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洛阳网站建设的公司哪家好,html简单的网页设计,附近招聘信息最近招聘,义乌网络推广公司FinOps 背景需求 在典型的互联网公司的成本组成中#xff0c;IT 成本占比并不低#xff0c;技术成本与人力成本的比例差不多在 1:2 ~ 1:2.5 左右#xff0c; 降低 IT 成本显然能带来立竿见影的效果。 近 10 年来云计算、云原生、容器、Kubernetes、DevOps 等技术的高速发展…FinOps 背景需求在典型的互联网公司的成本组成中IT 成本占比并不低技术成本与人力成本的比例差不多在 1:2 ~ 1:2.5 左右 降低 IT 成本显然能带来立竿见影的效果。近 10 年来云计算、云原生、容器、Kubernetes、DevOps 等技术的高速发展使得 IT 成本的管理变得更加复杂也给成本的管理带来了更多的挑战。目前大多数互联网公司都基于 Kubernetes 实现资源的统一管控实现统一的大池子基于此的统一调度、分配、混合云等都是过去降本增效的重要手段。但是随着成本治理的深入用户会发现资源治理团队的压力会越来越大。因为资源获取途径的简化会导致资源使用方很容易的开出大量资源导致资源成本快速上升或剧烈波动并且这个过程在流程上缺乏管控。在云原生时代随着资源池化之后成本默认归属到了技术中心部门业务部门对成本没有感知同时缺乏有效的手段针将成本拆分到业务线即典型的大账问题 导致无法有效评估业务 ROI。Kubecost 简介为了解决“大帐问题”分大帐为细账Kubecost 成本计量工具应运而生。Kubecost 是一款专为 Kubernetes 环境设计的成本监控与优化工具是开源工具 OpenCost 的商业化版本。通过提供详尽的资源使用情况报告帮助用户深入了解其 Kubernetes 集群的运行成本。Kubecost 的核心价值在于它能够为用户提供一个直观且易于理解的界面让用户能够轻松地追踪和管理云资源的成本。无论是对于初创企业还是大型组织Kubecost 都能帮助它们实现更高效的资源利用和成本控制。Kubecost 的设计理念是基于这样的认识随着 Kubernetes 在现代云原生架构中的广泛应用越来越多的企业开始面临如何有效管理和优化云成本的问题。Kubecost 通过集成多种云服务提供商的数据为用户提供了一个统一的视图使得成本管理变得更加简单直接。此外Kubecost 还支持自定义成本分配规则这意味着用户可以根据自身业务需求灵活调整成本计算方式进一步提升成本管理的精准度。核心功能Kubecost 提供了一系列强大的功能旨在帮助用户更好地理解和控制 Kubernetes 环境下的云成本。以下是 Kubecost 的几个关键特性成本可视化Kubecost 通过图表和仪表板的形式为用户提供了一个清晰的成本概览。用户可以查看不同时间范围内的成本趋势以及按命名空间、工作负载等维度细分的成本详情。成本预测基于历史数据Kubecost 可以预测未来的成本趋势帮助用户提前规划预算并做出相应的成本优化决策。成本分配Kubecost 支持自定义成本分配规则允许用户根据实际业务场景调整成本分摊方式确保成本计算更加符合实际情况。成本优化建议Kubecost 不仅提供成本数据还会根据用户的使用情况给出具体的优化建议比如推荐更适合的工作负载配置或资源利用率改进方案。多云支持Kubecost 支持多种云服务提供商包括 AWS、Azure 和 Google Cloud 等使得用户可以在不同的云环境中统一管理成本。通过这些功能Kubecost 成为了 Kubernetes 用户不可或缺的工具之一帮助他们在享受云原生技术带来的便利的同时也能够有效地控制和优化成本。产品详细介绍链接https://docs.kubecost.com/开源项目地址https://github.com/opencost/opencost/blob/develop/spec/opencost-specv01.mdFinOps资料https://www.finops.org/introduction/what-is-finops/观测云集成观测云提供了集成 KubeCost 的能力通过 ServiceMonitor 方式获取。前置条件安装 K8S 环境安装 KubeCost安装 DataKit安装 Prometheus OperatorCRD 配置KubeCost 已暴露了指标只需要让 DataKit 能够发现指标并上报。新增kubecost-serverMonitor.yamlapiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: ServiceMonitor metadata: name: kubecost-metrics labels: app.kubernetes.io/name: cost-analyzer namespace: kubecost spec: selector: matchLabels: app.kubernetes.io/name: cost-analyzer endpoints: - interval: 30s path: /metrics port: tcp-model params: measurement: - kubecost-cost-analyzer执行kubectl apply -f kubecost-serverMonitor.yamlDataKit 配置如已开启请忽略。开启 DataKit Service Monitor 自动发现添加env : ENV_INPUT_CONTAINER_ENABLE_AUTO_DISCOVERY_OF_PROMETHEUS_SERVICE_MONITORSapiVersion: apps/v1 kind: DaemonSet metadata: labels: app: daemonset-datakit name: datakit namespace: datakit spec: ... template: ... spec: ... containers: - env: ... - name: ENV_INPUT_CONTAINER_ENABLE_AUTO_DISCOVERY_OF_PROMETHEUS_SERVICE_MONITORS value: true ...重启 DataKit场景视图登录观测云控制台点击「场景」 -「新建仪表板」输入 “KubeCost” 选择 “KUBECOST”监控视图点击 “确定” 即可添加视图。关键指标以下是 KubeCost 关键指标的描述信息。Metric描述container_cpu_allocationcontainer cpu 分配container_gpu_allocationcontainer gpu 分配container_memory_allocation_bytescontainer 内存分配pv_hourly_costPersistentVolume 每小时成本node_total_hourly_cost节点每小时总成本node_cpu_hourly_cost节点 cpu 每小时成本node_ram_hourly_cost节点 ram 每小时成本node_gpu_hourly_cost节点 gpu 每小时成本总结观测云可以集成 KubeCost获取 KubeCost 的指标并基于相关指标定制成本使用的相关视图从而通过关注成本视图采取一些列的成本控制与优化策略为企业的 FinOps 建设赋能。