C’est une erreur très courante : passer à Kubernetes en espérant que cela permettra de réduire ses coûts. De nombreuses entreprises se rendent compte, souvent trop tard, que le passage à Kubernetes est synonyme d’augmentation du budget.
Heureusement, l’optimisation des coûts liés aux infrastructures Kubernetes n’est pas forcément synonyme de sacrifice en termes de performance ou de disponibilité. Dans cet article, nous allons faire un tour d’horizon des meilleures méthodes disponibles.
Avant de se lancer
Vous souhaitez devenir expert en optimisation ? Notre formation Kubernetes vous apprendra tout ce qu’il y a à savoir sur l’outil et vous permettra de réduire vos coûts de façon optimale.
L’équipe Ambient IT
Qu’est-ce que l’optimisation des coûts dans Kubernetes ?
Si Kubernetes a bien révolutionné la gestion et la mise à l’échelle des applications conteneurisées, il a également Créé de nouveaux défis en matière de gestion des coûts.
Réduire ses coûts dans Kubernetes (sans sacrifier les performances) implique d’optimiser la façon dont vous déployez et gérez vos applications afin d’optimiser les coûts de manière globale.
Dans les principales raisons qui poussent à optimiser les coûts, on peut trouver :
- Les dépenses liées aux infrastructures cloud. Des fournisseurs comme Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ou Microsoft Azure peuvent vous couter très cher s’ils ne sont pas gérés correctement.
- Coûts de scaling. Même si Kubernetes est très pratique pour réaliser des mises à l’échelle, il est nécessaire d’en maitriser les subtilités pour répondre à l’évolution de la demande sans faire exploser le budget.
- Utilisation efficace des ressources. En étant sûr que chaque conteneur ne se voit pas attribuer des ressources en trop, vous pourrez faire plus sans augmenter vos coûts.
- Budget et planification. Sans une compréhension claire de vos coûts et un plan pour les gérer, il est facile de dépenser trop pour votre déploiement Kubernetes.
Cela implique une grande variété de stratégies :
- L’optimisation des configurations
- L’utilisation de moins de ressources
- L’exploitation d’outils
- Des techniques de réduction des coûts
Penchons-nous maintenant sur les conseils à proprement parler
Avoir une visibilité approfondie
La première étape pour optimiser les coûts, c’est d’en avoir une vision claire.
Pour cela, je vous conseille d’utiliser des outils qui vous faciliteront grandement la tâche comme CloudZero ou Kubecost pour obtenir une visibilité profonde et granulaire sur la façon dont Kubernetes influence les coûts.
Kubecost étant un outil open source, il est devenu extrêmement populaire chez les utilisateurs de Kubernetes. Il peut fournir des informations sur l’utilisation de vos ressources et des recommandations sur la façon d’optimiser vos configurations pour une meilleure rentabilité.
Toutefois, comprendre le coût total de l’exécution d’une application n’est pas suffisant pour apporter des changements significatifs. Il faut aussi connaitre :
- L’utilisation de la mémoire, de l’unité centrale et du disque
- Quels sont les travaux en cours à un moment donné, et où ils s’exécutent ?
- Comment le trafic se déplace-t-il dans le système ?
- Les coûts de tout ce qui n’est pas informatique, notamment le stockage, le transfert de données et la mise en réseau.
- Une carte du fonctionnement de la grappe
- Le coût d’exécution actuel de l’application et les tendances d’évolution des coûts.
- Une vue d’ensemble des coûts sur une base horaire
C’est grâce à cette vision d’ensemble que vous pourrez réaliser des changements significatifs et utiles.
Configurer l’autoscalling
La configuration de l’autoscaling pour vos charges de travail est un excellent moyen de réduire les coûts. Cela permet d’ajuster dynamiquement le nombre de nœuds et de pods en fonction de la charge de travail.
Cela permet d’utiliser uniquement les ressources dont vous avez besoin.
Il existe deux types d’autoscaling dans Kubernetes :
- L’autoscaling horizontal de pods (HPA) qui ajuste le nombre de répliques pour un déploiement donné en fonction de l’utilisation actuelle du CPU ou de mesures personnalisées.
- L’autoscaling de clusters (CA) qui ajuste le nombre de nœuds dans un cluster en fonction de la demande globale de ressources.
Pour configurer l’autoscaling dans Kubernetes, vous devez créer un fichier de configuration autoscaling qui définit les politiques de mise à l’échelle pour vos charges de travail.
Il vous suffit ensuite de l’appliquer à vos déploiements avec Kubectl.
Définir les limites de ressources
Autre stratégie clé pour réduire les coûts, définir les limites de ressources pour vos charges de travail.
En fixant des limites à la quantité de CPU et de mémoire que chaque conteneur peut utiliser, vous pouvez éviter une utilisation excessive des ressources et vous assurer que vos charges de travail s’exécutent efficacement.
Pour définir les limites de ressources, vous devez créer un fichier de configuration qui spécifie les limites pour chaque conteneur dans votre déploiement.
Lorsque vous définissez ces limites, il est important de trouver le bon équilibre entre la rentabilité et la performance.
Des limites trop basses entrainent fatalement des performances médiocres et des limites trop hautes un gaspillage de ressources.
Aidez-vous des outils de monitoring pour suivre votre consommation de ressources et n’ayez pas peur de faire des essais avant de trouver le point d’équilibre.
Conclusion
Le coût et l’exploitation de Kubernetes à grande échelle sont parfois un véritable problème pour de nombreux développeurs et spécialistes DevOps.
En mettant en œuvre ces petits conseils, vous aurez fait les premiers pas vers des infrastructures plus optimisées et moins couteuses. Vous devriez pouvoir être en prêt à relever les prochains défis liés à l’utilisation de Kubernetes sans avoir cette problématique dans un coin de la tête.
