{"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":"\u00dcberblick \u00fcber Kubecost zur Kostenersparnis in Kubernetes in der Cloud.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00dcberblick \u00fcber Kubecost zur Kostenersparnis in Kubernetes in der Cloud.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/410170787ccdee028c1b918561f15ee0.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nDerzeit migrieren immer mehr Unternehmen ihre Infrastruktur von physischen Servern und eigenen virtuellen Maschinen in die Cloud. Diese Entscheidung l\u00e4sst sich leicht erkl\u00e4ren: Es ist nicht n\u00f6tig, sich um die Hardware zu k\u00fcmmern, der Cluster l\u00e4sst sich auf viele verschiedene Arten konfigurieren\u2026 und das Wichtigste ist, dass die verf\u00fcgbaren Technologien (wie Kubernetes) eine einfache Skalierung der Rechenleistung je nach Last erm\u00f6glichen.<\/p>\n<p>Auch der finanzielle Aspekt ist immer wichtig. Das Tool, \u00fcber das in diesem Artikel die Rede sein wird, soll dazu beitragen, Budgets bei der Nutzung von Cloud-Infrastrukturen 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 Kostenkontrolle von Infrastrukturen in Cloud-Diensten (innerhalb des Kubernetes-Clusters + gemeinsame Ressourcen) entwickelt, Engp\u00e4sse in den Cluster-Einstellungen aufsp\u00fcrt und entsprechende Benachrichtigungen an Slack sendet.<\/p>\n<p>Wir haben Kunden mit Kubernetes sowohl in den g\u00e4ngigen Clouds AWS und GCP als auch im weniger verbreiteten Azure f\u00fcr die Linux-Community \u2014 kurz gesagt, auf allen von Kubecost unterst\u00fctzten Plattformen. F\u00fcr einige von ihnen berechnen wir die Kosten f\u00fcr intra-cluster Dienste selbst (nach einer Methode, die der von Kubecost \u00e4hnelt), und wir \u00fcberwachen die Infrastrukturkosten und versuchen, sie zu optimieren. Daher war es naheliegend, dass wir an der M\u00f6glichkeit interessiert waren, 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 genutzt werden, und die verf\u00fcgbaren Funktionen sollten f\u00fcr kleine Projekte ausreichend sein. Aber Gesch\u00e4ft ist Gesch\u00e4ft: Der restliche Teil des Produkts ist geschlossen, darauf kann man zugreifen durch <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/kubecost.com\/pricing\">bezahlte Abonnements<\/a><\/noindex>, die auch kommerzielle Unterst\u00fctzung beinhalten. Dar\u00fcber hinaus bieten die Autoren eine kostenlose Lizenz f\u00fcr kleine Cluster an (1 Cluster mit 10 Knoten \u2014 zum Zeitpunkt des Schreibens dieses Artikels wurde dieses Limit auf 20 Knoten erh\u00f6ht) oder einen Testzeitraum mit vollem Funktionsumfang f\u00fcr 1 Monat.<\/p>\n<h2>Wie alles funktioniert<\/h2>\n<p>\nDas Hauptteil von Kubecost ist also eine Anwendung <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/kubecost\/cost-model\"><b>cost-model<\/b><\/a><\/noindex>, die in Go geschrieben ist. Das Helm-Diagramm, 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 Wesentlichen eine Sammlung von cost-model mit Prometheus, Grafana und mehreren Dashboards.<\/p>\n<p>Im Allgemeinen hat das Cost-Modell eine eigene Web-Oberfl\u00e4che, die Diagramme und detaillierte Statistiken zu den Ausgaben in tabellarischer Form anzeigt, sowie nat\u00fcrlich Tipps zur Optimierung der Kosten. Die in Grafana pr\u00e4senten Dashboards sind ein fr\u00fcherer Entwicklungsstand von Kubecost und enthalten weitgehend dieselben Daten wie das Cost-Modell, erg\u00e4nzt durch die gewohnte Statistik zu CPU-\/RAM-\/Netz-\/Festplattenspeicherverbrauch im Cluster und seinen Komponenten.