{"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\/it\/blog\/administrirovanie\/obzor-kubecost-dlya-ekonomii-sredstv-na-kubernetes-v-oblakah","title":{"rendered":"Panoramica di Kubecost per il risparmio sui costi in Kubernetes nel cloud","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Panoramica di Kubecost per il risparmio sui costi in Kubernetes nel cloud\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/410170787ccdee028c1b918561f15ee0.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nAttualmente, sempre pi\u00f9 aziende stanno migrando la propria infrastruttura da server fisici e macchine virtuali proprie verso il cloud. Questa scelta \u00e8 facilmente comprensibile: non c'\u00e8 bisogno di preoccuparsi dell'hardware, il cluster pu\u00f2 essere configurato in moltissimi modi diversi... e soprattutto, le tecnologie disponibili (come Kubernetes) consentono di scalare facilmente le capacit\u00e0 di calcolo in base al carico.<\/p>\n<p>\u00c8 sempre importante anche l'aspetto finanziario. Lo strumento di cui parleremo in questo articolo mira a facilitare la riduzione dei costi nell'uso dell'infrastruttura cloud con Kubernetes.<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Introduzione<\/h2>\n<p>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/kubecost.com\/\">Kubecost<\/a><\/noindex> \u2014 una startup californiana fondata da ex Google, che crea soluzioni per il calcolo dei costi dell'infrastruttura nei servizi cloud (all'interno del cluster Kubernetes + risorse condivise), per la ricerca dei colli di bottiglia nelle configurazioni del cluster e per inviare le relative notifiche su Slack.<\/p>\n<p>Abbiamo clienti con Kubernetes sia nei noti cloud AWS e GCP, sia in Azure, meno comune per la comunit\u00e0 Linux \u2014 in generale, su tutte le piattaforme supportate da Kubecost. Per alcuni di loro calcoliamo autonomamente i costi dei servizi intra-cluster (con un metodo simile a quello usato da Kubecost), monitoriamo le spese per l'infrastruttura e cerchiamo di ottimizzarle. Pertanto, \u00e8 logico che siamo interessati alla possibilit\u00e0 di automatizzare tali compiti.<\/p>\n<p>Il codice sorgente del modulo principale di Kubecost \u00e8 aperto con licenza Open Source (Apache License 2.0). Pu\u00f2 essere utilizzato liberamente e le funzionalit\u00e0 disponibili dovrebbero essere sufficienti per piccoli progetti. Tuttavia, il business \u00e8 business: la restante parte del prodotto \u00e8 chiusa e pu\u00f2 essere utilizzata tramite <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/kubecost.com\/pricing\">abbonamenti a pagamento<\/a><\/noindex>, che implicano anche supporto commerciale. Inoltre, gli autori offrono una licenza gratuita per piccoli cluster (1 cluster con 10 nodi \u2014 al momento della scrittura di questo articolo, questo limite \u00e8 stato ampliato a 20 nodi) oppure un periodo di prova con tutte le funzionalit\u00e0 per 1 mese.<\/p>\n<h2>Come \u00e8 tutto strutturato<\/h2>\n<p>\nQuindi, la parte principale di Kubecost \u00e8 un'applicazione <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/kubecost\/cost-model\"><b>cost-model<\/b><\/a><\/noindex>, scritta in Go. Il chart Helm che descrive l'intero sistema \u00e8 chiamato <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/kubecost\/cost-analyzer\"><b>cost-analyzer<\/b><\/a><\/noindex> ed \u00e8 sostanzialmente una raccolta di cost-model con Prometheus, Grafana e diversi dashboard.<\/p>\n<p>In generale, cost-model ha una propria interfaccia web che mostra grafici e statistiche dettagliate sui costi in formato tabellare, oltre, naturalmente, a consigli per l'ottimizzazione delle spese. I dashboard presentati in Grafana sono una fase pi\u00f9 precoce nello sviluppo di Kubecost e contengono in gran parte gli stessi dati del cost-model, integrandoli con le statistiche abituali riguardanti l'uso di CPU\/ memoria\/rete\/spazio su disco nel cluster e nelle sue componenti.<\/p>\n<p>Come funziona Kubecost?<\/p>\n<ul>\n<li> Il cost-model ottiene i prezzi di gestione tramite l'API dei fornitori cloud.<\/li>\n<li> Successivamente, a seconda del tipo di hardware del nodo e della regione, viene calcolato il costo per nodo.<\/li>\n<li> Sulla base del costo di funzionamento dei nodi, ogni pod finale riceve un costo orario per l'uso della CPU, il consumo di un gigabyte di memoria e il costo per un'ora di archiviazione di un gigabyte di dati, a seconda del nodo su cui \u00e8 stato eseguito o della classe di archiviazione.<\/li>\n<li> In base al costo di funzionamento dei singoli pod, si calcola il pagamento per namespace, servizi, Deployment e StatefulSet.<\/li>\n<li> Per il calcolo delle statistiche vengono utilizzate metriche fornite da kube-state-metrics e node-exporter.