관리형 Kubernetes 비용 비교(2020)

메모. 번역: 미국 DevOps 엔지니어 Sid Palas, 다음을 사용합니다. Google Cloud의 최근 발표 정보 가이드로서 저는 세계 최고의 클라우드 제공업체의 관리형 Kubernetes 서비스(다양한 구성) 비용을 비교했습니다. 그의 작업의 또 다른 이점은 해당 Jupyter Notebook의 출판으로, 이를 통해 (Python에 대한 최소한의 지식으로도) 수행된 계산을 필요에 맞게 조정할 수 있습니다.

TL; DR: Azure와 Digital Ocean은 제어 플레인에 사용되는 컴퓨팅 리소스에 대해 비용을 청구하지 않으므로 많은 소규모 클러스터를 배포하는 데 적합합니다. 소수의 대규모 클러스터를 실행하는 경우 GKE가 가장 적합합니다. 또한, 스팟/선점/낮은 우선순위 노드를 사용하거나 동일한 노드를 장기간 사용하도록 "구독"하면 비용을 크게 줄일 수 있습니다(이는 모든 플랫폼에 적용됩니다).

클러스터 크기(작업자 수)

개요

최근 Google Cloud 발표 각 클러스터 시간에 대해 클러스터 시간당 10센트를 청구하기 시작한다는 GKE의 발표로 인해 저는 주요 관리형 Kubernetes 제품의 가격을 분석하기 시작했습니다.

이 발표는 일부 사람들을 크게 화나게 했습니다...

기사의 주요 인물은 다음과 같습니다.

• 구글 쿠버네티스 엔진(GCP) – 가격 계산기;
• 탄력적 Kubernetes 서비스(AWS) – 가격 계산기;
• Azure Kubernetes 서비스(Azure) – 가격 계산기;
• 디지털 오션의 Kubernetes – 가격 페이지.

비용 분석

이러한 각 플랫폼에서 Kubernetes를 사용하는 데 드는 총 비용은 다음 구성 요소로 구성됩니다.

• 클러스터 관리 수수료
• 부하 분산(수신용)
• 작업자의 컴퓨팅 리소스(vCPU 및 메모리)
• 송신 트래픽;
• 영구 저장;
• 로드 밸런서에 의한 데이터 처리.

또한 고객이 선점형을 원하거나 사용할 수 있는 경우 클라우드 제공업체는 상당한 할인을 제공합니다. 점 또는 우선순위가 낮은 노드 또는 1~3년 동안 동일한 노드를 사용하기로 약속합니다.

서비스 제공업체를 비교하고 평가하는 데 비용이 좋은 기준이기는 하지만 다른 요소도 고려해야 한다는 점을 강조할 가치가 있습니다.

• 가동 시간(서비스 수준 계약)
• 주변 클라우드 생태계
• 사용 가능한 K8 버전;
• 문서/툴킷의 품질.

그러나 이러한 요소는 이 기사/연구의 범위를 벗어납니다. 안에 StackRox 블로그의 XNUMX월 게시물 EKS, AKS, GKE의 비가격 요소에 대해 자세히 논의합니다.

주피터 노트북

가장 수익성이 높은 솔루션을 더 쉽게 찾을 수 있도록 저는 다음과 같은 개발을 했습니다. 주피터 노트북, 플롯 + ipywidget을 사용합니다. 이를 통해 다양한 클러스터 크기 및 서비스 세트에 대한 공급자 제안을 비교할 수 있습니다.

Binder에서 메모장의 라이브 버전을 사용하여 연습할 수 있습니다.

mybinder.org의 Managed-kubernetes-price-exploration.ipynb

계산이나 원래 가격이 잘못된 경우 알려주세요(이는 GitHub의 문제 또는 끌어오기 요청을 통해 수행할 수 있습니다. - 여기 저장소가 있어요).

조사 결과

아쉽게도 맨 처음의 TL;DR 단락에 포함된 것보다 더 구체적인 권장 사항을 제공하기에는 미묘한 차이가 너무 많습니다. 그러나 여전히 다음과 같은 몇 가지 결론을 내릴 수 있습니다.

• GKE 및 EKS와 달리 AKS 및 Digital Ocean은 제어 레이어 리소스에 대한 비용을 청구하지 않습니다. AKS 및 DO는 아키텍처에 소규모 클러스터가 많이 포함된 경우(예: 클러스터당 하나의 클러스터) 더 수익성이 높습니다. 모든 개발자 또는 모든 클라이언트).
• GKE는 약간 저렴한 컴퓨팅 리소스 덕분에 클러스터 크기*가 증가할수록 수익성이 높아집니다.
• 선점형 노드 또는 장기 노드 선호도를 사용하면 비용을 50% 이상 줄일 수 있습니다. 참고: Digital Ocean은 이러한 할인을 제공하지 않습니다.
• Google의 아웃바운드 수수료는 더 높지만 컴퓨팅 리소스 비용이 계산에서 결정적인 요소입니다(클러스터에서 상당한 양의 아웃바운드 데이터를 생성하지 않는 한).
• 워크로드의 CPU 및 메모리 요구사항을 기준으로 머신 유형을 선택하면 사용하지 않는 리소스에 대한 추가 비용을 방지하는 데 도움이 됩니다.
• Digital Ocean은 다른 플랫폼에 비해 vCPU에 대해 더 적은 비용을 청구하고 메모리에 대해 더 많은 비용을 청구합니다. 이는 일부 유형의 컴퓨팅 워크로드에서 결정적인 요소가 될 수 있습니다.

*참고: 분석에서는 범용 컴퓨팅 노드에 대한 데이터를 사용합니다. (범용). 이는 n1 GCP Compute Engine 인스턴스, m5 AWS ec2 인스턴스, D2v3 Azure 가상 머신 및 전용 CPU가 있는 DO 드롭릿입니다. 결과적으로 다른 유형의 가상 머신(버스트 가능, 보급형) 중에서 연구를 수행하는 것이 가능합니다. 언뜻 보기에 가상 머신의 비용은 vCPU 수와 메모리 양에 따라 선형적으로 달라지지만, 이 가정이 매우 비표준적인 메모리/CPU 비율에 적용되는지 확신할 수 없습니다.

기사 최고의 Kubernetes 비용 가이드: AWS vs GCP vs Azure vs Digital Ocean2018년에 게시된 에서는 vCPU 코어 100개와 메모리 400GB를 갖춘 참조 클러스터를 사용했습니다. 비교를 위해 내 계산에 따르면 이러한 각 플랫폼(온디맨드 인스턴스의 경우)의 유사한 클러스터 비용은 다음과 같습니다.

• AKS: 51465 USD/년
• EKS: 43138 USD/년
• GKE: 30870달러/년
• 해야 할 일: 36131 USD/년

노트북과 함께 이 기사가 주요 관리형 Kubernetes 제품을 평가하고 할인 및 기타 기회를 활용하여 클라우드 인프라 비용을 절감하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

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출처 : habr.com