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Kubernetes 在云原生环境下的成本优化策略

2021-05-097.5k 阅读

一、Kubernetes 成本构成分析

1.1 资源成本

在云原生环境中使用 Kubernetes，资源成本是首要考虑的部分。资源成本主要涵盖计算资源（CPU 和内存）、存储资源以及网络资源。

1.1.1 计算资源成本

Kubernetes 集群中的节点服务器为容器提供 CPU 和内存资源。每个节点服务器的配置（如 CPU 核心数、内存大小）决定了其可承载的容器数量与工作负载规模。云服务提供商通常会根据服务器的配置收取相应费用。例如，在亚马逊云科技（AWS）中，不同实例类型（如 t2.micro、m5.large 等）有着不同的价格，这些实例类型对应着不同的 CPU 和内存配置。

对于容器而言，如果资源请求设置不合理，会导致成本浪费。比如，一个容器只需要 0.5 个 CPU 核心和 512MB 内存，但开发人员在部署时设置了 1 个 CPU 核心和 1GB 内存的请求，那么就多占用了不必要的资源，从而增加了成本。

1.1.2 存储资源成本

Kubernetes 支持多种存储类型，如本地存储、网络存储（如 NFS、Ceph 等）。不同的存储类型有着不同的成本结构。以 AWS EBS（Elastic Block Store）为例，它提供了不同性能级别的存储卷，如 gp2（通用型 SSD）、io1（Provisioned IOPS SSD）等，价格也因性能不同而有所差异。

如果应用程序需要大量持久化存储，且存储卷配置不当，例如配置了过高性能的存储卷而实际应用对性能要求并不高，就会造成存储成本的不必要增加。同时，存储资源的使用量增长也需要密切关注，若没有合理的存储资源管理，随着数据量的不断增加，存储成本将持续攀升。

1.1.3 网络资源成本

Kubernetes 集群内部以及与外部的网络通信会产生网络资源成本。云服务提供商通常会根据网络带宽使用量、数据传输量等因素计费。在 Kubernetes 集群中，服务暴露方式（如 NodePort、LoadBalancer 等）会影响网络资源的使用。例如，使用 LoadBalancer 类型的服务会在云平台上创建一个外部负载均衡器，这可能会带来额外的网络成本，特别是在流量较大的情况下。

此外，集群内部容器之间的网络通信也可能存在隐藏成本。如果网络拓扑设计不合理，可能导致网络拥塞，进而影响应用性能，为解决性能问题可能需要额外的网络优化措施，这也会间接增加成本。

1.2 管理成本

Kubernetes 的管理成本包括集群的部署、运维、升级等方面。

1.2.1 集群部署成本

部署一个 Kubernetes 集群需要一定的技术投入。无论是使用云原生的托管 Kubernetes 服务（如 GKE - Google Kubernetes Engine、AKS - Azure Kubernetes Service、EKS - Amazon Elastic Kubernetes Service），还是自行搭建 Kubernetes 集群，都有相应的成本。

使用托管服务时，云服务提供商通常会根据集群的节点数量、配置等收取一定的服务费用。自行搭建集群则需要投入更多的人力成本，包括系统管理员对服务器的配置、Kubernetes 组件的安装与配置等。例如，在自行搭建 Kubernetes 集群时，需要花费时间来配置网络插件（如 Calico、Flannel 等）、存储插件等，这些工作都需要专业的技术人员来完成，人力成本不可忽视。

1.2.2 运维成本

Kubernetes 集群的运维工作包括监控、故障排查、资源调度等。监控方面，需要部署监控工具（如 Prometheus + Grafana）来实时了解集群的资源使用情况、容器的运行状态等。这些监控工具的部署、维护以及存储监控数据所需的存储资源都构成了运维成本的一部分。

当集群出现故障时，如节点宕机、容器崩溃等，运维人员需要花费时间进行故障排查与修复。这不仅需要专业的技术知识，还可能涉及到与云服务提供商的沟通协调，进一步增加了运维成本。此外，为了保证集群的高效运行，需要合理地进行资源调度，这也需要运维人员不断地优化调度策略，投入相应的人力成本。

1.2.3 升级成本

Kubernetes 版本不断更新，新的版本通常会带来性能提升、功能增强以及安全漏洞修复等好处。然而，升级 Kubernetes 集群并非易事，存在一定的升级成本。