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n\u00c8 importante considerare che Kubecost <b>per impostazione predefinita tiene conto solo delle risorse disponibili in Kubernetes<\/b>. Database esterni, server GitLab, archiviazioni S3 e altri servizi non presenti nel cluster (anche se si trovano nella stessa cloud) non sono visibili per lui. Tuttavia, per GCP e AWS \u00e8 possibile aggiungere le chiavi dei propri account di servizio e calcolare tutto insieme.<\/p>\n<h2>Installazione<\/h2>\n<p>\nPer il funzionamento di Kubecost sono necessari:<\/p>\n<ul>\n<li> Kubernetes versione 1.8 o superiore;<\/li>\n<li> kube-state-metrics;<\/li>\n<li> Prometheus;<\/li>\n<li> node-exporter.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n\u00c8 andata cos\u00ec che nei nostri cluster tutte queste condizioni erano state soddisfatte in precedenza, quindi \u00e8 stato sufficiente specificare il corretto endpoint per accedere a Prometheus. Tuttavia, il chart Helm ufficiale di kubecost include tutto il necessario per avviarsi anche su un cluster \"nudo\".<\/p>\n<p>\u00c8 possibile installare Kubecost in diversi modi: <\/p>\n<ol>\n<li> Il metodo standard di installazione, descritto in <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/kubecost.com\/install?ref=home\">guida<\/a><\/noindex> sul sito dello sviluppatore. \u00c8 necessario <b>aggiungere al repository Helm cost-analyzer, dopodich\u00e9 installare il chart<\/b>. Non resta che reindirizzare una porta e perfezionare le impostazioni manualmente (tramite kubectl) e\/o con l'interfaccia web del cost-model.\n<p>Questo metodo non l'abbiamo nemmeno provato, poich\u00e9 non utilizziamo configurazioni pronte di terze parti, tuttavia sembra essere una buona opzione per \u00abprovare per se stessi\u00bb. Se hai gi\u00e0 installato parte dei componenti del sistema o desideri una configurazione pi\u00f9 dettagliata, \u00e8 meglio considerare la seconda opzione.\n<\/li>\n<li> Utilizzare sostanzialmente <b><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/kubecost\/cost-analyzer-helm-chart\">lo stesso chart<\/a><\/noindex>, ma configurarlo e installarlo autonomamente<\/b> in qualsiasi modo conveniente.\n<p>Come gi\u00e0 menzionato, oltre a kubecost, questo chart contiene anche i chart di Grafana e Prometheus, che possono essere configurati secondo le proprie esigenze.<\/p>\n<p>Il chart disponibile <code>values.yaml<\/code> per cost-analyzer consente di configurare:<\/p>\n<ul>\n<li> l'elenco dei componenti cost-analyzer da distribuire;<\/li>\n<li> il proprio endpoint per Prometheus (se gi\u00e0 ne possiedi uno);<\/li>\n<li> domini e altre impostazioni degli ingress per cost-model e Grafana;<\/li>\n<li> annotazioni per i pod;<\/li>\n<li> la necessit\u00e0 di utilizzare storage persistenti e le loro dimensioni.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nL'elenco completo delle opzioni di configurazione disponibili con descrizioni si trovano in <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/kubecost\/cost-analyzer-helm-chart\">documentazione<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Poich\u00e9 kubecost nella sua versione base non riesce a limitare l'accesso, \u00e8 necessario configurare immediatamente l'autenticazione di base per il pannello web.\n<\/li>\n<li> Installare <b>solo il core del sistema<\/b> \u2014 cost-model. Per questo \u00e8 necessario avere Prometheus installato nel cluster e indicare il valore corrispondente del suo indirizzo nella variabile <code>prometheusEndpoint<\/code> per Helm. Dopo di che \u00e8 necessario applicare <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/kubecost\/cost-model\/tree\/master\/kubernetes\">un insieme di configurazioni YAML.<\/a><\/noindex> nel cluster.\n<p>Ancora una volta, sar\u00e0 necessario aggiungere manualmente l'Ingress con autenticazione di base. Infine, sar\u00e0 necessario aggiungere una sezione per la raccolta di metriche del cost-model in <code>extraScrapeConfigs<\/code> nel file di configurazione di Prometheus:<\/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>Cosa otteniamo?<\/h2>\n<p>\nCon un'installazione completa, abbiamo a disposizione il pannello web di kubecost e Grafana con un set di dashboard.<\/p>\n<p><b>Total cost<\/b>, visualizzato nella schermata principale, mostra in realt\u00e0 il costo stimato delle risorse per mese. Questo \u00e8 <i>un prezzo previsto<\/i> che riflette il costo dell'utilizzo del cluster (mensile) al livello attuale di consumo delle risorse.<\/p>\n<p>Questa metrica \u00e8 pi\u00f9 per l'analisi della spesa e la sua ottimizzazione. \u00c8 poco conveniente guardare le spese totali per un ipotetico luglio in kubecost: per questo dovrai <b>andare alla fatturazione.<\/b>. Tuttavia, puoi vedere le spese suddivise per namespace, etichette, pod per 1\/2\/7\/30\/90 giorni, cosa che la fatturazione non ti mostrer\u00e0 mai.