<\/p>\n<p>Wie funktioniert Kubecost?<\/p>\n<ul>\n<li> Das Cost-Modell erh\u00e4lt \u00fcber die API von Cloud-Anbietern die Kosten f\u00fcr den Betrieb.<\/li>\n<li> Anschlie\u00dfend wird, je nach Hardwaretyp des Knotens und Region, die Kosten pro Knoten berechnet.<\/li>\n<li> Basierend auf den Kosten f\u00fcr die Arbeit der Knoten erh\u00e4lt jeder einzelne Pod die Kosten pro Stunde f\u00fcr die Nutzung der CPU, den Verbrauch eines Gigabytes RAM und die Kosten f\u00fcr die Stunde der Speicherung eines Gigabytes Daten \u2014 abh\u00e4ngig von dem Knoten, auf dem er gearbeitet hat, oder der Speicherkategorie.<\/li>\n<li> Ausgehend von den Kosten einzelner Pods wird die Zahlung pro Namespaces, Diensten, Deployments, StatefulSets berechnet.<\/li>\n<li> F\u00fcr die Berechnung der Statistiken werden Metriken verwendet, 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 die 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 sich in derselben Cloud befinden), sind f\u00fcr ihn nicht sichtbar. Zwar k\u00f6nnen f\u00fcr GCP und AWS die Schl\u00fcssel der eigenen Dienstkonto hinzugef\u00fcgt werden, um alles zusammen zu berechnen.<\/p>\n<h2>Installation<\/h2>\n<p>\nF\u00fcr die Funktionsweise von Kubecost sind erforderlich:<\/p>\n<ul>\n<li> Kubernetes Version 1.8 und h\u00f6her;<\/li>\n<li> kube-state-metrics;<\/li>\n<li> Prometheus;<\/li>\n<li> node-exporter.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEs kam so, dass in unseren Clustern all diese Bedingungen bereits erf\u00fcllt waren, sodass es ausreichend war, nur den richtigen Endpunkt f\u00fcr den Zugriff auf Prometheus anzugeben. Dennoch enth\u00e4lt das offizielle Helm-Chart von Kubecost alles Notwendige, um auch auf einem \u201enackten\u201c Cluster zu starten.<\/p>\n<p>Kubecost kann auf verschiedene Weise installiert werden: <\/p>\n<ol>\n<li> Auf die Standardinstallation, die auf <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/kubecost.com\/install?ref=home\">Anleitung<\/a><\/noindex> der Website des Entwicklers beschrieben ist. Es ist notwendig, <b>das Helm-Repository cost-analyzer hinzuzuf\u00fcgen, danach das Chart zu installieren<\/b>. Es bleibt nur noch, sich den Port durchzureichen und die Einstellungen manuell (\u00fcber kubectl) und\/oder mit der Weboberfl\u00e4che des Cost-Modells in den gew\u00fcnschten Zustand zu bringen.\n<p>Diese Methode haben wir nicht getestet, da wir keine externen vorkonfigurierten L\u00f6sungen verwenden, aber sie scheint eine gute Option zu sein, \u201eeinfach selbst auszuprobieren\u201c. Wenn Sie bereits Teile der Komponenten des Systems installiert haben oder eine detailliertere Anpassung w\u00fcnschen, sollten Sie den zweiten Weg in Betracht ziehen.\n<\/li>\n<li> Im Wesentlichen verwenden <b><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/kubecost\/cost-analyzer-helm-chart\">das gleiche Chart<\/a><\/noindex>, aber es selbst konfigurieren und installieren<\/b> auf jede erdenkliche Weise.