{"id":75007,"date":"2020-03-22T19:42:31","date_gmt":"2020-03-22T17:42:31","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/sravnenie-stoimosti-na-managed-kubernetes-2020"},"modified":"2020-03-22T19:42:31","modified_gmt":"2020-03-22T17:42:31","slug":"sravnenie-stoimosti-na-managed-kubernetes-2020","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/sravnenie-stoimosti-na-managed-kubernetes-2020","title":{"rendered":"Confronto dei costi per Managed Kubernetes (2020)","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><i><b>Nota di traduzione.<\/b>: L'ingegnere DevOps americano Sid Palas, approfittando <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/kubernetes\/comments\/fdgblk\/google_gke_to_introduce_management_fees_by_june\/\">dell'annuncio recente di Google Cloud<\/a><\/noindex> , ha condotto un confronto dei costi del servizio Managed Kubernetes (in diverse configurazioni) dei principali fornitori di cloud del mondo. Un ulteriore vantaggio del suo lavoro \u00e8 stata la pubblicazione di un Jupyter Notebook corrispondente, che consente (con alcune conoscenze minime di Python) di modificare i calcoli in base alle proprie esigenze.<\/i><\/p>\n<p><b>TL;DR<\/b>: Azure e Digital Ocean non addebitano costi per le risorse computazionali utilizzate per il piano di controllo (control plane), il che li rende una scelta adatta per il deploy di molti piccoli cluster. Per eseguire un numero ridotto di cluster di grandi dimensioni, GKE \u00e8 la scelta migliore. Inoltre, \u00e8 possibile ridurre significativamente i costi utilizzando nodi spot\/preemption\/low-priority o<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Confronto dei costi per Managed Kubernetes (2020)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/6c67dad749abb484670a9c81402e29cf.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Dimensione del cluster (numero di worker)<\/i><\/p>\n<h2>Panoramica<\/h2>\n<p>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/news.ycombinator.com\/item?id=22485625\">L'annuncio recente di Google Cloud<\/a><\/noindex> di iniziare a addebitare 10 centesimi all'ora per il funzionamento di ciascun cluster in GKE mi ha spinto ad analizzare i prezzi delle principali offerte nel campo di Kubernetes gestito.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Confronto dei costi per Managed Kubernetes (2020)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/f29c0186fa345bbee7c2105a70845a51.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Questo annuncio ha molto deluso alcuni...<\/i><\/p>\n<p>I protagonisti dell'articolo sono:<\/p>\n<ul>\n<li> Google Kubernetes Engine (GCP) \u2013 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/cloud.google.com\/products\/calculator\">calcolatore dei prezzi<\/a><\/noindex>;<\/li>\n<li> Elastic Kubernetes Service (AWS) \u2013 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/calculator.s3.amazonaws.com\/index.html\">calcolatore dei prezzi<\/a><\/noindex>;<\/li>\n<li> Azure Kubernetes Service (Azure) \u2013 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/en-us\/pricing\/calculator\/\">calcolatore dei prezzi<\/a><\/noindex>;<\/li>\n<li> Kubernetes su Digital Ocean \u2013 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.digitalocean.com\/pricing\/\">pagina dei prezzi<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2>Ripartizione dei costi<\/h2>\n<p>\nI costi complessivi per l'utilizzo di Kubernetes su ciascuna di queste piattaforme sono composti dai seguenti elementi:<\/p>\n<ul>\n<li> Commissione per la gestione del cluster;<\/li>\n<li> Bilanciamento del carico (per Ingress);<\/li>\n<li> Risorse di calcolo (vCPU e memoria) dei worker;<\/li>\n<li> Traffico in uscita;<\/li>\n<li> Memoria permanente;<\/li>\n<li> Elaborazione dei dati da parte del bilanciatore di carico.