ການປຽບທຽບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນ Managed Kubernetes (2020)

ຫມາຍ​ເຫດ​. ແປ.: ວິສະວະກອນ DevOps ອາເມລິກາ Sid Palas, ໂດຍໃຊ້ ການປະກາດຫຼ້າສຸດຂອງ Google Cloud ໃນຖານະເປັນຄໍາແນະນໍາຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ປຽບທຽບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງການບໍລິການ Kubernetes ທີ່ມີການຄຸ້ມຄອງ (ໃນການຕັ້ງຄ່າທີ່ແຕກຕ່າງກັນ) ຈາກຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຟັງຊັ້ນນໍາຂອງໂລກ. ປະໂຫຍດເພີ່ມເຕີມຂອງວຽກງານຂອງລາວແມ່ນການພິມປື້ມບັນທຶກ Jupyter ທີ່ສອດຄ້ອງກັນ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ (ມີຄວາມຮູ້ຫນ້ອຍທີ່ສຸດກ່ຽວກັບ Python) ເພື່ອປັບການຄິດໄລ່ທີ່ປະຕິບັດໃຫ້ເຫມາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານ.

TL; DR: Azure ແລະ Digital Ocean ບໍ່ຄິດຄ່າຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີ້ທີ່ໃຊ້ສໍາລັບຍົນຄວບຄຸມ, ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາເປັນທາງເລືອກທີ່ດີສໍາລັບການນໍາໃຊ້ຫຼາຍໆກຸ່ມຂະຫນາດນ້ອຍ. ສໍາລັບການດໍາເນີນການຈໍານວນຂະຫນາດນ້ອຍຂອງກຸ່ມຂະຫນາດໃຫຍ່, GKE ແມ່ນເຫມາະສົມທີ່ສຸດ. ນອກຈາກນັ້ນ, ທ່ານສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍການໃຊ້ຈຸດ / preemptive / nodes ບູລິມະສິດຕ່ໍາຫຼືໂດຍການ "ສະຫມັກ" ກັບການນໍາໃຊ້ໃນໄລຍະຍາວຂອງ nodes ດຽວກັນ (ນີ້ໃຊ້ກັບທຸກເວທີ).

ຂະໜາດກຸ່ມ (ຈຳນວນຄົນງານ)

ຂໍ້ມູນທົ່ວໄປ

ປະກາດ Google Cloud ຫຼ້າສຸດ ການປະກາດຂອງ GKE ກ່ຽວກັບການເລີ່ມເກັບ 10 ເຊັນຕໍ່ຊົ່ວໂມງກຸ່ມສໍາລັບແຕ່ລະຊົ່ວໂມງ cluster ໄດ້ກະຕຸ້ນໃຫ້ຂ້ອຍເລີ່ມວິເຄາະລາຄາຂອງການສະເຫນີ Kubernetes ທີ່ມີການຄຸ້ມຄອງທີ່ສໍາຄັນ.

ການ​ປະກາດ​ສະບັບ​ນີ້​ໄດ້​ສ້າງ​ຄວາມ​ເສຍ​ໃຈ​ຢ່າງ​ໃຫຍ່​ຫຼວງ​ໃຫ້​ບາງ​ຄົນ...

ລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງບົດຄວາມແມ່ນ:

• Google Kubernetes Engine (GCP) – ການ​ຄິດ​ໄລ່​ລາ​ຄາ​;
• Elastic Kubernetes Service (AWS) – ການ​ຄິດ​ໄລ່​ລາ​ຄາ​;
• ບໍລິການ Azure Kubernetes (Azure) – ການ​ຄິດ​ໄລ່​ລາ​ຄາ​;
• Kubernetes ໃນ Digital Ocean – ໜ້າລາຄາ.

ການແບ່ງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ

ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທັງຫມົດຂອງການນໍາໃຊ້ Kubernetes ໃນແຕ່ລະແພລະຕະຟອມເຫຼົ່ານີ້ປະກອບດ້ວຍອົງປະກອບດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

• ຄ່າບໍລິຫານກຸ່ມ;
• ການດຸ່ນດ່ຽງການໂຫຼດ (ສໍາລັບ Ingress);
• ຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີ (vCPU ແລະຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ) ຂອງພະນັກງານ;
• ການ​ຈະ​ລາ​ຈອນ Egress;
• ການເກັບຮັກສາຖາວອນ;
• ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໂດຍ load balancer.

