Lura. fassara: Injiniya DevOps na Amurka Sid Palas, yana amfani da shi A matsayin jagorar bayani, na kwatanta farashin Sabis ɗin Kubernetes da aka Gudanar (a cikin jeri daban-daban) daga manyan masu samar da girgije na duniya. Wani ƙarin fa'idar aikinsa shine buga Jupyter Notebook daidai, wanda ke ba da damar (tare da ƙarancin ilimin Python) don daidaita lissafin da aka yi don dacewa da bukatunku.
TL, DR: Azure da Digital Ocean ba sa cajin albarkatun da aka yi amfani da su don sarrafa jirgin sama, yana mai da su kyakkyawan zaɓi don tura ƙananan gungu da yawa. Don gudanar da ƙaramin adadin manyan gungu, GKE ya fi dacewa. Bugu da kari, zaku iya rage farashi mai mahimmanci ta amfani da kuɗaɗɗen tabo / preemptive / ƙarancin fifiko ko ta hanyar “subscribe” don amfani na dogon lokaci na nodes iri ɗaya (wannan ya shafi duk dandamali).
Girman gungu (yawan ma'aikata)
Janar bayani
Sanarwar GKE na fara cajin cents 10 a kowace sa'a na gungu na kowane sa'a tari ya sa na fara nazarin farashin manyan hadayun Kubernetes da aka sarrafa.
Wannan sanarwar ta tayar da hankalin wasu...
Manyan jigogin labarin su ne:
- Injin Kubernetes Google (GCP) - ;
- Sabis na Kubernetes na Elastic (AWS) - ;
- Sabis na Kubernetes (Azure) - ;
- Kubernetes akan Tekun Dijital - .
Rushewar Kuɗi
Jimlar farashin amfani da Kubernetes akan kowane ɗayan waɗannan dandamali ya ƙunshi abubuwa masu zuwa:
- Kudin gudanarwa ta gungu;
- Load daidaitawa (na Ingress);
- Kayan aikin kwamfuta (vCPU da ƙwaƙwalwar ajiya) na ma'aikata;
- Hanyoyin zirga-zirga;
- Adana na dindindin;
- sarrafa bayanai ta hanyar ma'aunin nauyi.
Bugu da ƙari, masu samar da girgije suna ba da ragi mai mahimmanci idan abokin ciniki yana so/zai iya amfani da abin da ba a iya gani ba ko nodes masu ƙarancin fifiko KO sun ɗauki nauyin amfani da nodes iri ɗaya na shekaru 1-3.
Yana da kyau a jaddada cewa ko da yake farashi yana da kyakkyawan tushe don kwatantawa da kimanta masu samar da sabis, wasu dalilai ya kamata a yi la'akari da su:
- Uptime (Yarjejeniyar Matsayin Sabis);
- Tsarin yanayin girgije da ke kewaye;
- Akwai nau'ikan K8s;
- Ingantattun takardu/kayan kayan aiki.
Koyaya, waɗannan abubuwan sun wuce iyakar wannan labarin / binciken. IN Abubuwan da ba na farashi ba na EKS, AKS da GKE an tattauna dalla-dalla.
Jupyter Notebook
Don sauƙaƙe samun mafita mafi fa'ida, na haɓaka , ta amfani da makirci + ipywidgets a ciki. Yana ba ku damar kwatanta tayin mai bada don girman tari daban-daban da saitin sabis.
Kuna iya yin aiki tare da sigar faifan rubutu kai tsaye a cikin Binder:
Bari in sani idan lissafin ko farashin asali ba daidai ba ne (ana iya yin wannan ta hanyar al'amari ko jan buƙatu akan GitHub - ).
binciken
Alas, akwai nuances da yawa don samar da ƙarin takamaiman shawarwari fiye da waɗanda aka haɗa cikin sakin layi na TL;DR a farkon farkon. Duk da haka, ana iya yanke wasu shawarwari:
- Ba kamar GKE da EKS ba, AKS da Dijital Ocean ba sa cajin albarkatun Layer na sarrafawa. AKS da DO sun fi riba idan tsarin gine-ginen ya ƙunshi ƙananan gungu da yawa (misali, gungu ɗaya a kowace. kowane mai haɓakawa ko kowane abokin ciniki).
- Ƙididdigar ƙididdiga na GKE kaɗan kaɗan yana sa ya zama mai fa'ida yayin da girman gungu ke ƙaruwa*.
- Yin amfani da nodes da za a iya cirewa ko kusancin kumburi na dogon lokaci na iya rage farashi da fiye da 50%. Lura: Tekun Dijital ba ya bayar da waɗannan rangwamen.
- Kudaden waje na Google sun fi girma, amma farashin kayan aikin kwamfuta shine abin da ke tabbatar da ƙididdigewa (sai dai idan tarin ku yana samar da adadi mai yawa na bayanan waje).
- Zaɓi nau'ikan na'ura dangane da CPU da buƙatun ƙwaƙwalwar ajiyar kayan aikinku zasu taimake ku guje wa ƙarin biyan kuɗi don albarkatun da ba a yi amfani da su ba.
- Digital Ocean yana cajin ƙasa don vCPU kuma ƙari don ƙwaƙwalwar ajiya idan aka kwatanta da sauran dandamali - wannan na iya zama abin yanke hukunci ga wasu nau'ikan ƙididdige ayyukan aiki.
* Lura: Bincike yana amfani da bayanai don maƙasudin ƙididdige ƙididdiga (babban manufa). Waɗannan su ne misalin n1 GCP Compute Engine, m5 AWS ec2 lokuta, D2v3 Azure injuna da DO droplets tare da kwazo CPUs. Hakanan, yana yiwuwa a gudanar da bincike a tsakanin sauran nau'ikan injunan kama-da-wane (burstable, matakin shigarwa). A kallo na farko, farashin injunan kama-da-wane ya dogara da layika akan adadin vCPUs da adadin ƙwaƙwalwar ajiya, amma ban tabbata cewa wannan zato ba zai riƙe gaskiya ga ƙimar ƙayyadaddun ƙwaƙwalwar ajiya/CPU mara inganci.
Labarin , wanda aka buga a cikin 2018, ya yi amfani da gunkin tunani tare da 100 vCPU cores da 400 GB na ƙwaƙwalwar ajiya. Don kwatantawa, bisa ga ƙididdigewa na, irin wannan gungu akan kowane ɗayan waɗannan dandamali (don abubuwan da ake buƙata) zai kashe adadin masu zuwa:
- AKS: 51465 USD / shekara
- EKS: 43138 USD / shekara
- GKE: 30870 USD / shekara
- DO: 36131 USD / shekara
Ina fatan wannan labarin tare da littafin rubutu zai taimaka muku kimanta manyan abubuwan sadaukarwar Kubernetes da / ko adana kuɗi akan kayan aikin girgije ta hanyar amfani da ragi da sauran damammaki.
PS daga mai fassara
Karanta kuma a kan shafinmu:
- «";
- «";
- «";
- «".
source: www.habr.com