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Kubernetes统治着容器市场。根据CNCF的一项调查，到2020年，Kubernetes在生产环境中的使用率为93％，高于2019年的78％。
由于DevOps团队采用了Kubernetes，并且在开源社区的鼓励下，这一数字可能还会增长，如果还是以目前的花费来维持，将会有加大网络，存储，监控等成本的开销。
运行Kubernetes可能会非常昂贵，尤其当组织首次使用Kubernetes时，他们通常会使用没有经过优化的架构和设置，这将会慢慢加大组织的网络，存储，监控等成本的开销。为了节省很多不必要的成本，我们需要从一开始就养成良好的习惯。
在本文中，我们将介绍9种控制和降低Kubernetes成本的方法。
成本监控：应该向你展示有关Kubernetes的支出。这是有效地管理Kubernetes成本的最合乎逻辑的步骤。
云供应商提供帐单信息，但是，它们通常仅是一个简单的概述，这虽然对多租户的Kubernetes集群有用，但是在私有云中不可访问。因此，我们需要使用外部软件来监控Kubernetes的使用。Prometheus，Kubecost，Microtica和Replex是该领域中的一些有用工具。
选择你将要使用的工具以及如何监控Kubernetes成本。然后，为Kubernetes成本优化实施更具体的措施。
有效的资源约束，能够确保Kubernetes系统的资源使用不会超出成本预算。
容器使用的资源不能超过你设置的资源限制。当容器中的进程尝试使用超出允许范围的内存时，系统内核会因内存不足（OOM）错误而中止该进程。
限制资源至关重要，尤其是在许多开发人员可以直接访问Kubernetes的情况下。它们确保公平共享可用资源，从而减小整个集群的大小。如果没有限制，一个人可能会消耗所有资源，这将影响其他人的正常工作，从而导致总体上需要更多的计算资源。
但是，请注意不要无限制地限制你的资源。如果资源限制太低，工程师和软件将无法正常运行。一些Kubernetes成本优化工具，例如Prometheus和Kubecost，可以帮助你实现资源的平衡。
要了解限制容器资源的更多信息，请查看Kubernetes文档。
自动扩展意味着为你所需的东西付费。你可以允许Kubernetes自动扩缩以适应快速变化。
水平和垂直自动扩缩是可用的两种自动扩缩类型。简而言之，水平自动扩缩涉及根据负载是高于还是低于指定水平来新增和移除Pod。各个Pod的比例与垂直自动扩缩比例保持平衡。
两种自动扩缩方法都可使用计算能力动态地适应你的实际需求。但是，此方法不一定理想，因为它不适用于所有用例。
举例：AWS Kubernetes的成本，受到管理AWS实例的直接影响。实例以多种不同形式出现，具有不同的内存和计算资源组合。虽然Kubernetes Pod的使用方式相同，但资源分配不同。控制AWS Kubernetes成本的关键是确保Pod在你的AWS实例上有效增减。AWS实例应与你的pod的大小匹配。
Pod的规模，数量和历史资源利用率趋势在决定使用哪个AWS实例时都发挥着作用。应用程序可能具有不同的存储或CPU要求，这会影响要使用的实例的类型。
确保Kubernetes Pod的资源消耗与其所使用的AWS实例上的CPU和内存消耗相关联，这对于优化资源使用和降低AWS成本至关重要。
可以在此处检查Amazon EC2实例类型，然后选择最适合你需求的一种。
目前，AWS实例有3种形式：按需实例，预留实例和Spot 实例。按需实例成本最高，但灵活性最高。与按需实例的价格相比，使用 Spot 实例最高可以享受 90% 的折扣。你还可以在一定时间内获取预留实例，以节省成本。因此，实例形式的选择直接影响在AWS上运行Kubernetes的成本。
你可以将 Spot 实例用于各种无状态、容错或者灵活的应用程序，例如大数据、容器化工作负载、CI/CD、Web 服务器、高性能计算 (HPC) 以及测试和开发工作负载。
无论你是在按需实例，保留实例还是Spot 实例上运行Kubernetes集群，确保集群的充分利用对于成本管理都是至关重要的。你可以按配置它们的时间段计算AWS EC2的费用。
简而言之，如果开发团队使用基于云的Kubernetes环境，则他们仅在工作时间内使用它。如果他们每周工作40个小时，而在其余时间中环境仍然正常工作，那么在不用时无需为剩余的128个小时付费。当然，并不是每个团队都这样，特别是如果他们的工作时间灵活，但是在没有人工作的情况下关闭环境可以极大地提高Kubernetes的成本优化。
开发人员可以通过自动设置睡眠计划并仅在需要时唤醒环境来。设置此计划意味着系统将自动缩减未使用的资源。这样可以确保环境条件得以保存。此外，当工程师再次需要时，环境将轻松，自动地“唤醒”，这意味着工作流不会中断。
如果让工程师有权按需构建命名空间，或者有权构建CI/CD流水线，则最终可能会产生许多未使用的对象或集群，但这些仍然在花费金钱。即使你的睡眠模式能够减少计算资源的消耗，那么它仅适用于暂时不活动的资源。
因此，当你发现某些资源长时间处于非活动状态时，删除它们将是一件很明智的事情。
在不同情况下，管理Kubernetes集群的方法也是不同的。作为程序员，在构建集群之前，你需要经常考虑将在集群上运行的应用程序的规范。
在设计可扩展应用程序时，正确调整节点大小非常重要。大量的小节点和少量的大节点是两个截然不同的事物。最好的方法是在这两个之间找到适当的平衡。
但是，你的应用程序的不同要求需要不同数量和大小的节点。具体可以参考《调整Kubernetes集群大小的技巧》，以了解各种应用所需的大小和数量。
在任何环境中，无论是云，还是本地器，标记资源都是一个明智的主意。组织在有多个测试，开发和生产环境中，更应使用标记来确保所有服务均受到控制。
AWS提供了一种强大的标记方案，可用于标记属于Kubernetes的服务。有效的标记使你可以轻松地分类管理哪些是未使用的服务。在AWS Billing仪表板中启用这些标签后，你将能够分配成本并查看各种服务的费用明细。
Kubernetes成本优化的第一步是监控它们。然后，为避免计算资源的过度使用，你可以设置限制，这将使成本更易于管理。
确定最佳资源的大小以及自动扩展功能，也对降低成本有所帮助。如果使用AWS，则可以检查其价格较低的选项，例如Spot 实例。删除空闲资源的方法，包括自动休眠计划和清理未使用的Kubernetes资源。最后，调整容器大小并实施资源标记，以实现更好的Kubernetes成本优化。
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