ນອກຈາກນັ້ນ, ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຄລາວໃຫ້ສ່ວນຫຼຸດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຖ້າລູກຄ້າຕ້ອງການ / ສາມາດໃຊ້ preemptible ຈຸດ ຫຼື nodes ບູລິມະສິດຕ່ໍາ OR ດໍາເນີນການນໍາໃຊ້ nodes ດຽວກັນສໍາລັບ 1-3 ປີ.

ມັນເປັນມູນຄ່າທີ່ເນັ້ນຫນັກວ່າເຖິງແມ່ນວ່າຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເປັນພື້ນຖານທີ່ດີສໍາລັບການປຽບທຽບແລະການປະເມີນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ, ປັດໃຈອື່ນໆຄວນຖືກພິຈາລະນາ:

• Uptime (ຂໍ້ຕົກລົງລະດັບການບໍລິການ);
• ລະບົບນິເວດເມຄອ້ອມຂ້າງ;
• ລຸ້ນທີ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້ຂອງ K8s;
• ຄຸນະພາບຂອງເອກະສານ / ຊຸດເຄື່ອງມື.

ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ປັດໃຈເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນເກີນຂອບເຂດຂອງບົດຄວາມ / ການສຶກສານີ້. IN ເດືອນກຸມພາໂພດໃນ blog StackRox ປັດໄຈທີ່ບໍ່ແມ່ນລາຄາສໍາລັບ EKS, AKS ແລະ GKE ໄດ້ຖືກປຶກສາຫາລືຢ່າງລະອຽດ.

ປື້ມບັນທຶກ Jupyter

ເພື່ອເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການຊອກຫາການແກ້ໄຂທີ່ມີກໍາໄລຫຼາຍທີ່ສຸດ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ພັດທະນາ ປື້ມບັນທຶກ Jupyter, ການນໍາໃຊ້ plotly + ipywidgets ໃນມັນ. ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານປຽບທຽບການສະເຫນີຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການສໍາລັບຂະຫນາດຂອງກຸ່ມແລະຊຸດການບໍລິການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ທ່ານສາມາດປະຕິບັດກັບສະບັບສົດຂອງ notepad ໃນ Binder:

managed-kubernetes-price-exploration.ipynb ໃນ mybinder.org

ໃຫ້ຂ້ອຍຮູ້ວ່າການຄິດໄລ່ຫຼືລາຄາຕົ້ນສະບັບບໍ່ຖືກຕ້ອງ (ອັນນີ້ສາມາດເຮັດໄດ້ໂດຍຜ່ານບັນຫາຫຼືດຶງຄໍາຮ້ອງຂໍໃນ GitHub - ນີ້ແມ່ນບ່ອນເກັບມ້ຽນ).

ການຄົ້ນພົບ

ອະນິຈາ, ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍເກີນໄປທີ່ຈະໃຫ້ຄໍາແນະນໍາສະເພາະຫຼາຍກ່ວາທີ່ລວມຢູ່ໃນວັກ TL;DR ໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ບາງບົດສະຫຼຸບຍັງສາມາດແຕ້ມໄດ້:

• ບໍ່ຄືກັບ GKE ແລະ EKS, AKS ແລະ Digital Ocean ບໍ່ຄິດຄ່າຊັບພະຍາກອນຊັ້ນຄວບຄຸມ. AKS ແລະ DO ແມ່ນມີກໍາໄລຫຼາຍກວ່າຖ້າສະຖາປັດຕະຍະກໍາປະກອບມີກຸ່ມຂະຫນາດນ້ອຍຫຼາຍ (ຕົວຢ່າງ, ຫນຶ່ງກຸ່ມຕໍ່ ນັກພັດທະນາທຸກຄົນ ຫຼື ລູກ​ຄ້າ​ທຸກ​ຄົນ).
• ຊັບພະຍາກອນຄຳນວນທີ່ແພງໜ້ອຍກວ່າເລັກນ້ອຍຂອງ GKE ເຮັດໃຫ້ມັນມີກຳໄລຫຼາຍຂຶ້ນເມື່ອຂະໜາດກຸ່ມ* ເພີ່ມຂຶ້ນ.
• ການນໍາໃຊ້ nodes preemptible ຫຼື node affinity ໄລຍະຍາວສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍກ່ວາ 50%. ໝາຍເຫດ: Digital Ocean ບໍ່ມີສ່ວນຫຼຸດເຫຼົ່ານີ້.
• ຄ່າບໍລິການຂາອອກຂອງ Google ແມ່ນສູງກວ່າ, ແຕ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີ້ເປັນປັດໃຈທີ່ກໍານົດໃນການຄິດໄລ່ (ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າກຸ່ມຂອງທ່ານກໍາລັງສ້າງຈໍານວນຂໍ້ມູນຂາອອກຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ).
• ການເລືອກປະເພດເຄື່ອງຈັກໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຕ້ອງການ CPU ແລະຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຂອງວຽກຂອງທ່ານຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຫຼີກເວັ້ນການຈ່າຍພິເສດສໍາລັບຊັບພະຍາກອນທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້.
• ມະຫາສະໝຸດດິຈິຕອລຄິດຄ່າບໍລິການໜ້ອຍກວ່າສຳລັບ vCPU ແລະຫຼາຍຂື້ນສຳລັບໜ່ວຍຄວາມຈຳທຽບກັບແພລດຟອມອື່ນ - ນີ້ສາມາດເປັນປັດໃຈຕັດສິນສຳລັບບາງປະເພດຂອງວຽກຄອມພິວເຕີ.

