Pastaba. vert.: amerikietis „DevOps“ inžinierius Sidas Palasas, naudoja Kaip informacinį vadovą palyginau „Managed Kubernetes“ paslaugos (skirtingų konfigūracijų) kainą iš pirmaujančių pasaulyje debesijos paslaugų teikėjų. Papildomas jo darbo privalumas buvo atitinkamo Jupyter Notebook publikavimas, leidžiantis (turint minimalias Python žinias) koreguoti atliekamus skaičiavimus pagal savo poreikius.
Lt; DR: „Azure“ ir „Digital Ocean“ neima mokesčio už valdymo plokštumai naudojamus skaičiavimo išteklius, todėl jie yra geras pasirinkimas diegti daug mažų grupių. GKE geriausiai tinka nedideliam skaičiui didelių klasterių. Be to, galite žymiai sumažinti išlaidas naudodami vietinius / prevencinius / žemo prioriteto mazgus arba „užsiprenumeravę“ ilgalaikį tų pačių mazgų naudojimą (tai taikoma visoms platformoms).
Klasterio dydis (darbuotojų skaičius)
Apžvalga
GKE pranešimas, kad pradedama mokėti 10 centų už klasterio valandą už kiekvieną klasterio valandą, paskatino mane pradėti analizuoti pagrindinių valdomų Kubernetes pasiūlymų kainas.
Šis pranešimas labai nuliūdino kai kuriuos...
Pagrindiniai straipsnio veikėjai yra šie:
- „Google Kubernetes Engine“ (GCP) – ;
- Elastinė Kubernetes paslauga (AWS) – ;
- „Azure Kubernetes“ paslauga („Azure“) – ;
- „Kubernetes“ skaitmeniniame vandenyne – .
Išlaidų suskirstymas
Bendras „Kubernetes“ naudojimo kiekvienoje iš šių platformų išlaidas sudaro šie komponentai:
- Klasterio valdymo mokestis;
- Apkrovos balansavimas (skirtas Ingress);
- Darbuotojų skaičiavimo ištekliai (vCPU ir atmintis);
- Išėjimo eismas;
- Nuolatinis sandėliavimas;
- Duomenų apdorojimas apkrovos balansuotoju.
Be to, debesijos paslaugų teikėjai siūlo dideles nuolaidas, jei klientas nori / gali naudotis išankstiniu pirkimu arba žemo prioriteto mazgai ARBA įsipareigoja tuos pačius mazgus naudoti 1-3 metus.
Verta pabrėžti, kad nors kaina yra geras pagrindas lyginant ir vertinant paslaugų teikėjus, reikėtų atsižvelgti į kitus veiksnius:
- Veiklos laikas (paslaugų lygio sutartis);
- Aplinkos debesų ekosistema;
- Galimos K8s versijos;
- Dokumentacijos/priemonių rinkinio kokybė.
Tačiau šie veiksniai nepatenka į šio straipsnio / tyrimo sritį. IN Išsamiai aptariami EKS, AKS ir GKE ne kainų veiksniai.
Jupyter užrašų knygelė
Kad būtų lengviau rasti pelningiausią sprendimą, sukūriau , naudodami plotly + ipywidgets. Tai leidžia palyginti skirtingų dydžių grupių ir paslaugų rinkinių teikėjų pasiūlymus.
Galite praktikuoti naudodami tiesioginę bloknoto versiją Binder:
Praneškite man, jei skaičiavimai ar pradinė kaina yra neteisingi (tai galima padaryti pateikiant problemą arba gavus užklausą „GitHub“ – ).
išvados
Deja, yra per daug niuansų, kad būtų galima pateikti konkretesnes rekomendacijas, nei įtrauktos į TL;DR pastraipą pačioje pradžioje. Tačiau vis tiek galima padaryti keletą išvadų:
- Skirtingai nei GKE ir EKS, AKS ir Digital Ocean neapmokestina už valdymo sluoksnio išteklius. AKS ir DO yra pelningesni, jei architektūroje yra daug mažų grupių (pavyzdžiui, po vieną klasterį kiekviename kiekvienas kūrėjas arba kiekvienas klientas).
- Dėl šiek tiek pigesnių GKE skaičiavimo išteklių jis tampa pelningesnis, nes didėja klasterių dydžiai*.
- Naudojant prevencinius mazgus arba ilgalaikį mazgų giminingumą galima sumažinti išlaidas daugiau nei 50%. Pastaba: „Digital Ocean“ šių nuolaidų neteikia.
- „Google“ siuntimo mokesčiai yra didesni, tačiau skaičiavimo išteklių kaina yra lemiamas veiksnys skaičiuojant (nebent jūsų grupė generuoja daug siunčiamų duomenų).
- Pasirinkę mašinų tipus pagal darbo krūvio procesoriaus ir atminties poreikius, galėsite nemokėti papildomai už nepanaudotus išteklius.
- „Digital Ocean“ apmokestina mažiau už vCPU ir daugiau už atmintį, palyginti su kitomis platformomis – tai gali būti lemiamas veiksnys kai kurių tipų skaičiavimo apkrovoms.
*Pastaba: analizė naudoja duomenis bendrosios paskirties skaičiavimo mazgams (Pagrindinis tikslas). Tai yra n1 GCP Compute Engine egzemplioriai, m5 AWS ec2 egzemplioriai, D2v3 Azure virtualios mašinos ir DO lašeliai su skirtais procesoriais. Savo ruožtu galima atlikti tyrimus tarp kitų virtualių mašinų tipų (burstable, pradinio lygio). Iš pirmo žvilgsnio virtualių mašinų kaina tiesiškai priklauso nuo vCPU skaičiaus ir atminties kiekio, bet nesu tikras, ar ši prielaida pasitvirtins esant labai nestandartiniams atminties/procesoriaus santykiams.
Straipsnis , paskelbtas 2018 m., naudojo atskaitos klasterį su 100 vCPU branduolių ir 400 GB atminties. Palyginimui, mano skaičiavimais, panašus klasteris kiekvienoje iš šių platformų (užsakomiems atvejams) kainuos šią sumą:
- AKS: 51465 USD per metus
- EKS: 43138 USD per metus
- GKE: 30870 USD per metus
- DO: 36131 USD per metus
Tikiuosi, kad šis straipsnis kartu su užrašų knygele padės įvertinti pagrindinius valdomus Kubernetes pasiūlymus ir (arba) sutaupyti pinigų debesų infrastruktūrai pasinaudojant nuolaidomis ir kitomis galimybėmis.
PS iš vertėjo
Taip pat skaitykite mūsų tinklaraštyje:
- «»;
- «»;
- «»;
- «".
Šaltinis: www.habr.com