升级过程中，需要对集群中的各个组件（如 kube - apiserver、kube - controller - manager、kube - scheduler 等）进行更新。在升级前，需要进行充分的测试，包括在测试环境中模拟升级过程，确保应用程序在新的 Kubernetes 版本上能够正常运行。这涉及到搭建测试环境、进行应用程序兼容性测试等工作，都需要投入一定的人力和时间成本。而且，升级过程中可能会出现各种问题，如配置不兼容、服务中断等，需要及时处理，这也增加了升级成本。

二、基于资源优化的成本控制策略

2.1 精确的资源请求与限制

2.1.1 资源请求的重要性

准确设置容器的资源请求是优化成本的关键一步。资源请求定义了容器在运行时所需的最小资源量。例如，对于一个 Python Flask 应用容器，通过性能测试发现其在正常负载下只需要 0.2 个 CPU 核心和 256MB 内存就能稳定运行，那么在 Kubernetes 的 Pod 定义文件中就应该精确设置这些资源请求。

下面是一个简单的 Pod 定义示例（YAML 格式）：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: flask - app - pod
spec:
  containers:
  - name: flask - app - container
    image: my - flask - app - image:latest
    resources:
      requests:
        cpu: "0.2"
        memory: "256Mi"

通过精确设置资源请求，可以避免过度分配资源，从而降低计算资源成本。如果设置过高的资源请求，会导致节点上可调度的 Pod 数量减少，浪费服务器资源，增加成本；而设置过低的资源请求，则可能导致容器在运行过程中因资源不足而出现性能问题甚至崩溃。

2.1.2 资源限制的作用

除了资源请求，设置资源限制也同样重要。资源限制定义了容器在运行时所能使用的最大资源量。例如，对于一个可能存在内存泄漏风险的应用程序，设置内存限制可以防止其无限制地消耗节点内存，避免影响其他容器的正常运行，同时也可以防止因意外的资源消耗导致成本飙升。

继续以上面的 Flask 应用 Pod 为例，添加资源限制：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: flask - app - pod
spec:
  containers:
  - name: flask - app - container
    image: my - flask - app - image:latest
    resources:
      requests:
        cpu: "0.2"
        memory: "256Mi"
      limits:
        cpu: "0.5"
        memory: "512Mi"

这样，即使应用程序出现异常，也不会超出设定的资源限制，保证了集群资源的稳定分配和成本的可控性。

2.2 资源调度优化

2.2.1 节点亲和性与反亲和性

Kubernetes 的节点亲和性和反亲和性规则可以帮助我们更合理地调度 Pod，从而优化资源使用，降低成本。节点亲和性允许我们将 Pod 调度到满足特定条件的节点上。例如，某些应用程序对磁盘 I/O 性能要求较高，我们可以通过节点亲和性将这些 Pod 调度到配备高性能 SSD 磁盘的节点上。

以下是一个节点亲和性的示例：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: high - io - app - pod
spec:
  containers:
  - name: high - io - app - container
    image: my - high - io - app - image:latest
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: disk - type
            operator: In
            values:
            - ssd

反亲和性则相反，它可以防止 Pod 被调度到同一类节点上，以实现负载均衡或资源隔离。比如，为了避免多个高内存消耗的 Pod 集中在少数几个节点上，导致这些节点资源耗尽，可以使用反亲和性规则将它们分散调度到不同节点。

2.2.2 污点与容忍度

污点（Taints）和容忍度（Tolerations）是 Kubernetes 中另一个重要的资源调度机制。污点是节点上的一种标记，表示该节点不希望被某些 Pod 调度。而容忍度则是 Pod 上的标记，用于声明该 Pod 可以容忍某个污点，从而被调度到带有相应污点的节点上。

例如，在一个混合工作负载的集群中，某些节点可能专门用于运行大数据处理任务，这些节点可能设置了一个污点“big - data - node:NoSchedule”，表示默认情况下普通 Pod 不应该被调度到这些节点上。但是，如果有一些与大数据处理相关的辅助 Pod，它们可以设置容忍度来允许被调度到这些节点：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: big - data - helper - pod
spec:
  containers:
  - name: big - data - helper - container
    image: my - big - data - helper - image:latest
  tolerations:
  - key: "big - data - node"
    operator: "Exists"
    effect: "NoSchedule"

通过合理使用污点与容忍度，可以更好地对节点资源进行分类管理和调度，提高资源利用率，降低成本。

2.3 存储资源优化

2.3.1 选择合适的存储类型

在 Kubernetes 中，根据应用程序的需求选择合适的存储类型是优化存储成本的关键。如前文所述，不同的存储类型有着不同的性能和成本特点。

对于一些对读写性能要求不高，但需要大容量存储的应用，如日志存储，可以选择成本较低的通用型存储，如 AWS 的 gp2 EBS 卷。而对于数据库等对 I/O 性能要求极高的应用，则需要选择高性能的存储，如 io1 EBS 卷，但要注意根据实际性能需求合理配置 IOPS，避免过度配置造成成本浪费。

