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【51CTO.com快譯】人們需要了解Kubernetes在成本管理方面帶來的挑戰，并使用一些優秀實踐解決Kubernetes成本優化的問題。

如今，Kubernetes的成本管理變得越來越復雜，越來越多的組織面臨這個問題。根據調研機構Gartner公司的調查，到2022年，75%的組織將在生產中運行容器化應用程序。

如果你在AWS云平臺上使用Kubernetes，可能已經在實施優秀實踐來減少運營費用。但是，為了最大限度地節省云計算成本，需要了解Kubernetes在成本管理和優化方面帶來的具體挑戰，并了解它們是什么以及如何處理它們。

為什么Kubernetes云計算成本如此令人困惑?

在組織采用容器化技術之前，分配資源和成本要容易得多。只需將資源標記為特定項目或團隊，這足以讓FinOps (成本優化)確定組織的典型成本結構，并更好地控制預算。一旦組織映射了供應商標簽并確定了擁有該項目的團隊，則計算項目總成本就會變得更加容易。

當然，在這種情況下，組織也會面臨過度配置資源的風險。開發人員可能會訂購比他們需要更多的資源，以確保應用程序不間斷地運行。隨著Kubernetes和其他容器化工具的普及，傳統的成本分配和報告流程不再適用。而弄清楚Kubernetes的成本估算、分配和報告并不容易。

如果你仍然無法詳細了解團隊的成本，不要擔心，因為你并不是唯一一個努力控制成本的人。為了改進成本控制，首先要探索這些成本帶來的挑戰。

需要避免的5個Kubernetes成本陷阱

(1)計算每個容器的成本

計算單個容器的成本并不難，但它需要基礎設施和更多的時間來完成。

Kubernetes集群是由多個團隊運行的共享服務，擁有許多容器并包含各種應用程序。在部署容器之后，你將使用集群的一些資源，并為屬于該集群的每個服務器實例支付費用。

現在假設你有三個團隊在開發10個獨特的應用程序，了解哪個應用程序使用集群資源幾乎是不可能的，因為這些項目中的每個項目都使用多個容器，因此你不知道給定團隊使用的是哪個部分，以及在特定項目中使用了多少。

簡而言之，尚不清楚單個容器從一臺特定服務器使用了多少資源。這使得計算和分配成本變得更加困難。

(2)通過不同的成本中心支付費用

如果你所在的組織包含多個成本中心，并非所有開發成本都來自DevOps預算。某些應用程序可能由組織的產品團隊、研發團隊或IT部門的另一個團隊為影子IT項目創建。

這里的關鍵是組織的規模和結構。如果你的組織提供多個數字服務，其中每個數字服務都有其特定團隊和預算，跟蹤云計算服務的成本將變得更加復雜。當多個團隊使用同一個集群時，確定哪個團隊或項目負責最終賬單的哪個部分將成為挑戰。

(3)跨云平臺跟蹤成本并不容易

如果使用多云，跟蹤其成本就會變得更加困難。Gartner公司對公共云用戶的調查表明， 81%的受訪者正在與兩個或更多的云計算提供商合作。根據ICD公司的調查，到2022年，90%的組織將采用多個云平臺或內部部署、私有云、混合云和公共云的組合。

因此，很快組織可能會在多個云平臺運行Kubernetes集群，并且其容器將使用不同的節點。組織的應用程序可以分散在不同的云平臺中，例如AWS、谷歌云、Azure等。它們中的每一個可能只承載組織整體工作負載的一小部分，這進一步使跟蹤節點和集群變得更加復雜。

(4)擴展使問題進一步復雜化

為了充分利用Kubernetes，大多數團隊使用內置的Kubernetes自動擴展機制。配置得越緊密，運行集群的浪費就越少，成本也就越低。

Vertical　Pod　Autoscaler(VPA)會自動調整請求，并限制配置以降低成本，而Horizo​​ntal　Pod　Autoscaler(HPA)專注于橫向擴展，以達到分配給現有實例的合適CPU或內存數量的目的。

然而，這些擴展機制會影響成本計算。VPA不斷地改變容器上的請求數量、擴大和縮小其資源分配。另一方面，HPA會動態更改容器的數量。例如，假設三個Web服務器容器在夜間運行。而在高峰時段，HPA從3個容器擴展到50個容器。然后，其數量在每天的中午減小，然后再逐漸擴展。而到了晚上，其數量穩定在一個更低的水平。

這意味著容器的數量及其大小是非常動態的，這使得計算和預測成本的過程變得更加困難。

(5)容器更加動態

借助容器，組織可以跨區域、專區或實例類型重新安排工作負載。通常一個容器的壽命只有一天，與虛擬機的持續時間相比很短。越來越多的組織在Kubernetes上運行函數和cron作業，它們的壽命從幾秒到幾分鐘不等。

容器化環境的動態特性為混合增加了另一層復雜性，組織的成本管理系統需要能夠處理這個問題。

如何處理這些Kubernetes成本問題

為避免落入上述陷阱之一，組織需要一個基于可靠數據源的可靠成本分析流程。以下是處理Kubernetes成本問題的一個示例：

(1)找到一個成本可見性工具來詳細跟蹤成本，例如在微服務級別。

(2)一旦有了成本可見性，就可以設置精確的預算，并監控流量成本等要素，以更好地了解它們。

(3)接下來，按命名空間、Pod、部署和標簽分配成本。

(4)分析定價信息以預測下個月需要支付的費用。

(5)繼續根據估計查明成本或使用異常以進一步分析它們。

目前，大多數組織都通過人工解決了這個問題，但如果可以將整個過程實現自動化呢?

解決方案：自動化Kubernetes成本管理

分配資源、計算成本和分析Kubernetes定價不應該像現在這樣具有挑戰性。同步成本和資源分配是必經之路。

Kubernetes成本管理的自動化工具必須具備以下功能：

(1)具有高級云計算賬單分析和成本可見性的功能，能夠分析單個微服務的成本，并獲得任何云計算提供商的通用指標。

(2)自動實例選擇和調整大小。

(3)使用Spot實例最多可節省90%的成本。

(4)預測項目、集群、命名空間和部署的費用。

自動化成本管理

期望用于控制Kubernetes成本的人工策略是有風險的，它們通常是耗時、容易出錯且難以維護的。部署自動化成本管理解決方案可以為組織省去很多麻煩，并幫助組織專注于對業務最重要的事情——為客戶提供優質服務。

原文標題：5 Costly Kubernetes Traps and Their Solutions，作者：Vito Clover

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