Poznámka. preklad.: Americký inžinier DevOps Sid Palas, používa Ako informačnú príručku som porovnal náklady na službu Managed Kubernetes (v rôznych konfiguráciách) od popredných svetových poskytovateľov cloudu. Ďalšou výhodou jeho práce bolo vydanie zodpovedajúceho Jupyter Notebooku, ktorý umožňuje (s minimálnymi znalosťami Pythonu) upraviť vykonané výpočty tak, aby vyhovovali vašim potrebám.
TL; DR: Azure a Digital Ocean neúčtujú poplatky za výpočtové zdroje používané pre riadiacu rovinu, vďaka čomu sú dobrou voľbou pre nasadenie mnohých malých klastrov. Na prevádzku malého počtu veľkých klastrov sa najlepšie hodí GKE. Okrem toho môžete výrazne znížiť náklady použitím spotových/preemptívnych/nízko-prioritných uzlov alebo „predplatením“ dlhodobého používania tých istých uzlov (platí pre všetky platformy).
Veľkosť klastra (počet pracovníkov)
Prehľad
Oznámenie GKE o začatí účtovania 10 centov za hodinu klastra za každú hodinu klastra ma podnietilo začať analyzovať ceny hlavných spravovaných ponúk Kubernetes.
Toto oznámenie veľmi rozrušilo niektorých...
Hlavnými postavami článku sú:
- Google Kubernetes Engine (GCP) – ;
- Elastická služba Kubernetes (AWS) – ;
- Služba Azure Kubernetes (Azure) – ;
- Kubernetes na digitálnom oceáne – .
Rozdelenie nákladov
Celkové náklady na používanie Kubernetes na každej z týchto platforiem pozostávajú z nasledujúcich komponentov:
- poplatok za správu klastra;
- Vyvažovanie záťaže (pre Ingress);
- Výpočtové zdroje (vCPU a pamäť) pracovníkov;
- Výjazdová doprava;
- Trvalé skladovanie;
- Spracovanie údajov pomocou load balanceru.
Okrem toho poskytovatelia cloudu ponúkajú výrazné zľavy, ak klient chce/môže využiť predkupné právo alebo uzly s nízkou prioritou ALEBO sa zaväzuje používať rovnaké uzly počas 1-3 rokov.
Je potrebné zdôrazniť, že hoci náklady sú dobrým základom na porovnávanie a hodnotenie poskytovateľov služieb, mali by sa zohľadniť aj ďalšie faktory:
- Uptime (Dohoda o úrovni služieb);
- Okolitý cloudový ekosystém;
- Dostupné verzie K8;
- Kvalita dokumentácie/súboru nástrojov.
Tieto faktory sú však nad rámec tohto článku/štúdie. IN Podrobne sú rozoberané necenové faktory pre EKS, AKS a GKE.
Zápisník Jupyter
Aby som uľahčil nájdenie najziskovejšieho riešenia, vyvinul som pomocou plotly + ipywidgets v ňom. Umožňuje vám porovnávať ponuky poskytovateľov pre rôzne veľkosti klastrov a sady služieb.
Môžete cvičiť so živou verziou poznámkového bloku v Binderi:
Dajte mi vedieť, ak sú výpočty alebo pôvodné ceny nesprávne (dá sa to urobiť prostredníctvom problému alebo žiadosti o stiahnutie na GitHub - ).
Závery
Bohužiaľ, existuje príliš veľa odtieňov na to, aby bolo možné poskytnúť konkrétnejšie odporúčania ako tie, ktoré sú uvedené v odseku TL;DR na samom začiatku. Stále však možno vyvodiť niektoré závery:
- Na rozdiel od GKE a EKS, AKS a Digital Ocean neúčtujú poplatky za zdroje riadiacej vrstvy. AKS a DO sú ziskovejšie, ak architektúra obsahuje veľa malých klastrov (napríklad jeden klaster na každý vývojár alebo každého klienta).
- O niečo lacnejšie výpočtové zdroje GKE zvyšujú ziskovosť so zvyšujúcou sa veľkosťou klastrov*.
- Použitie preemptibilných uzlov alebo dlhodobej afinity uzlov môže znížiť náklady o viac ako 50 %. Poznámka: Digital Ocean tieto zľavy neponúka.
- Poplatky Google za výstupy sú vyššie, ale cena výpočtových zdrojov je určujúcim faktorom pri výpočte (pokiaľ váš klaster negeneruje značné množstvo odchádzajúcich údajov).
- Výber typov počítačov na základe potrieb CPU a pamäte vašej pracovnej záťaže vám pomôže vyhnúť sa plateniu navyše za nevyužité zdroje.
- Digital Ocean účtuje menej za vCPU a viac za pamäť v porovnaní s inými platformami – to môže byť rozhodujúci faktor pre niektoré typy výpočtovej záťaže.
*Poznámka: Analýza používa údaje pre všeobecné výpočtové uzly (všeobecný účel). Ide o inštancie n1 GCP Compute Engine, inštancie m5 AWS ec2, virtuálne počítače D2v3 Azure a kvapôčky DO s vyhradenými CPU. Na druhej strane je možné vykonávať výskum medzi inými typmi virtuálnych strojov (burstable, entry-level). Na prvý pohľad náklady na virtuálne stroje závisia lineárne od počtu vCPU a množstva pamäte, ale nie som si istý, či tento predpoklad bude platiť pre veľmi neštandardné pomery pamäť/CPU.
Tento článok , publikovaný v roku 2018, použil referenčný klaster so 100 jadrami vCPU a 400 GB pamäte. Pre porovnanie, podľa mojich výpočtov bude podobný klaster na každej z týchto platforiem (pre inštancie na požiadanie) stáť nasledujúcu sumu:
- AKS: 51465 USD/rok
- EKS: 43138 USD/rok
- GKE: 30870 XNUMX USD/rok
- DO: 36131 XNUMX USD/rok
Dúfam, že vám tento článok spolu s notebookom pomôže zhodnotiť hlavné spravované ponuky Kubernetes a/alebo ušetriť peniaze na cloudovej infraštruktúre využitím zliav a iných príležitostí.
PS od prekladateľa
Prečítajte si aj na našom blogu:
- «»;
- «»;
- «»;
- «".
Zdroj: hab.com