例如，在部署一个 WordPress 应用时，其数据库部分对存储性能要求较高，而媒体文件存储对性能要求相对较低。可以为数据库配置 io1 EBS 卷，为媒体文件存储配置 gp2 EBS 卷：

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: wordpress - db - pvc
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi
  storageClassName: io1 - storage - class
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: wordpress - media - pvc
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 50Gi
  storageClassName: gp2 - storage - class

2.3.2 存储资源的动态分配与回收

Kubernetes 的动态存储供应（Dynamic Provisioning）机制可以根据应用程序的需求动态创建存储卷，避免了预先分配过多存储资源造成的浪费。同时，当 Pod 被删除时，相关的存储卷如果不再被使用，应该及时回收，以释放存储资源，降低成本。

通过配置 StorageClass 和 PersistentVolumeClaim，Kubernetes 可以自动根据需求创建和删除存储卷。例如，以下是一个简单的 StorageClass 定义：

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: gp2 - storage - class
provisioner: kubernetes.io/aws - ebs
parameters:
  type: gp2

当一个 Pod 需要存储时，通过 PersistentVolumeClaim 声明，Kubernetes 会根据 StorageClass 的定义动态创建相应的存储卷。当 Pod 被删除且不再需要该存储卷时，Kubernetes 可以根据配置自动回收存储卷。

三、基于管理优化的成本控制策略

3.1 选择合适的集群部署方式

3.1.1 托管 Kubernetes 服务的优势与成本考量

使用云服务提供商的托管 Kubernetes 服务（如 GKE、AKS、EKS）具有诸多优势。首先，托管服务大大降低了集群部署和运维的技术门槛，云服务提供商负责底层基础设施的搭建、维护和升级，用户只需要专注于应用程序的部署和管理。这减少了企业内部对 Kubernetes 专业运维人员的需求，降低了人力成本。

其次，托管服务通常具有高可用性和可扩展性。云服务提供商通过多区域部署、自动故障检测与恢复等机制保证集群的高可用性。在可扩展性方面，用户可以根据业务需求轻松地添加或删除节点，实现资源的灵活调整。

然而，使用托管服务也需要考虑成本因素。云服务提供商通常会根据集群的节点数量、配置以及使用的附加服务（如负载均衡器、监控服务等）收取费用。不同云服务提供商的价格策略有所差异，例如，AWS EKS 的价格与节点实例类型、使用时长等相关。企业需要根据自身业务规模和预算，仔细评估不同托管服务的成本效益。

3.1.2 自行搭建 Kubernetes 集群的成本分析

自行搭建 Kubernetes 集群虽然具有更高的定制性，但也伴随着更高的成本。在硬件方面，需要购买服务器设备，包括计算服务器、存储服务器等，这需要一次性投入较大的资金。同时，还需要考虑服务器的托管费用（如果不自行建设数据中心）。

在软件和人力方面，搭建和维护 Kubernetes 集群需要专业的技术人员。他们需要具备 Kubernetes、网络、存储等多方面的知识，负责安装和配置 Kubernetes 组件、网络插件、存储插件等。而且，自行搭建的集群在升级和维护方面也需要投入更多的精力，因为没有云服务提供商的统一支持，每一个升级步骤都需要自行谨慎处理。

例如，在自行搭建 Kubernetes 集群时，为了保证高可用性，可能需要部署多个控制平面节点，这不仅增加了硬件成本，还增加了配置和维护的复杂性。因此，自行搭建 Kubernetes 集群适合对成本敏感且技术实力较强，对集群定制化有较高要求的企业，但需要充分评估其长期成本。

3.2 高效的运维管理

3.2.1 自动化运维工具的使用

在 Kubernetes 运维中，使用自动化运维工具可以显著提高运维效率，降低人力成本。例如，Ansible、Chef、Puppet 等配置管理工具可以自动化地完成服务器配置、软件安装等任务。以 Ansible 为例，可以通过编写 Ansible Playbook 来实现对 Kubernetes 集群节点的统一配置管理。

以下是一个简单的 Ansible Playbook 示例，用于安装 Docker 和 Kubernetes 组件：

- hosts: all
  become: true
  tasks:
  - name: Install Docker
    apt:
      name: docker - ce
      state: present
  - name: Add Kubernetes apt repository
    apt_repository:
      repo: deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes - xenial main
      state: present
      filename: kubernetes
  - name: Install Kubernetes components
    apt:
      name:
      - kubelet
      - kubeadm
      - kubectl
      state: present