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nInoltre, i fornitori di cloud offrono riduzioni significative se un cliente desidera\/pu\u00f2 utilizzare nodi preemptible, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/ru\/ec2\/spot\/\">spot<\/a><\/noindex> o nodi a bassa priorit\u00e0 (low-priority) OBBLIGANDOSI a utilizzare gli stessi nodi per 1-3 anni.<\/p>\n<p>\u00c8 importante sottolineare che, sebbene il costo sia una buona base per confrontare e valutare i fornitori del servizio, \u00e8 necessario considerare anche altri fattori:<\/p>\n<ul>\n<li> Uptime (Service Level Agreement);<\/li>\n<li> L'ecosistema cloud circostante;<\/li>\n<li> Versioni disponibili di K8s;<\/li>\n<li> Qualit\u00e0 della documentazione\/strumentazione.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nTuttavia, questi fattori esulano dallo scopo di questo articolo\/ studio. Nella <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.stackrox.com\/post\/2020\/02\/eks-vs-gke-vs-aks\/\">nota di febbraio del blog StackRox<\/a><\/noindex> si analizzano i fattori non di prezzo per EKS, AKS e GKE.<\/p>\n<h2>Taccuino Jupyter<\/h2>\n<p>\nPer semplificare la ricerca della soluzione pi\u00f9 vantaggiosa, ho sviluppato <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Project_Jupyter#Jupyter_Notebook\">il taccuino Jupyter<\/a><\/noindex>, utilizzando plotly + ipywidgets. Esso consente di confrontare le offerte dei fornitori per diverse dimensioni di cluster e set di servizi.<\/p>\n<p>Puoi esercitarti con la versione live del taccuino su Binder:<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/mybinder.org\/v2\/gh\/sidpalas\/managed-kubernetes-pricing\/master?filepath=%2Fmanaged-kubernetes-price-exploration.ipynb\"><img decoding=\"async\" alt=\"Confronto dei costi per Managed Kubernetes (2020)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/4554a23c44b0d6c8c235308a172f66e3.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/a><\/noindex><br \/>\n<i><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/mybinder.org\/v2\/gh\/sidpalas\/managed-kubernetes-pricing\/master?filepath=%2Fmanaged-kubernetes-price-exploration.ipynb\">managed-kubernetes-price-exploration.ipynb su mybinder.org<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n<p>Fammi sapere se i calcoli o le quotazioni di partenza sono errati (puoi farlo tramite issue o pull request su GitHub \u2014 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/sidpalas\/managed-kubernetes-pricing\/\">ecco il repository<\/a><\/noindex>).<\/p>\n<h2>Conclusioni<\/h2>\n<p>\nPurtroppo, ci sono troppe sfumature per fornire raccomandazioni pi\u00f9 specifiche rispetto a quelle incluse nel paragrafo TL;DR all'inizio. Tuttavia, alcune conclusioni possono essere tratte:<\/p>\n<ul>\n<li> A differenza di GKE e EKS, AKS e Digital Ocean non addebitano costi per le risorse dello strato di gestione. AKS e DO sono pi\u00f9 vantaggiosi se l'architettura include numerosi piccoli cluster (ad esempio, un cluster per <i>ogni sviluppatore<\/i> o <i>ogni cliente<\/i>).<\/li>\n<li> Le risorse di calcolo leggermente meno costose di GKE rendono questa opzione pi\u00f9 vantaggiosa all'aumentare della dimensione dei cluster*.<\/li>\n<li> L'uso di nodi preemptible o il legame a lungo termine con i nodi possono ridurre i costi di oltre il 50%. <i>Nota: Digital Ocean non offre tali sconti.<\/i><\/li>\n<li> Il costo del traffico in uscita in Google \u00e8 pi\u00f9 alto, tuttavia, il fattore determinante nel calcolo \u00e8 il costo delle risorse di calcolo (a meno che il tuo cluster non sia una fonte significativa di dati in uscita).<\/li>\n<li> La scelta dei tipi di macchine in base alle esigenze delle workload in CPU e memoria permetter\u00e0 di evitare costi aggiuntivi per risorse non utilizzate.<\/li>\n<li> Digital Ocean addebita meno per vCPU e di pi\u00f9 per la memoria rispetto ad altre piattaforme \u2014 questo potrebbe diventare un fattore decisivo per alcuni tipi di workload.