\n<p>Wie bereits erw\u00e4hnt, enth\u00e4lt dieses Chart neben kubecost selbst auch die Charts von Grafana und Prometheus, die ebenfalls nach Ihren W\u00fcnschen konfiguriert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Das im Chart enthaltene <code>values.yaml<\/code> f\u00fcr den Cost-Analyzer erm\u00f6glicht die Konfiguration 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 andere Ingress-Einstellungen f\u00fcr das Cost-Model und Grafana;<\/li>\n<li> Annotationen f\u00fcr Pods;<\/li>\n<li> die Notwendigkeit der Verwendung von Persistent Storage 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 Basisversion keinen Zugriff einschr\u00e4nken kann, muss sofort Basic-Auth f\u00fcr das Web-Panel konfiguriert werden.\n<\/li>\n<li> Installieren <b>nur das Kernsystem<\/b> \u2014 cost-model. Daf\u00fcr ist es notwendig, dass Prometheus im Cluster installiert ist und die entsprechende Adresse in der Variable <code>prometheusEndpoint<\/code> f\u00fcr Helm angegeben ist. Danach muss <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/kubecost\/cost-model\/tree\/master\/kubernetes\">ein Satz von YAML-Konfigurationen angewendet werden.<\/a><\/noindex> im Cluster.\n<p>Wie bereits erw\u00e4hnt, m\u00fcssen Sie manuell Ingress mit Basic-Auth hinzuf\u00fcgen. Schlie\u00dflich m\u00fcssen Sie auch einen Abschnitt f\u00fcr das Sammeln von Metriken des Cost-Models in <code>extraScrapeConfigs<\/code> in der Prometheus-Konfiguration hinzuf\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 steht uns das Webpanel von kubecost und Grafana mit einer Sammlung von Dashboards zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n<p><b>Gesamtkosten<\/b>, die auf dem Hauptbildschirm angezeigt wird, zeigt faktisch die kalkulierten Kosten der Ressourcen f\u00fcr einen Monat an. Dies ist <i>ein gesch\u00e4tzter<\/i> Preis, der die Kosten der Nutzung des Clusters (pro Monat) bei aktuellem Ressourcenverbrauch anzeigt.<\/p>\n<p>Diese Metrik dient eher der Analyse und Optimierung der Ausgaben. Die Gesamtausgaben f\u00fcr einen hypothetischen Juli in kubecost zu betrachten, ist nicht sehr praktisch: Daf\u00fcr m\u00fcssen Sie <b>ins Billing gehen.<\/b>Sie k\u00f6nnen jedoch die Ausgaben nach Namespaces, Labels und Pods f\u00fcr 1\/2\/7\/30\/90 Tage aufschl\u00fcsseln, was Ihnen das Billing nie anzeigen wird.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00dcberblick \u00fcber Kubecost zur Kostenersparnis in Kubernetes in der Cloud.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/45db0df267d17e2814003580d87b4048.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n\u00dcbrigens \u00fcber <b>Labels<\/b>. Gehe am besten gleich in die Einstellungen und lege die Bezeichnungen der Labels fest, die als zus\u00e4tzliche Kategorien zur Gruppierung der Ausgaben verwendet werden sollen:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00dcberblick \u00fcber Kubecost zur Kostenersparnis in Kubernetes in der Cloud.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/d953f8c6205495e43343e97977431ba6.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nEs k\u00f6nnen beliebige Labels angeh\u00e4ngt werden - praktisch, wenn Sie bereits ein eigenes Markierungssystem haben.<\/p>\n<p>Dort kann auch die Adresse des API-Endpunkts ge\u00e4ndert werden, zu dem sich das Cost-Model verbindet, die Rabattgr\u00f6\u00dfe in GCP angepasst werden und eigene Preise f\u00fcr Ressourcen und deren W\u00e4hrungsumrechnung festgelegt werden (seltsamerweise hat die Funktion keinen Einfluss auf die Gesamtkosten).<\/p>\n<p>Kubecost kann verschiedene <b>Probleme im Cluster<\/b> (und sogar Alarm schlagen, wenn Gefahr besteht). Leider ist die Option nicht konfigurierbar, sodass - wenn Sie Entwicklerumgebungen haben, die genutzt werden, - Sie st\u00e4ndig etwas \u00c4hnliches beobachten k\u00f6nnen:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00dcberblick \u00fcber Kubecost zur Kostenersparnis in Kubernetes in der Cloud.