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通过kubectl命令行查看K8S集群花费成本

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用户5166556
发布2023-03-18 13:58:24
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发布2023-03-18 13:58:24
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文章被收录于专栏:让技术和时代并行

如果你是像我们一样使用Kubernetes的工程师,那么kubectl是你的忠实伴侣。这就是kubecost团队构建一个新的CLI与Kubernetes成本数据交互的原因。今天,我们宣布kubectl cost(https://github.com/kubecost/kubectl-cost)发布,一个直接适合您工作流程的开源扩展。

下面是一个实际的例子:

对于使用Kubernetes的团队来说,获取资源成本的可见性可能很困难,特别是在动态多租户环境中。kubecst帮助团队开发人员、管理人员、执行人员以及运行Kubernetes的每个人精确地了解他们的集群开销,一直到pod级别。我们的主要目标之一是为团队已经在使用的工具提供成本的可见性。

Kubectl cost是一个Kubectl插件,一个CLI工具,专为直接与Kubernetes互动的应用程序和基础设施工程师打造,他们将受益于了解各种部署和其他集群内资源成本。通过在kubectl熟悉的界面上敲击几下键盘,成本插件让工程师快速方便地访问成本和支出效率信息。通过kubecost使成本指标更容易获得,我们可以帮助我们的用户构建更具有成本效益的软件系统。

使用kubectl cost

kubectl cost的基本结构是围绕映射到Kubernetes概念的各种聚合结构构建的,例如名称空间、标签、部署、状态集等。它利用kubecost api为用户提供对集群中工作负载和资产的有用数据的直接访问。

让我们来看看一些例子:

最简单的查询之一,根据过去一天的活动进行集群中每个命名空间的每月成本预测。这涉及到每个标签中的所有工作负载及其资源消耗情况。

总成本,在过去的一天中,应用标签的价值。这将考虑应用于命名空间级别和工作负载级别的标签。

按部署进行的月度费率预测,包括对CPU成本和CPU成本效率的更详细了解。

上个月每个命名空间的成本,包括CPU成本和效率。

每个命名空间昨天的成本是多少,显示了所有特定于资源的成本和效率。这突出了kubecost收集成本指标的粒度细节。

安装

kubectl cost插件可以在任何运行Kubernetes版本1.08或更高版本的集群中运行。通过遵循kubecost安装说明,您可以在几分钟内将kubecost植入集群。一旦这样做了,我们就可以使用kubectl cost了——它也是免费的开源的(Apache 2),通常只需不到一分钟的时间就可以安装。

Krew

如果你已经安装了kubectl插件管理器Krew,获得kubectl cost就是一条命令:

代码语言:javascript
复制
kubectl krew install cost

Linux和MacOS

代码语言:javascript
复制
os=$(uname | tr '[:upper:]' '[:lower:]') && \
arch=$(uname -m | tr '[:upper:]' '[:lower:]' | sed -e s/x86_64/amd64/) && \
curl -s -L https://github.com/kubecost/kubectl-cost/releases/latest/download/kubectl-cost-$os-$arch.tar.gz | tar xz -C /tmp && \
chmod +x /tmp/kubectl-cost && \
sudo mv /tmp/kubectl-cost /usr/local/bin/kubectl-cost

从源代码安装

如果您喜欢从源代码构建,您可以查看kubectl cost的README(https://github.com/kubecost/kubectl-cost#latest-release)以获得详细的说明。

它是如何运作的

  • 默认情况下,kubecost集成了云供应商计费api,通过自定义定价表支持Azure/AKS、GCP/GKE和预付费集群。
  • kubecost可以直接与您的云供应商计费数据集成,以准确反映企业折扣、现货价格、预留实例、节约计划等。
  • 计算成本和内存成本是根据最大的资源使用和资源请求计算的。
  • 网络成本是可选的,可以通过网络成本守护进程(https://github.com/kubecost/docs/blob/master/network-allocation.md)启用。
  • 每月的速率预测是基于测量窗口中每个工作负载的平均运行速率。
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2021-04-29,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 云原生技术爱好者社区 微信公众号,前往查看

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