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<i>* Nota: nell'analisi sono utilizzati dati per nodi di calcolo di tipo general-purpose <i>(general-purpose)<\/i>. Questi sono istanze n1 GCP Compute Engine, m5 AWS ec2, macchine virtuali D2v3 Azure e droplet DO con CPU dedicate. A sua volta, \u00e8 possibile condurre ricerche su altri tipi di macchine virtuali (burstable, entry-level). A prima vista, il costo delle macchine virtuali dipende linearmente dal numero di vCPU e dalla quantit\u00e0 di memoria, ma non sono sicuro che questa ipotesi rimarr\u00e0 valida per rapporti memoria\/CPU fortemente non standard.<\/i><\/p>\n<p>Nell'articolo <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.replex.io\/blog\/the-ultimate-kubernetes-cost-guide-aws-vs-gce-vs-azure-vs-digital-ocean\">La Guida Definitiva ai Costi di Kubernetes: AWS vs GCP vs Azure vs Digital Ocean<\/a><\/noindex>, pubblicato nel 2018, \u00e8 stato utilizzato un cluster standard con 100 core vCPU e 400 GB di memoria. A titolo di confronto, secondo i miei calcoli, un cluster simile su ciascuna di queste piattaforme (per le istanze on-demand) coster\u00e0 la seguente somma:<\/p>\n<ul>\n<li> AKS: 51465 USD\/anno<\/li>\n<li> EKS: 43138 USD\/anno<\/li>\n<li> GKE: 30870 USD\/anno<\/li>\n<li> DO: 36131 USD\/anno<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nSpero che l'articolo insieme al notebook ti aiuti a valutare le principali offerte di Kubernetes gestito e\/o a risparmiare sull'infrastruttura cloud, sfruttando sconti e altre opportunit\u00e0.<\/p>\n<h2>P.S. dal traduttore<\/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\/466659\/\">Panoramica di Kubecost per il risparmio sui costi in Kubernetes nel cloud<\/a><\/noindex>\u00bb;<\/li>\n<li> \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/490356\/\">Presentiamo Kubernetes CCM (Cloud Controller Manager) per Yandex.Cloud<\/a><\/noindex>\u00bb;<\/li>\n<li> \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/455543\/\">\u00c8 semplice e conveniente configurare un cluster Kubernetes? Annunciamo l'addon-operator<\/a><\/noindex>\u00bb;<\/li>\n<li> \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/341760\/\">Infrastruttura con Kubernetes come servizio accessibile<\/a><\/noindex>\u00bb.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Fonte: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/492226\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041f\u0440\u0438\u043c. \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432.: \u0410\u043c\u0435\u0440\u0438\u043a\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439 DevOps-\u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440 Sid Palas, \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f\u0441\u044c \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u0438\u043c \u0430\u043d\u043e\u043d\u0441\u043e\u043c Google Cloud \u043a\u0430\u043a \u0438\u043d\u0444\u043e\u043f\u043e\u0432\u043e\u0434\u043e\u043c, \u043f\u0440\u043e\u0432\u0451\u043b \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0443\u0441\u043b\u0443\u0433\u0438 Managed Kubernetes (\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445) \u043e\u0442 \u0432\u0435\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0430\u0439\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432. \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043f\u043b\u044e\u0441\u043e\u043c \u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u0442\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e Jupyter Notebook, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e (\u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439 Python) \u043f\u043e\u0434\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442\u044b \u043f\u043e\u0434 \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043d\u0443\u0436\u0434\u044b. 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