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/729af727faeb10d1ad0384fb4de121f7.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nEin wichtiges Werkzeug - <b>Cluster Savings<\/b>. Es misst die Aktivit\u00e4t der Pods (Ressourcenverbrauch, einschlie\u00dflich Netzwerk) und berechnet, wie viel Geld und wo gespart werden kann.<\/p>\n<p>Es mag erscheinen, dass die Optimierungstipps recht offensichtlich sind, jedoch zeigt die Erfahrung, dass es trotzdem einiges zu beachten gibt. Insbesondere wird die Netzwerkaktivit\u00e4t der Pods \u00fcberwacht (Kubecost empfiehlt, auf inaktive zu achten), der angeforderte und der tats\u00e4chliche Speicher- und CPU-Verbrauch verglichen sowie die von den Clusterknoten verwendete CPU (es wird empfohlen, mehrere Knoten zusammenzulegen), die Last auf den Festplatten und noch ein paar Dutzend weitere Parameter.<\/p>\n<p>Wie bei jeder Frage zur Optimierung sollten die Ressourcenoptimierung auf Basis der Daten von Kubecost <b>mit Vorsicht behandelt werden<\/b>. Zum Beispiel schl\u00e4gt Cluster Savings vor, Knoten zu entfernen und behauptet, dass dies sicher sei, ber\u00fccksichtigt jedoch nicht das Vorhandensein von Node-Selectoren und Taints bei den auf diesen verteilten Pods, die auf anderen Knoten nicht vorhanden sind. Und \u00fcberhaupt empfehlen sogar die Autoren des Produkts in ihrer <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/blog.kubecost.com\/blog\/cost-monitoring\/\">einem k\u00fcrzlichen Artikel<\/a><\/noindex> (\u00fcbrigens kann sie f\u00fcr diejenigen, die sich f\u00fcr das Projekt interessieren, sehr n\u00fctzlich sein) nicht, sich Hals \u00fcber Kopf auf die Kostenoptimierung zu st\u00fcrzen, sondern die Angelegenheit durchdacht anzugehen.<\/p>\n<h2>Ergebnisse<\/h2>\n<p>\nNach einem Monat Nutzung von Kubecost in ein paar Projekten k\u00f6nnen wir festhalten, dass es ein interessantes (und zudem leicht zu bedienendes und zu installierendes) Tool zur Analyse und Optimierung der Ausgaben f\u00fcr Cloud-Dienste ist, die f\u00fcr Kubernetes-Cluster verwendet werden. Die Berechnungen sind sehr genau: In unseren Experimenten stimmten sie mit den tats\u00e4chlichen Anforderungen der Anbieter \u00fcberein.<\/p>\n<p>Es gab auch einige Nachteile: Es gibt einige nicht kritische Bugs, und die funktionalen M\u00f6glichkeiten decken in einigen F\u00e4llen die spezifischen Anforderungen mancher Projekte nicht ab. Wenn Sie jedoch schnell verstehen m\u00f6chten, wohin das Geld flie\u00dft und was man \"einsparen\" kann, um die Kosten f\u00fcr Cloud-Dienste stabil um 5-30 % zu senken (so war es in unserem Fall), dann ist dies eine ausgezeichnete Wahl.<\/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\/\">Dailymotion's Kubernetes-Abenteuer: Infrastruktur in Clouds + On-Premises<\/a><\/noindex>\u00bb;<\/li>\n<li> \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/460877\/\">Tinders Umstieg auf Kubernetes<\/a><\/noindex>\u00bb;<\/li>\n<li> \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/432748\/\">Kubernetes Tipps &amp; Tricks: Zur Zuweisung von Knoten und zur Belastung von 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 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c 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