Workloads in K8s kosteneffizient hosten Kosten für Kubernetes überwachen und optimieren

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Für viele Anwender eine große Herausforderung: Die möglichst genaue Prognose der Kosten für das Hosten von Workloads in Kubernetes. Wie lassen sich Cloud-Ressourcen für CPU und Arbeitsspeicher möglichst genau planen?

Das Reservieren von Arbeitsspeicher, Rechenkapazität, Speicherung, Vernetzung und zusätzlichen Diensten ist mit zahlreichen Gebühren verbunden. Wenn sie von Unternehmen nicht überwacht, optimiert und effektiv geplant werden, wird am Ende oft viel zu viel dafür bezahlt. Leider auch unabhängig davon, ob der Anwender Pay-as-you-go-, Laufzeitvertrags- oder volumenbasierte Modelle im Einsatz hält.

Während für Kubernetes als Open Source selbst natürlich keine Kosten anfallen, sind die Dienste von weiteren Anbietern, die den Anwender bei der Bereitstellung und Verwaltung von Kubernetes unterstützen, nicht kostenlos. Hinzu kommt, dass IT-Experten in Umfragen angaben, dass Kubernetes-Kosten stetig ansteigen, rund die Hälfte der Anwender ihre Gesamtkosten auf Basis von Schätzungen ermitteln und knapp ein Viertel nichts unternimmt, um ihre Kosten einzudämmen oder zu kontrollieren.

Unwägbare Kosten für Kubernetes

Lediglich gut ein Drittel ist dazu in der Lage, ihre Rechnungen tatsächlich mit einer Genauigkeit von etwa zehn Prozent vorherzusagen. Daher kann diese Unberechenbarkeit für Unternehmen jeder Größe sehr belastend sein. Dies ist dann besonders beunruhigend, wenn Bereitstellungen skalieren. Angesichts der Tatsache, dass sich die Anzahl der Pods pro Organisation in den letzten Jahren geradezu verdoppelt hat, gibt es zahlreiche Möglichkeiten, die Ausgaben zu kürzen.

Insbesondere für größere Unternehmen gibt es Anreize, Kosten zu senken, da sie häufig mehrere Kubernetes-basierte Anwendungen überwachen und große Mengen an Containern verwalten. Self-Service-User können es vergleichsweise noch schwerer haben, ihre Kubernetes-Ausgaben zu verwalten. Anstatt sich an Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) oder Google Kubernetes Engine (GKE) zu wenden, müssen die IT-Teams verschiedene Anbieter und Tools manuell bereitstellen oder nutzen. Wobei manuelle Bereitstellungen nicht unbedingt einfacher zu verwalten sind.

Kosten in den Griff kriegen

Eine effektive und nachhaltige Kontrolle der anfallenden Kubernetes-Kosten besteht aus zwei Prozessen:

1. Überwachung der Kosten

Die Überwachung beinhaltet die aktive und kontinuierliche Beobachtung sowie tabellarische Erfassung der Betriebskosten bzw. Benutzeraktivitäten. Aber auch Autoscaling und sogar Ausfallzeiten haben ihre finanziellen Auswirkungen. Dabei können die Kosten über den Zeitverlauf durchaus schwanken. Dies gilt vor allem im Hinblick auf Pay-as-you-go-Bereitstellungen, die dynamischen Anforderungen für Ressourcen unterworfen sind.

Mit Tools wie beispielsweise Kubecost oder CAST AI gestaltet sich die Überwachung wesentlich einfacher. Solche Anwendungen zeichnen sich vor allem auch dadurch aus, dass sie die Vom Anwender eingesetzten Bereitstellungen für ihre Auswertungen nutzen. Das heißt, sie können die containerisierte Architektur, das Skalierungsverhalten und die jeweiligen Cluster-Kosten in Echtzeit identifizieren und auf diese Weise dabei helfen, die Effizienz des Ökosystems zu optimieren. Der Anwender erhält mithilfe von Rohdaten und Dashboard-Visualisierungen ein klareres Bild über die einzelnen Kostenverursacher.

2. Optimierung der Kosten

Bei der Optimierung geht es um einen kontinuierlichen Prozess der Kostensenkung auf Basis der gewonnenen Überwachungsergebnisse. Hierzu kommen oft Technologien der Automatisierung und künstlichen Intelligenz (KI) ins Spiel. Im Gegensatz zu einer manuellen Optimierung, können Algorithmen die sinnvollsten Lösungen zur Kostensenkung aufzeigen, indem sie nicht nur naheliegende Probleme lösen, sondern auch komplexe Zusammenhänge aufdecken.

Sobald dem Anwender klar ist, dass es unter Umständen große Einsparungspotenziale gibt, stellt sich schnell die Frage nach dem Umfang und dem Wie. Es heißt, die besten Tools und Optimierungsstrategien erzielen in der Regel die höchstmöglichen Einsparungen. Doch wie lassen sich die Tools für die Prozesse der Überwachung und Optimierung genau bewerten?

Tools für Kubernetes-Kostenmanagement vergleichen

Im Grunde verfügt jedes SaaS-Tool über viele verschiedene Facetten. In der Folge sollen die wichtigsten Vergleichskriterien herausgestellt werden:

• Komplexität der Installation: Ist die Anwendung einfach zu installieren, zu konfigurieren und zu starten?

• Performance: Gibt es Engpässe in einem Ökosystem oder andere Probleme bei der Ressourcenzuweisung, die sich auf die Effizienz der Anwendungen auswirken? Das jeweilige Tool, das die Performance misst, sollte nicht zu viel Overhead verursachen, während es als Partneranwendung ausgeführt wird. Auf diese Weise würde es seine Fähigkeit beeinflussen, ungenutzte Ressourcen oder ähnliche Probleme zu erkennen.

• Usability: Ist die Anwendung ausreichend benutzerfreundlich und zugänglich, um sie täglich zu nutzen? Sind die Kernfunktionen verwendbar, ohne dass eine zu große Lernkurve erforderlich ist?

• Einsparungen: Wie hoch ist der Beträge oder Prozentsatz der Einsparungen, die mit dem Tool im Durchschnitt innerhalb eines bestimmten Zeitraums erzielt werden können?

• Preis: Wie viel kostet das Tool selbst und wie sieht die Kostenstruktur aus?

• Wartung: Wie hoch ist der Wartungsaufwand für das Tool, damit es über längere Zeit effektiv laufen kann?

Fazit

Viele Tools ermöglichen es, Cloud-Rechnungen zu senken und Prozesse im Zusammenhang mit Kostenüberwachung, -zuweisung und -berichterstattung zu optimieren. Wenn es jedoch um mehr als nur Kostenberichte und Empfehlungen zur Optimierung geht, sind automatisierte Funktionen eine gute Wahl. Die Kombination aus Kostenüberwachung und automatisierter Kostenoptimierung erlaubt es, 50 bis sogar 90 Prozent der Cloud-Kosten einzusparen.

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