Ghi chú. bản dịch.: Kỹ sư DevOps người Mỹ Sid Palas, sử dụng Với tư cách là người hướng dẫn cung cấp thông tin, tôi đã so sánh chi phí của dịch vụ Managed Kubernetes (ở các cấu hình khác nhau) từ các nhà cung cấp đám mây hàng đầu thế giới. Một lợi thế nữa trong công việc của anh ấy là việc xuất bản Sổ ghi chép Jupyter tương ứng, cho phép (với kiến thức tối thiểu về Python) điều chỉnh các phép tính được thực hiện cho phù hợp với nhu cầu của bạn.
TL; DR: Azure và Digital Ocean không tính phí tài nguyên điện toán được sử dụng cho mặt phẳng điều khiển, khiến chúng trở thành lựa chọn tốt để triển khai nhiều cụm nhỏ. Để chạy một số lượng nhỏ các cụm lớn, GKE là phù hợp nhất. Ngoài ra, bạn có thể giảm đáng kể chi phí bằng cách sử dụng các nút giao ngay/ưu tiên/mức độ ưu tiên thấp hoặc bằng cách “đăng ký” sử dụng lâu dài các nút giống nhau (điều này áp dụng cho tất cả các nền tảng).
Quy mô cụm (số lượng công nhân)
Tổng quan
Thông báo của GKE về việc bắt đầu tính phí 10 xu mỗi giờ cụm cho mỗi giờ cụm đã thôi thúc tôi bắt đầu phân tích giá của các dịch vụ Kubernetes được quản lý chính.
Thông báo này đã khiến một số người rất khó chịu...
Nhân vật chính của bài viết là:
- Công cụ Kubernetes của Google (GCP) – ;
- Dịch vụ Kubernetes đàn hồi (AWS) – ;
- Dịch vụ Azure Kubernetes (Azure) – ;
- Kubernetes trên Digital Ocean – .
Phân tích chi phí
Tổng chi phí sử dụng Kubernetes trên mỗi nền tảng này bao gồm các thành phần sau:
- Phí quản lý cụm;
- Cân bằng tải (đối với Ingress);
- Tài nguyên máy tính (vCPU và bộ nhớ) của công nhân;
- Giao thông đi ra;
- Bộ lưu trư cô định;
- Xử lý dữ liệu bằng cân bằng tải.
Ngoài ra, các nhà cung cấp đám mây cung cấp mức giảm giá đáng kể nếu khách hàng muốn/có thể sử dụng quyền ưu đãi trước. hoặc các nút có mức độ ưu tiên thấp HOẶC cam kết sử dụng cùng một nút trong 1-3 năm.
Điều cần nhấn mạnh là mặc dù chi phí là cơ sở tốt để so sánh và đánh giá các nhà cung cấp dịch vụ nhưng vẫn cần tính đến các yếu tố khác:
- Thời gian hoạt động (Thỏa thuận cấp độ dịch vụ);
- Hệ sinh thái đám mây xung quanh;
- Các phiên bản có sẵn của K8;
- Chất lượng của tài liệu/bộ công cụ.
Tuy nhiên, những yếu tố này nằm ngoài phạm vi của bài viết/nghiên cứu này. TRONG Các yếu tố phi giá đối với EKS, AKS và GKE sẽ được thảo luận chi tiết.
Máy tính xách tay Jupyter
Để dễ dàng tìm ra giải pháp có lợi nhất, tôi đã phát triển , sử dụng âm mưu + ipywidgets trong đó. Nó cho phép bạn so sánh các ưu đãi của nhà cung cấp cho các quy mô cụm và bộ dịch vụ khác nhau.
Bạn có thể thực hành bằng phiên bản trực tiếp của notepad trong Binder:
Hãy cho tôi biết nếu tính toán hoặc giá ban đầu không chính xác (điều này có thể được thực hiện thông qua sự cố hoặc yêu cầu kéo trên GitHub - ).
Những phát hiện
Than ôi, có quá nhiều sắc thái để đưa ra những khuyến nghị cụ thể hơn những sắc thái có trong đoạn TL;DR ngay từ đầu. Tuy nhiên, vẫn có thể rút ra một số kết luận:
- Không giống như GKE và EKS, AKS và Digital Ocean không tính phí tài nguyên lớp điều khiển. AKS và DO có lợi hơn nếu kiến trúc bao gồm nhiều cụm nhỏ (ví dụ: một cụm trên mỗi cụm). mọi nhà phát triển hoặc mọi khách hàng).
- Tài nguyên điện toán ít tốn kém hơn một chút của GKE khiến nó mang lại nhiều lợi nhuận hơn khi kích thước cụm* tăng lên.
- Sử dụng các nút có thể ưu tiên hoặc mối quan hệ nút dài hạn có thể giảm hơn 50% chi phí. Lưu ý: Digital Ocean không cung cấp các khoản giảm giá này.
- Phí gửi đi của Google cao hơn nhưng chi phí tài nguyên máy tính là yếu tố quyết định trong tính toán (trừ khi cụm của bạn đang tạo ra một lượng đáng kể dữ liệu gửi đi).
- Việc chọn loại máy dựa trên nhu cầu CPU và bộ nhớ cho khối lượng công việc của bạn sẽ giúp bạn tránh phải trả thêm tiền cho những tài nguyên không sử dụng.
- Digital Ocean tính phí vCPU ít hơn và nhiều hơn cho bộ nhớ so với các nền tảng khác - đây có thể là yếu tố quyết định đối với một số loại khối lượng công việc điện toán.
*Lưu ý: Phân tích sử dụng dữ liệu cho các nút điện toán có mục đích chung (mục đích chung). Đây là các phiên bản Công cụ điện toán GCP n1, phiên bản m5 AWS ec2, máy ảo D2v3 Azure và các phần DO nhỏ với CPU chuyên dụng. Đổi lại, có thể tiến hành nghiên cứu giữa các loại máy ảo khác (có thể nổ, cấp độ đầu vào). Thoạt nhìn, chi phí của máy ảo phụ thuộc tuyến tính vào số lượng vCPU và dung lượng bộ nhớ, nhưng tôi không chắc liệu giả định này có đúng với tỷ lệ bộ nhớ/CPU không đạt tiêu chuẩn cao hay không.
Trong bài viết , xuất bản năm 2018, sử dụng cụm tham chiếu có 100 lõi vCPU và bộ nhớ 400 GB. Để so sánh, theo tính toán của tôi, một cụm tương tự trên mỗi nền tảng này (đối với các phiên bản theo yêu cầu) sẽ có giá như sau:
- AKS: 51465 USD/năm
- EKS: 43138 USD/năm
- GKE: 30870 USD/năm
- DO: 36131 USD/năm
Tôi hy vọng bài viết này cùng với sổ ghi chép sẽ giúp bạn đánh giá các dịch vụ Kubernetes được quản lý chính và/hoặc tiết kiệm tiền trên cơ sở hạ tầng đám mây bằng cách tận dụng các chương trình giảm giá và các cơ hội khác.
Tái bút từ người dịch
Đọc thêm trên blog của chúng tôi:
- «»;
- «»;
- «»;
- «'.
Nguồn: www.habr.com