Google Kubernetes Engine (GKE) fornisce insight e suggerimenti per scenari di ottimizzazione dei costi, come cluster con overprovisioning e cluster inattivi, e scenari di miglioramento dell'affidabilità, come cluster con underprovisioning. Questo documento spiega come identificare i cluster GKE con underprovisioning e overprovisioning. GKE fornisce i suggerimenti corrispondenti per eseguire lo scale up o fare lo scale down dei cluster. GKE fornisce anche suggerimenti simili per il dimensionamento ottimale dei workload. Per ulteriori informazioni, consulta Identificare i workload con underprovisioning e overprovisioning
Dopo aver verificato che i cluster identificati trarrebbero vantaggio dal suggerimento di eseguire lo scale up o lo scale down, puoi apportare la modifica consigliata per risparmiare sui costi o aumentare l'affidabilità del cluster. Se possibile, il suggerimento include i risparmi o i costi mensili previsti. Per ulteriori informazioni, consulta Comprendere le stime dei costi o dei risparmi.
GKE non fornisce questi insight per i cluster Autopilot, che comportano costi operativi minimi perché paghi solo per le risorse richieste dai workload. Per ulteriori informazioni, consulta Prezzi di Autopilot.
GKE monitora i cluster e fornisce indicazioni per ottimizzare l' utilizzo tramite Active Assist, un servizio che fornisce motori per suggerimenti che generano insight e suggerimenti per l'utilizzo delle risorse su Google Cloud. Per ulteriori informazioni su come gestire insight e suggerimenti, consulta Ottimizzare l'utilizzo di GKE con insight e suggerimenti.
Visualizzare insight e suggerimenti per cluster con underprovisioning e overprovisioning
GKE mostra questi insight e suggerimenti nelle seguenti posizioni della Google Cloud console dopo aver osservato il comportamento specifico descritto nella sezione seguente:
Pagina Cluster Kubernetes, nelle seguenti posizioni:
- Nell'elenco Cluster Kubernetes, nella colonna Notifiche per i cluster applicabili
- Banner di notifica nella pagina Cluster per un cluster specifico
I suggerimenti hanno i seguenti titoli nella pagina Cluster Kubernetes:
- Cluster con overprovisioning: "Riduci le risorse del cluster per abbassare i costi"
- Cluster con underprovisioning: "Aumenta le risorse del cluster per migliorare l'affidabilità"
Puoi anche ricevere questi insight e suggerimenti tramite Google Cloud CLI o l'API Recommender, utilizzando i sottotipi CLUSTER_UNDERPROVISIONED e CLUSTER_OVERPROVISIONED.
Segui le istruzioni per visualizzare insight e suggerimenti.
Dopo aver identificato i cluster con underprovisioning o overprovisioning, consulta le considerazioni relative al dimensionamento ottimale dei cluster.
In che modo GKE identifica i cluster con underprovisioning e overprovisioning
La tabella seguente descrive gli indicatori utilizzati da GKE per identificare i cluster con underprovisioning e overprovisioning che possono essere scalati in orizzontale e la soglia per ogni indicatore. Inoltre, questa tabella mostra l'azione che ti consigliamo di intraprendere in questo scenario.
| Sottotipo | Indicatore | Periodo di osservazione | Dettagli | Suggerimento |
|---|---|---|---|---|
CLUSTER_UNDERPROVISIONED |
L'utilizzo di CPU o memoria utilizzata è elevato | Ultimi 30 giorni | Un cluster GKE ha un underprovisioning quando l'utilizzo medio di CPU e memoria è superiore all'80% ogni ora negli ultimi 30 giorni. | Esegui lo scale up del cluster per aumentare l'affidabilità |
CLUSTER_OVERPROVISIONED |
L'utilizzo di CPU e memoria è basso | Ultimi 30 giorni | Un cluster GKE ha un overprovisioning quando l'utilizzo medio di CPU e memoria è compreso tra il 7% e il 20% ogni ora negli ultimi 30 giorni. | Esegui lo scale down del cluster per risparmiare sui costi |
GKE non invia suggerimenti per i cluster creati meno di 30 giorni fa.
Comprendere le stime dei costi o dei risparmi
Se possibile, il suggerimento di GKE include una stima che prevede il costo o il risparmio mensile se hai eseguito il dimensionamento ottimale del cluster. Questa stima è derivata dai costi del cluster negli ultimi 30 giorni.
I costi o i risparmi stimati sono proiezioni basate sulle spese precedenti e non sono una garanzia di costi o risparmi futuri.
