnell verstehen m\u00f6chte, wohin das Geld flie\u00dft und was man \"k\u00fcrzen\" kann, um die Rechnung f\u00fcr Cloud-Dienste stabil um 5-30 % zu senken (was in unserem Fall tats\u00e4chlich auch so war), ist es eine hervorragende Option.<\/p>\n<h2>P.S.<\/h2>\n<p>\nLesen Sie auch in unserem Blog:<\/p>\n<ul>\n<li> \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/459326\/\">Automatisches Skalieren und Ressourcenmanagement in Kubernetes (\u00dcberblick und Vortragvideo)<\/a><\/noindex>\u00bb;<\/li>\n<li> \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/460877\/\">Kubernetes-Abenteuer von Dailymotion: Erstellung von Infrastruktur in der Cloud + vor Ort<\/a><\/noindex>\u00bb;<\/li>\n<li> \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/432748\/\">Kubernetes Tipps &amp; Tricks: zu Node-Zuweisungen und zu Lasten auf Webanwendungen<\/a><\/noindex>\u00bb.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/466659\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u0441\u0451 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0441\u0432\u043e\u044e \u0438\u043d\u0444\u0440\u0430\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0441 \u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u043e\u043a \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0430. \u0422\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c: \u043d\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430\u0431\u043e\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e \u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u0435, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0432\u2026 \u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435 \u2014 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 (\u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 Kubernetes) \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 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Diese Entscheidung ist leicht verst\u00e4ndlich: Es besteht keine Notwendigkeit, sich um die Hardware zu k\u00fcmmern, und Cluster k\u00f6nnen auf viele verschiedene Weisen einfach konfiguriert werden\u2026 das Wichtigste ist, dass bestehende Technologien wie Kubernetes eine einfache Skalierung der Rechenleistung je nach Last erm\u00f6glichen. Auch der finanzielle Aspekt ist immer wichtig. 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