此外，CI/CD（持续集成/持续交付）工具（如 Jenkins、GitLab CI/CD 等）可以自动化应用程序的构建、测试和部署过程。通过将应用程序的代码仓库与 CI/CD 工具集成，每当代码有更新时，CI/CD 工具可以自动触发构建、测试流程，并将新的版本部署到 Kubernetes 集群中，减少了人工干预，提高了部署效率和准确性。

3.2.2 智能监控与故障预警

部署智能监控系统（如 Prometheus + Grafana）对 Kubernetes 集群进行实时监控是保障集群健康运行、降低成本的重要手段。Prometheus 可以收集集群中各种指标数据，如 CPU 使用率、内存使用率、容器的运行状态等。Grafana 则可以将这些数据以直观的图表形式展示出来，方便运维人员实时了解集群的运行情况。

通过设置合理的报警规则，当某些指标超出正常范围时，如节点 CPU 使用率连续 10 分钟超过 80%，监控系统可以及时发出预警。例如，在 Prometheus 中可以通过编写如下报警规则：

groups:
- name: node - alerts
  rules:
  - alert: HighNodeCPUUsage
    expr: 100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 80
    for: 10m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "High CPU usage on node {{ $labels.instance }}"
      description: "Node CPU usage is above 80% for 10 minutes"

及时的故障预警可以让运维人员在问题恶化之前采取措施，避免因服务中断造成更大的损失，同时也可以通过提前发现资源瓶颈，合理调整资源，降低成本。

3.3 合理的升级策略

3.3.1 升级前的评估与测试

在对 Kubernetes 集群进行升级之前，需要进行全面的评估与测试。首先，要评估新的 Kubernetes 版本带来的功能变化、性能提升以及可能存在的兼容性问题。可以参考官方文档、社区论坛等渠道获取相关信息。

然后，在测试环境中搭建与生产环境相似的 Kubernetes 集群，并将应用程序部署到测试集群中进行升级测试。这包括测试应用程序在新的 Kubernetes 版本上的功能是否正常、性能是否有变化等。例如，可以使用 Kubernetes 的测试框架（如 Ginkgo 和 Gomega）编写测试用例，对应用程序的关键功能进行自动化测试。

以下是一个简单的 Ginkgo 测试用例示例，用于测试一个 HTTP 服务在升级后的可用性：

package main

import (
    "fmt"
    "net/http"

   . "github.com/onsi/ginkgo"
   . "github.com/onsi/gomega"
)

var _ = Describe("HTTP Service", func() {
    It("should be available after upgrade", func() {
        resp, err := http.Get("http://my - service:8080/health")
        Expect(err).To(BeNil())
        Expect(resp.StatusCode).To(Equal(http.StatusOK))
    })
})

通过充分的评估与测试，可以提前发现并解决潜在问题，降低升级风险，减少因升级失败导致的成本增加。

3.3.2 逐步升级策略

为了降低升级过程中的风险，建议采用逐步升级策略。可以先在部分节点上进行升级，观察一段时间，确保没有问题后再逐步扩大升级范围。例如，对于一个拥有多个节点的 Kubernetes 集群，可以先选择一个节点进行升级，监控该节点上运行的 Pod 的状态、性能等指标。如果一切正常，再对其他节点进行升级。

在升级控制平面节点时，需要特别谨慎。通常建议按照一定的顺序依次升级各个控制平面组件（如 kube - apiserver、kube - controller - manager、kube - scheduler 等），并在每次升级后进行必要的功能测试和健康检查。例如，在升级 kube - apiserver 后，可以使用 kubectl 命令检查 API 服务器的响应是否正常：

kubectl get nodes

通过逐步升级策略，可以将升级过程中的风险分散，即使出现问题，也可以及时回滚，避免对整个集群造成严重影响，从而有效控制升级成本。

四、多维度成本优化实践案例

4.1 案例一：电商平台的 Kubernetes 成本优化

4.1.1 案例背景

某电商平台基于 Kubernetes 构建了其云原生架构，以支持日益增长的业务流量。该平台包括前端应用、后端 API 服务、数据库服务等多个组件，部署在一个拥有 50 个节点的 Kubernetes 集群上，使用 AWS EKS 作为托管 Kubernetes 服务。