*ຫມາຍ​ເຫດ​: ການ​ວິ​ເຄາະ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ຂໍ້​ມູນ​ສໍາ​ລັບ​ຈຸດ​ປະ​ສົງ​ການ​ຄໍາ​ນວນ​ທົ່ວ​ໄປ​ (ຈຸດ​ປະ​ສົງ​ທົ່ວ​ໄປ). ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນ n1 GCP Compute Engine instances, m5 AWS ec2 instances, D2v3 Azure virtual machines ແລະ DO droplets ທີ່ມີ CPU ສະເພາະ. ໃນທາງກັບກັນ, ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະດໍາເນີນການຄົ້ນຄ້ວາໃນບັນດາປະເພດອື່ນໆຂອງເຄື່ອງຈັກ virtual (burstable, entry-level). ຢູ່ glance ທໍາອິດ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງເຄື່ອງ virtual ແມ່ນຂຶ້ນກັບຈໍານວນ vCPUs ແລະຈໍານວນຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ, ແຕ່ຂ້ອຍບໍ່ແນ່ໃຈວ່າສົມມຸດຕິຖານນີ້ຈະເປັນຄວາມຈິງສໍາລັບອັດຕາສ່ວນຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ / CPU ທີ່ບໍ່ແມ່ນມາດຕະຖານສູງ.

ບົດຂຽນ ຄູ່ມືຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ Kubernetes ສຸດທ້າຍ: AWS vs GCP vs Azure vs Digital Ocean, ຈັດພີມມາໃນປີ 2018, ໃຊ້ກຸ່ມອ້າງອີງທີ່ມີ 100 vCPU cores ແລະ 400 GB ຂອງຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ. ສໍາລັບການປຽບທຽບ, ອີງຕາມການຄິດໄລ່ຂອງຂ້ອຍ, ກຸ່ມທີ່ຄ້າຍຄືກັນໃນແຕ່ລະເວທີເຫຼົ່ານີ້ (ສໍາລັບຕົວຢ່າງຕາມຄວາມຕ້ອງການ) ຈະມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

• AKS: 51465 USD/ປີ
• EKS: 43138 USD/ປີ
• GKE: 30870 USD/ປີ
• DO: 36131 USD/ປີ

ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຫວັງ​ວ່າ​ບົດ​ຄວາມ​ນີ້​ພ້ອມ​ກັບ​ປື້ມ​ບັນ​ທຶກ​ຈະ​ຊ່ວຍ​ໃຫ້​ທ່ານ​ປະ​ເມີນ​ຜົນ​ການ​ສະ​ເຫນີ Kubernetes ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ຕົ້ນ​ຕໍ​ແລະ/ຫຼື​ປະ​ຢັດ​ເງິນ​ໃນ​ໂຄງ​ລ່າງ​ພື້ນ​ຖານ​ຄລາວ​ໂດຍ​ການ​ໃຊ້​ປະ​ໂຫຍດ​ຂອງ​ສ່ວນ​ຫຼຸດ​ແລະ​ໂອ​ກາດ​ອື່ນໆ.

PS ຈາກນັກແປ

ອ່ານຍັງຢູ່ໃນ blog ຂອງພວກເຮົາ:

• «ການທົບທວນຄືນ Kubecost ສໍາລັບການປະຫຍັດເງິນໃນ Kubernetes ໃນຄລາວ"
• «ຂໍແນະນໍາ Kubernetes CCM (Cloud Controller Manager) ສໍາລັບ Yandex.Cloud"
• «ມັນງ່າຍ ແລະສະດວກໃນການກະກຽມກຸ່ມ Kubernetes ບໍ? ປະກາດ addon-operator"
• «ໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ມີ Kubernetes ເປັນບໍລິການທີ່ມີລາຄາບໍ່ແພງ".

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com