MÀrkus tÔlke kohta.: Ameerika DevOps-insener Sid Palas kasutas infopunktina ning tegi vÔrdluse esimese taseme Cloud provider'ite juhtivate teenuste Managed Kubernetes (erinevates konfiguratsioonides) hindade osas. Tema töö tÀiendavaks plussiks oli vastava Jupyter Noteboodi avaldamine, mis vÔimaldab (minimaalse Python'i teadmise olemasolul) arvutusi oma vajadustele kohandada.
TL;DR: Azure ja Digital Ocean ei keela tasu juhtimistasandi (control plane) kasutamise eest, mis muudab need suurepĂ€raseks valikuks paljude vĂ€ikeste klastrite juurutamiseks. VĂ€ikese arvu suurte klastrite kĂ€ivitamiseks on parim GKE. Lisaks on vĂ”imalik kulu tĂ”siselt vĂ€hendada, kasutades spoot vĂ”i vĂ€hendatud prioriteediga sĂ”lmi vĂ”i âtellidesâ pikaajalist kasutamist samade sĂ”lmede puhul (see kehtib kĂ”igi platvormide kohta).

Klastri suurus (töötajate arv)
Ălevaade
et iga GKE klastri töö tunni eest tasu on 10 senti, ajendas mind analĂŒĂŒsima peamisi pakkumisi hallatud (managed) Kubernetes'ese alal.

See teadanne hÀiris mÔningaid...
Artiklis on peategelasteks:
- Google Kubernetes Engine (GCP) â ;
- Elastic Kubernetes Service (AWS) â ;
- Azure Kubernetes Service (Azure) â ;
- Kubernetes Digital Oceanis â .
Kulude jaotus
Kubernetes'i kasutamise ĂŒldkulud igal platvormil koosnevad jĂ€rgmistest komponentidest:
- Klastri haldustasu;
- Laadimise tasakaalustamine (Ingressi jaoks);
- Töötajate arvutusressursid (vCPU ja mÀlu);
- Egress-traafik;
- PĂŒsiv salvestus;
- Andmete töötlemine koormusbalansseerimisega.
Lisaks pakuvad pilveteenuse pakkujad mĂ€rkimisvÀÀrseid allahindlusi, kui klient soovib/vĂ”ib kasutada vĂ€hendatud prioriteediga (preemptible), vĂ”i madala prioriteediga sĂ”lmi VĂI on kohustatud kasutama samu sĂ”lmi 1-3 aasta jooksul.
Oluline on mÀrkida, et kuigi hind on hea aluseks teenusepakkujate vÔrdlemiseks ja hindamiseks, tuleb arvesse vÔtta ka teisi tegureid:
- Ăksikkliendi kokkulepe (Service Level Agreement);
- Ămbritsev pilveökosĂŒsteem;
- Saadaval K8s versioonid;
- Dokumentatsiooni/tehniliste vahendite kvaliteet.
Kuid need tegurid jÀÀvad selle artikli/uuringu raamidest vĂ€lja. EKS, AKS ja GKE mittehinnaliste tegurite ĂŒksikasjalik kĂ€sitlemine.
Jupyteri mÀrkmik
Otsingu lihtsustamiseks olen loonud , kasutades plotly + ipywidgets. See vÔimaldab vÔrrelda teenusepakkujate pakkumisi erinevate klastrite suuruste ja teenuste komplektide puhul.
Te saate proovida interaktiivset versiooni mÀrkmikust Binderis:
Andke mulle teada, kui arvutused vĂ”i algsed hinnad on valed (seda saab teha GitHubis issue vĂ”i pull requestiga â ).
JĂ€reldused
Kahjuks on nĂŒansse liiga palju, et anda konkreetsemaid soovitusi kui need, mis on toodud TL;DR lĂ”igus alguses. siiski, mĂ”ned jĂ€reldused on siiski vĂ”imalikud:
- Erinevalt GKE-st ja EKS-ist, ei vĂ”ta AKS ja Digital Ocean tasu juhtkihi ressursside eest. AKS ja DO on soodsamad, kui arhitektuur hĂ”lmab palju vĂ€iksemaid klastreid (nĂ€iteks ĂŒks klaster iga arendaja vĂ”i iga kliendi).
- GKE madalamad arvutusressursid muudavad selle soodsamaks klastrite suuruse suurenedes*.
- Kasutatavad idanÔuded vÔi pikaajaline side sÔlmedega vÔimaldavad kulusid vÀhendada enam kui 50%. MÀrkus: Digital Oceanil selliseid allahindlusi ei ole.
- Google'i vÀljastusliiklustasu on kÔrgem, kuid mÀÀrav tegur arvutuste mÀÀramisel on arvutusressursside hind (kui teie klaster ei ole suurte vÀljastusandmete allikas).
- MasinatĂŒĂŒpide valimine vastavalt CPU ja mĂ€lunĂ”udmiste vajadustele aitab vĂ€ltida liigset tasu kasutamata ressursside eest.
- Digital Ocean kĂŒsib vCPU eest vĂ€hem ja mĂ€lu eest rohkem kui teised platvormid â see vĂ”ib olla mĂ”nede arvutuskoormuste jaoks mÀÀrav faktor.
* MĂ€rkus: analĂŒĂŒsis kasutatakse andmeid ĂŒldotstarbeliste arvutussĂ”lmede kohta (ĂŒldotstarbeline). Need on n1 GCP Compute Engine, m5 AWS ec2, D2v3 Azure virtuaalmasinad ja DO dropletid spetsiaalsete CPU-dega. Samuti saab uurida ka teisi virtuaalmasinatĂŒĂŒpe (burstable, entry-level). Esmapilgul sĂ”ltub virtuaalmasinate hind linearselt vCPU-de arvust ja mĂ€lu mahust, kuid ma ei ole kindel, et see eeldus jÀÀb kehtima tugevalt ebatavaliste mĂ€lus/CPU suhete korral.
Artiklis , avaldatud 2018. aastal, kasutati standardset klastrit, millel oli 100 vCPU tuuma ja 400 GB mÀlu. VÔrdluseks, minu arvutuste kohaselt maksab sarnane klaster igas nendes platvormides (kui on nÔudmisel olemas) jÀrgmise summa:
- AKS: 51465 USD/aastas
- EKS: 43138 USD/aastas
- GKE: 30870 USD/aastas
- DO: 36131 USD/aastas
Loodan, et artikkel koos pÀevikuga aitab teil hinnata managed Kubernetes pÔhipakkumisi ja/vÔi sÀÀsta pilveinfrastruktuurilt, kasutades allahindlusi ja muid vÔimalusi.
P.S. tÔlkijalt
Lugege ka meie blogist:
- «»;
- «»;
- «»;
- «».
Allikas: habr.com