4.1.2 成本优化措施

  • 资源优化：通过对应用程序进行性能分析，精确调整了容器的资源请求和限制。例如，前端应用容器的 CPU 请求从原来的 1 个核心降低到 0.5 个核心，内存请求从 1GB 降低到 768MB，同时设置了合理的资源限制。经过调整后，节点的资源利用率提高了 30%，在业务量不变的情况下，可以减少 10 个节点的使用，每月节省计算资源成本约 2000 美元。
  • 存储优化：对于数据库存储，将原来统一使用的 io1 EBS 卷根据不同数据库的性能需求进行了细分。对于一些读多写少的数据库，将存储类型调整为 gp2 EBS 卷，在不影响性能的前提下，降低了存储成本约 40%。同时，启用了 Kubernetes 的动态存储供应和回收机制，避免了存储资源的浪费。
  • 运维优化：引入了自动化运维工具 Ansible 和 CI/CD 工具 GitLab CI/CD。Ansible 用于自动化服务器配置和软件安装，减少了运维人员手动操作的时间和错误。GitLab CI/CD 实现了应用程序的自动化构建、测试和部署，将部署时间从原来的每次 30 分钟缩短到 10 分钟，提高了部署效率，降低了人力成本。此外，部署了 Prometheus + Grafana 监控系统，设置了智能报警规则，及时发现并解决了多次潜在的资源瓶颈问题，避免了因服务中断造成的业务损失。

4.1.3 优化效果

通过上述成本优化措施，该电商平台在保证业务稳定运行的前提下，每月的 Kubernetes 相关成本降低了约 35%，显著提高了成本效益。

4.2 案例二：金融服务公司的 Kubernetes 成本优化

4.2.1 案例背景

一家金融服务公司在 Kubernetes 集群上运行着多个关键业务应用，包括交易系统、风险管理系统等。该公司自行搭建了 Kubernetes 集群，以满足对数据安全和隐私的严格要求，但也面临着较高的运维成本和资源管理挑战。

4.2.2 成本优化措施

  • 资源调度优化：利用节点亲和性和反亲和性规则，将不同类型的应用 Pod 进行合理调度。例如，将交易系统的 Pod 调度到高性能计算节点上，将风险管理系统的 Pod 分散调度到不同节点，以实现资源的高效利用和负载均衡。同时，使用污点和容忍度机制，对一些需要特殊配置的节点进行管理，确保关键业务应用能够优先获得所需资源。通过这些措施，提高了集群整体的资源利用率，减少了因资源不合理分配导致的性能问题，避免了额外的资源扩容成本。
  • 管理成本优化：考虑到自行搭建集群的运维成本较高，该公司评估了托管 Kubernetes 服务的可行性。最终选择了 GKE，并将部分非核心业务应用迁移到 GKE 集群上。通过使用 GKE 的托管服务，降低了运维人员的工作负担，减少了对内部运维人员的培训成本。同时，利用 GKE 的自动扩展功能，根据业务流量自动调整节点数量，进一步优化了资源使用，降低了成本。
  • 升级策略优化：在升级 Kubernetes 集群时，采用了严格的升级前评估和测试流程。组建了专门的升级测试团队，对新的 Kubernetes 版本进行全面评估，并在测试环境中进行多次模拟升级测试。在升级过程中，采用逐步升级策略，先在测试环境中升级部分节点，然后在预生产环境中进行验证，最后才在生产环境中逐步升级。通过这种谨慎的升级策略，成功完成了多次 Kubernetes 版本升级，没有出现因升级导致的服务中断问题，降低了升级风险和成本。

4.2.3 优化效果

经过一系列成本优化措施，该金融服务公司的 Kubernetes 运维成本降低了约 25%，资源使用更加合理，关键业务应用的稳定性和性能也得到了提升，实现了成本与效益的平衡。

五、总结与展望

在云原生环境下，Kubernetes 的成本优化是一个系统性工程，涉及资源优化、管理优化等多个方面。通过精确的资源请求与限制、合理的资源调度、选择合适的存储类型和管理方式等资源优化策略，可以有效降低资源成本。同时，通过选择合适的集群部署方式、采用自动化运维工具、实施合理的升级策略等管理优化策略，可以减少管理成本。

从实践案例来看，不同行业的企业在 Kubernetes 成本优化方面都取得了显著成效。随着云原生技术的不断发展，Kubernetes 的成本优化也将不断演进。未来，可能会出现更加智能的资源调度算法，能够根据应用程序的实时负载和资源需求动态调整资源分配，进一步提高资源利用率。同时，云服务提供商也可能会推出更多创新的成本优化方案和工具，帮助企业更好地管理 Kubernetes 成本。企业需要不断关注技术发展趋势，持续优化自身的 Kubernetes 成本管理策略，以在云原生时代实现更高的成本效益和竞争力。