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Panoramica di Kubecost per il risparmio sui costi in Kubernetes nel cloud\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/45db0df267d17e2814003580d87b4048.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nA proposito di <b>etichette<\/b>. \u00c8 consigliabile entrare subito nelle impostazioni e impostare i nomi delle etichette che verranno utilizzate come categorie aggiuntive per raggruppare le spese:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Panoramica di Kubecost per il risparmio sui costi in Kubernetes nel cloud\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/d953f8c6205495e43343e97977431ba6.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nSi possono assegnare a queste etichette qualsiasi nome \u2014 comodo, se hai gi\u00e0 il tuo sistema di etichettatura.<\/p>\n<p>Inoltre, l\u00ec \u00e8 possibile cambiare l'indirizzo dell'API endpoint a cui si collega il modello di costo, configurare la percentuale di sconto in GCP e impostare i propri prezzi per le risorse e la valuta per le loro misurazioni (funzionalit\u00e0 che, per qualche motivo, non influisce sul costo totale).<\/p>\n<p>Kubecost \u00e8 in grado di mostrare diversi <b>problemi nel cluster<\/b> (e persino di inviare avvisi in caso di pericolo). Purtroppo, l'opzione non \u00e8 configurabile, quindi \u2014 se hai ambienti per sviluppatori in uso, potresti costantemente osservare qualcosa di simile:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Panoramica di Kubecost per il risparmio sui costi in Kubernetes nel cloud\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/729af727faeb10d1ad0384fb4de121f7.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nUno strumento importante \u00e8 <b>Cluster Savings<\/b>. Misura l'attivit\u00e0 dei pod (consumo di risorse, compreso il traffico di rete), e calcola quanto denaro e su cosa \u00e8 possibile risparmiare.<\/p>\n<p>Pu\u00f2 sembrare che i consigli per l'ottimizzazione siano piuttosto ovvi, tuttavia l'esperienza indica che ci sono sempre aspetti da esaminare. In particolare, viene monitorata l'attivit\u00e0 di rete dei pod (Kubecost suggerisce di prestare attenzione a quelli inattivi), viene confrontato il consumo di memoria e CPU richiesto con quello reale, nonch\u00e9 l'utilizzo della CPU da parte dei nodi del cluster (suggerisce di unire diversi nodi in uno), il carico sui dischi e altri paio di dozzine di parametri.<\/p>\n<p>Come in qualsiasi questione riguardante l'ottimizzazione, \u00e8 necessario <b>approcciare con cautela<\/b>. Ad esempio, Cluster Savings suggerisce di rimuovere nodi, affermando che sia sicuro, ma non considera la presenza di pod distribuiti su di essi con selettori di nodi e taint che non ci sono sugli altri nodi. E, in effetti, anche gli autori del prodotto nella loro <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/blog.kubecost.com\/blog\/cost-monitoring\/\">un recente articolo<\/a><\/noindex> (tra l'altro, pu\u00f2 risultare molto utile per chi \u00e8 interessato al progetto) consigliano di non tuffarsi subito nell'ottimizzazione dei costi, ma di affrontare la questione con consapevolezza.<\/p>\n<h2>Conclusioni<\/h2>\n<p>\nDopo aver utilizzato kubecost per un mese su un paio di progetti, possiamo concludere che \u00e8 uno strumento interessante (oltre a essere facile da imparare e installare) per analizzare e ottimizzare le spese per i servizi dei fornitori di cloud utilizzati per i cluster Kubernetes. I calcoli risultano piuttosto precisi: nei nostri esperimenti corrispondevano a ci\u00f2 che i fornitori richiedevano effettivamente.<\/p>\n<p>Non sono mancati nemmeno gli svantaggi: ci sono bug non critici e le funzionalit\u00e0 in alcuni casi non soddisfano le esigenze specifiche di alcuni progetti. Tuttavia, se hai bisogno di capire rapidamente dove vanno a finire i soldi e cosa si pu\u00f2 \"tagliare\" per ridurre stabilmente la bolletta dei servizi cloud del 5-30% (\u00e8 esattamente ci\u00f2 che \u00e8 successo nel nostro caso), questo \u00e8 un'ottima opzione.<\/p>\n<h2>P.S.<\/h2>\n<p>\nLeggi anche nel nostro blog:<\/p>\n<ul>\n<li> \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/459326\/\">Auto-scaling e gestione delle risorse in Kubernetes (panoramica e video della presentazione)<\/a><\/noindex>\u00bb;<\/li>\n<li> \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/460877\/\">Avventura Kubernetes di Dailymotion: costruzione di infrastrutture nel cloud + on-premises<\/a><\/noindex>\u00bb;<\/li>\n<li> \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/432748\/\">Suggerimenti e trucchi su Kubernetes: sulla dedizione dei nodi e sui carichi delle applicazioni web<\/a><\/noindex>\u00bb.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Fonte: <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 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