Märge. tõlge: Ameerika DevOpsi insener Sid Palas, kasutab Informatiivse juhendina võrdlesin maailma juhtivate pilveteenuse pakkujate hallatud Kubernetes teenuse maksumust (erinevates konfiguratsioonides). Tema töö täiendavaks eeliseks oli vastava Jupyteri sülearvuti väljaandmine, mis võimaldab (minimaalsete Pythoni teadmistega) kohandada tehtud arvutusi vastavalt teie vajadustele.
TL; DR: Azure ja Digital Ocean ei võta juhtimistasandi jaoks kasutatud arvutusressursside eest tasu, mistõttu on need hea valik paljude väikeste klastrite juurutamiseks. Väikese arvu suurte klastrite käitamiseks sobib kõige paremini GKE. Lisaks saate kulusid oluliselt vähendada, kasutades kohapealseid/ennetavaid/madala prioriteediga sõlmesid või "tellides" samade sõlmede pikaajaliseks kasutamiseks (see kehtib kõikide platvormide kohta).
Klastri suurus (töötajate arv)
Ülevaade
GKE teade hakata iga klastri tunni eest tasuma 10 senti klastri tunni kohta ajendas mind analüüsima peamiste hallatavate Kubernetese pakkumiste hindu.
See teade on mõne...
Artikli peategelased on:
- Google Kubernetes Engine (GCP) – ;
- Elastne Kubernetesi teenus (AWS) – ;
- Azure Kubernetes Service (Azure) – ;
- Kubernetes digitaalsel ookeanil – .
Kulude jaotus
Kubernetese kasutamise kogumaksumus kõigil neil platvormidel koosneb järgmistest komponentidest:
- Klastri haldustasu;
- Koormuse tasakaalustamine (ingressi jaoks);
- töötajate arvutusressursid (vCPU ja mälu);
- Väljasõiduliiklus;
- alaline ladustamine;
- Andmetöötlus koormuse tasakaalustaja abil.
Lisaks pakuvad pilveteenuse pakkujad olulisi allahindlusi, kui klient soovib/saab kasutada eelmüügiõigust või madala prioriteediga sõlmed VÕI kohustub kasutama samu sõlmi 1-3 aastat.
Tasub rõhutada, et kuigi hind on hea alus teenusepakkujate võrdlemisel ja hindamisel, tuleks arvestada ka muude teguritega:
- Tööaeg (teenusetaseme leping);
- Ümbritsev pilvekosüsteem;
- K8-de saadaolevad versioonid;
- Dokumentatsiooni/tööriistakomplekti kvaliteet.
Need tegurid jäävad aga sellest artiklist/uuringust välja. IN Täpsemalt käsitletakse EKS-i, AKS-i ja GKE hinnaväliseid tegureid.
Jupyteri märkmik
Kasumlikuma lahenduse leidmise hõlbustamiseks olen välja töötanud , kasutades selles plotly + ipywidgets. See võimaldab teil võrrelda erinevate klastri suuruste ja teenusekomplektide pakkujate pakkumisi.
Saate Binderis märkmiku reaalajas versiooniga harjutada:
Andke mulle teada, kui arvutused või algne hind on valed (seda saab teha GitHubi probleemi või tõmbetaotluse kaudu - ).
Järeldused
Paraku on liiga palju nüansse, et anda täpsemaid soovitusi, kui need, mis TL;DR lõigus kohe alguses sisalduvad. Mõned järeldused võib siiski teha:
- Erinevalt GKE-st ja EKS-ist ei võta AKS ja Digital Ocean juhtkihi ressursside eest tasu. AKS ja DO on tulusamad, kui arhitektuur sisaldab palju väikeseid klastreid (näiteks üks klaster iga kohta iga arendaja või iga klient).
- GKE veidi odavamad arvutusressursid muudavad selle kasumlikumaks, kuna klastrite suurus* suureneb.
- Ennetavate sõlmede või sõlmede pikaajalise afiinsuse kasutamine võib kulusid vähendada rohkem kui 50%. Märkus. Digital Ocean ei paku neid allahindlusi.
- Google'i väljamineku tasud on kõrgemad, kuid arvutusressursside maksumus on määrav tegur (välja arvatud juhul, kui teie klaster genereerib märkimisväärsel hulgal väljaminevaid andmeid).
- Masinatüüpide valimine töökoormuse protsessori- ja mäluvajaduse põhjal aitab teil vältida kasutamata ressursside eest lisatasusid.
- Digital Ocean küsib teiste platvormidega võrreldes vähem vCPU ja rohkem mälu eest – see võib teatud tüüpi arvutustöökoormuse puhul olla otsustav tegur.
*Märkus. Analüüs kasutab andmeid üldotstarbeliste arvutussõlmede jaoks (Üldine otstarve). Need on n1 GCP Compute Engine eksemplari, m5 AWS ec2 eksemplari, D2v3 Azure'i virtuaalmasinaid ja spetsiaalsete protsessoritega DO tilgad. Omakorda on võimalik läbi viia uuringuid muud tüüpi virtuaalmasinate hulgas (purske, algtaseme). Esmapilgul sõltub virtuaalmasinate maksumus lineaarselt vCPU-de arvust ja mälumahust, kuid ma ei ole kindel, kas see oletus peab paika väga ebastandardsete mälu/protsessori suhete puhul.
Artikkel 2018. aastal avaldatud, kasutas 100 vCPU südamiku ja 400 GB mäluga võrdlusklastrit. Võrdluseks, minu arvutuste kohaselt maksab sarnane klaster kõigil neil platvormidel (tellitavatel juhtudel) järgmise summa:
- AKS: 51465 USD/aastas
- EKS: 43138 USD/aastas
- GKE: 30870 USD/aastas
- DO: 36131 USD/aastas
Loodan, et see artikkel koos sülearvutiga aitab teil hinnata peamisi hallatud Kubernetese pakkumisi ja/või säästa raha pilveinfrastruktuuri pealt, kasutades allahindlusi ja muid võimalusi.
PS tõlkijalt
Loe ka meie blogist:
- «";
- «";
- «";
- «'.
Allikas: www.habr.com