Observação. trad.: O engenheiro americano de DevOps Sid Palas, usando Como guia informativo, comparei o custo do serviço Managed Kubernetes (em diferentes configurações) dos principais provedores de nuvem do mundo. Uma vantagem adicional de seu trabalho foi a publicação do Jupyter Notebook correspondente, que permite (com conhecimento mínimo de Python) ajustar os cálculos realizados às suas necessidades.
TL, DR: o Azure e o Digital Ocean não cobram pelos recursos de computação usados para o plano de controle, o que os torna uma boa opção para implantar muitos clusters pequenos. Para executar um pequeno número de clusters grandes, o GKE é mais adequado. Além disso, você pode reduzir significativamente os custos usando nós spot/preemptivos/de baixa prioridade ou “assinando” o uso de longo prazo dos mesmos nós (isso se aplica a todas as plataformas).
Tamanho do cluster (número de trabalhadores)
Visão global
O anúncio do GKE de começar a cobrar 10 centavos por hora de cluster para cada hora de cluster me levou a começar a analisar os preços das principais ofertas gerenciadas do Kubernetes.
Este anúncio perturbou muito alguns...
Os personagens principais do artigo são:
- Google Kubernetes Engine (GCP) – ;
- Serviço Elastic Kubernetes (AWS) – ;
- Serviço Azure Kubernetes (Azure) – ;
- Kubernetes no oceano digital – .
Divisão de custos
O custo total de uso do Kubernetes em cada uma dessas plataformas consiste nos seguintes componentes:
- Taxa de administração de cluster;
- Balanceamento de carga (para Ingress);
- Recursos computacionais (vCPU e memória) dos trabalhadores;
- Tráfego de saída;
- Armazenamento permanente;
- Processamento de dados por balanceador de carga.
Além disso, os provedores de nuvem oferecem descontos significativos se o cliente quiser/puder usar serviços preemptivos. ou nós de baixa prioridade OU compromete-se a usar os mesmos nós por 1 a 3 anos.
Vale ressaltar que embora o custo seja uma boa base para comparar e avaliar prestadores de serviços, outros fatores devem ser levados em consideração:
- Uptime (Acordo de Nível de Serviço);
- O ecossistema de nuvem circundante;
- Versões disponíveis de K8s;
- Qualidade da documentação/kit de ferramentas.
No entanto, esses fatores estão além do escopo deste artigo/estudo. EM Fatores não relacionados ao preço para EKS, AKS e GKE são discutidos em detalhes.
Caderno Jupyter
Para tornar mais fácil encontrar a solução mais rentável, desenvolvi , usando plotly + ipywidgets nele. Ele permite comparar ofertas de provedores para diferentes tamanhos de cluster e conjuntos de serviços.
Você pode praticar com uma versão ao vivo do bloco de notas no Binder:
Deixe-me saber se os cálculos ou preços originais estão incorretos (isso pode ser feito por meio de um problema ou solicitação pull no GitHub - ).
Descobertas
Infelizmente, existem muitas nuances para fornecer recomendações mais específicas do que aquelas incluídas no parágrafo TL;DR logo no início. No entanto, algumas conclusões ainda podem ser tiradas:
- Ao contrário do GKE e do EKS, o AKS e o Digital Ocean não cobram pelos recursos da camada de controle. AKS e DO são mais lucrativos se a arquitetura incluir muitos clusters pequenos (por exemplo, um cluster por cada desenvolvedor ou cada cliente).
- Os recursos de computação um pouco mais baratos do GKE o tornam mais lucrativo à medida que o tamanho dos clusters* aumenta.
- O uso de nós preemptivos ou afinidade de nós de longo prazo pode reduzir custos em mais de 50%. Observação: a Digital Ocean não oferece esses descontos.
- As taxas de saída do Google são mais altas, mas o custo dos recursos computacionais é um fator determinante no cálculo (a menos que seu cluster esteja gerando uma quantidade significativa de dados de saída).
- A seleção de tipos de máquinas com base nas necessidades de CPU e memória de suas cargas de trabalho ajudará você a evitar pagar mais por recursos não utilizados.
- A Digital Ocean cobra menos por vCPU e mais por memória em comparação com outras plataformas – isso pode ser um fator decisivo para alguns tipos de cargas de trabalho de computação.
*Observação: a análise usa dados para nós de computação de uso geral (propósito geral). Estas são instâncias n1 GCP Compute Engine, instâncias m5 AWS ec2, máquinas virtuais D2v3 Azure e droplets DO com CPUs dedicadas. Por sua vez, é possível realizar pesquisas entre outros tipos de máquinas virtuais (expansíveis, básicas). À primeira vista, o custo das máquinas virtuais depende linearmente do número de vCPUs e da quantidade de memória, mas não tenho certeza se essa suposição será verdadeira para proporções de memória/CPU altamente fora do padrão.
o artigo , publicado em 2018, utilizou um cluster de referência com 100 núcleos vCPU e 400 GB de memória. Para efeito de comparação, de acordo com meus cálculos, um cluster semelhante em cada uma dessas plataformas (para instâncias sob demanda) custará o seguinte valor:
- AKS: 51465 USD/ano
- EKS: 43138 USD/ano
- GKE: 30870 USD/ano
- FAZER: 36131 USD/ano
Espero que este artigo junto com o notebook ajude você a avaliar as principais ofertas gerenciadas do Kubernetes e/ou economizar dinheiro em infraestrutura em nuvem aproveitando descontos e outras oportunidades.
PS do tradutor
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Fonte: habr.com