Per visualizzare queste stime, assicurati di disporre dell'autorizzazione billing.accounts.getSpendingInformation richiesta per ottenere informazioni sulle spese. Per ulteriori informazioni, consulta Accesso alla fatturazione Cloud.
Per ulteriori informazioni sul costo di tutti i cluster GKE, inclusa una suddivisione più granulare basata su spazi dei nomi e workload, consulta Ottenere insight chiave sulle spese per l'allocazione delle risorse e i costi dei cluster GKE.
Per ulteriori informazioni sui costi di esecuzione di un cluster GKE, consulta Prezzi di GKE.
Considerazioni relative al dimensionamento ottimale dei cluster
Prima di seguire un suggerimento per eseguire lo scale up o lo scale down di un cluster, tieni presente quanto segue:
- Esamina l'utilizzo delle risorse delle applicazioni in esecuzione sul cluster per vedere il loro rendimento e se utilizzano più o meno CPU e memoria del previsto. Per le istruzioni, consulta Analizzare le richieste di risorse.
- I workload di elaborazione batch potrebbero mantenere intenzionalmente un utilizzo elevato delle risorse del cluster per l'efficienza dei costi. Se le risorse del cluster allocate sono sufficienti per i job batch in esecuzione sul cluster, non è necessario eseguire lo scale up del cluster con utilizzo elevato, che è stato identificato come con underprovisioning.
Implementare il suggerimento per il dimensionamento ottimale di un cluster
Esamina quanto segue per capire come puoi modificare le dimensioni di un cluster in modo che corrispondano meglio all'utilizzo delle risorse.
Dimensionare in modo ottimale un cluster con underprovisioning
Per implementare il suggerimento di ridurre al minimo il rischio di affidabilità eseguendo il dimensionamento ottimale di un cluster con underprovisioning, aumenta le risorse del cluster. Puoi farlo intraprendendo alcune delle seguenti azioni:
- Abilita il gestore della scalabilità automatica dei cluster e il provisioning automatico dei nodi, oppure modifica le impostazioni per consentire uno scale up maggiore.
- Esegui lo scale up orizzontale del cluster aumentando il numero di nodi. Segui le istruzioni per eseguire lo scale up orizzontale modificando il numero di nodi .
- Scegli un tipo di macchina più grande per i pool di nodi. Segui le istruzioni per eseguire lo scale up verticale modificando gli attributi della macchina dei nodi.
- Monitora ed esamina l'utilizzo delle risorse di CPU e memoria delle applicazioni in esecuzione sul cluster. Verifica se puoi eseguire fare lo scale down delle applicazioni. Per istruzioni sul monitoraggio dell'utilizzo delle risorse, consulta Analizzare le richieste di risorse.
Quando implementi questo suggerimento, ti assicuri che il cluster rimanga affidabile perché dispone della quantità di risorse appropriata per le sue applicazioni.
Dimensionare in modo ottimale un cluster con overprovisioning
Per implementare il suggerimento di risparmiare sui costi eseguendo il dimensionamento ottimale di un cluster con overprovisioning, riduci le risorse del cluster. Modifica le allocazioni di CPU e memoria del cluster in base alle esigenze del workload. Puoi farlo intraprendendo alcune delle seguenti azioni:
- Modifica il gestore della scalabilità automatica dei cluster e il provisioning automatico dei nodi per eseguire fare lo scale down in modo più aggressivo delle risorse sottoutilizzate.
- Esegui fare lo scale down orizzontale del cluster riducendo il numero di nodi. Segui le istruzioni per eseguire lo scale down orizzontale modificando il numero di nodi.
- Scegli un tipo di macchina più piccolo per i pool di nodi. Segui le istruzioni per eseguire lo scale down verticale modificando gli attributi della macchina dei nodi.
- Monitora ed esamina l'utilizzo delle risorse di CPU e memoria delle applicazioni in esecuzione sul cluster. Verifica se puoi eseguire lo scale up delle applicazioni. Per istruzioni sul monitoraggio dell'utilizzo delle risorse, consulta Analizzare le richieste di risorse.
Quando implementi questo suggerimento, ti assicuri di non utilizzare più risorse del necessario per eseguire le applicazioni del cluster.
Passaggi successivi
- Visualizzazione delle metriche di ottimizzazione relative ai costi
- Riduzione dei costi eseguendo lo scale down dei cluster GKE durante le ore non di punta
- Ottimizzare l'utilizzo di GKE con insight e suggerimenti
- Best practice per l'esecuzione di applicazioni Kubernetes con ottimizzazione dei costi su GKE
- 5 funzionalità di GKE per aiutarti a ottimizzare i cluster