Container Service for Kubernetes:Pod cost estimation policies

La suite de gestion des coûts ACK propose deux politiques d'estimation des coûts fondées sur les taux d'occupation des ressources (ratios d'utilisation). Chacune calcule la part des coûts du cluster attribuée aux pods individuels et aux namespaces.

Choisir une politique d'estimation des coûts

Estimation des coûts basée sur une ressource unique

Politique par défaut de la suite de gestion des coûts. Elle calcule le coût des pods à partir d'une seule dimension de ressource : le CPU ou la mémoire.

Scénarios applicables

Le taux d'occupation d'une ressource correspond au ratio entre les ressources demandées et les ressources allouables. Lorsqu'un taux d'occupation est nettement supérieur à l'autre, cette ressource pilote l'ordonnancement et domine le coût du cluster.

Exemple : Les applications gourmandes en mémoire, telles que les charges de travail Java, demandent de grandes quantités de mémoire. Si le taux d'occupation de la mémoire atteint 90 %, la disponibilité de la mémoire détermine l'ordonnancement des pods et le coût de la mémoire représente 90 % du coût total du cluster. La politique basée sur une ressource unique reflète précisément cette situation.

Calcul du coût des pods

Formule de calcul du coût CPU ou mémoire d'un pod :

Calcul du coût des namespaces

Un namespace regroupe des pods connexes. Son coût équivaut à la somme des ratios de coût des pods dans ce namespace, multipliée par le montant total de la facture du cluster.

Formule de calcul du coût d'un namespace :

Formule de calcul du ratio de coût d'un namespace :

Estimation des coûts basée sur des ressources pondérées

Cette politique calcule le coût des pods en utilisant à la fois le CPU et la mémoire, pondérés par les ratios d'utilisation au niveau du cluster. Elle permet une répartition équilibrée lorsque les charges de travail consomment les deux types de ressources.

Scénarios applicables

Utilisez cette politique lorsque :

• Les taux d'occupation du CPU et de la mémoire du cluster sont proches.

• Les applications consomment à la fois du CPU et de la mémoire.

Lorsque les coûts du CPU et de la mémoire sont similaires, leurs taux d'occupation constituent une base pertinente pour une répartition pondérée.

Calcul du coût des pods

Cette politique calcule le coût des pods à partir des pondérations CPU et mémoire dérivées des taux d'occupation au niveau du cluster.

Formule de calcul du coût d'un pod :

Formules des taux d'occupation et des pondérations

Formules de calcul du taux d'occupation du CPU, du taux d'occupation de la mémoire, de la pondération CPU et de la pondération mémoire :

• Taux d'occupation du CPU (ratio d'utilisation du CPU) :

  

• Taux d'occupation de la mémoire (ratio d'utilisation de la mémoire) :

  

• Pondération CPU :

  

• Pondération mémoire :

  

Comparaison des résultats des politiques

Exemple 1 : Un type de ressource domine

Configuration : Deux applications gourmandes en mémoire s'exécutent dans un cluster.

• Taux d'occupation de la mémoire : 90 %

• Taux d'occupation du CPU : 20 %

• Coût quotidien du cluster : USD 200

Résultats de l'estimation des coûts basée sur une ressource unique :

La répartition basée sur la mémoire couvre 90 % du coût du cluster. En revanche, celle basée sur le CPU laisse 80 % des coûts non attribués, alors que seulement 10 % de la mémoire reste disponible pour l'ordonnancement.

Résultats de l'estimation des coûts basée sur des ressources pondérées :

• Pondération mémoire : environ 80 %

• Pondération CPU : environ 20 %

• Coût du pod : USD 152 (USD 180 x 80 % + USD 40 x 20 %)

• Coût non attribué : USD 48

Résultat : La politique basée sur une ressource unique (utilisant la mémoire) attribue USD 180 sur USD 200, ce qui correspond étroitement à la consommation réelle. La politique pondérée n'attribue que USD 152, laissant USD 48 non attribués. Pour les clusters où une ressource domine, la politique basée sur une ressource unique est plus précise.

Exemple 2 : Les deux types de ressources sont consommés

Configuration : Une application gourmande en mémoire et une application gourmande en CPU s'exécutent dans un cluster.

• Taux d'occupation du CPU : 40 %

• Taux d'occupation de la mémoire : 50 %

• Coût quotidien du cluster : USD 200

Résultats de l'estimation des coûts basée sur une ressource unique :

Résultats de l'estimation des coûts basée sur des ressources pondérées :

• Pondération mémoire : environ 56 %

• Pondération CPU : environ 44 %

• Coût du pod : USD 91,2 (USD 100 x 56 % + USD 80 x 44 %)

• Coût non attribué : USD 8,8

Résultat : Les taux d'occupation du CPU et de la mémoire sont proches (40 % et 50 %), de sorte que les coûts sont similaires. La politique pondérée prend en compte les deux dimensions, générant un coût non attribué de USD 8,8, contre USD 100 ou USD 120 avec une répartition basée sur une ressource unique. Pour les charges de travail mixtes, la politique pondérée produit des résultats plus équilibrés.

Réduire le coût non attribué avec la politique pondérée

Cause : Un coût non attribué apparaît lorsqu'un taux d'occupation de ressource est nettement supérieur à l'autre : la ressource dominante atteint un goulot d'étranglement tandis que l'autre reste inactive. Par exemple, si le taux d'occupation du CPU dépasse largement celui de la mémoire, de la mémoire inutilisée subsiste. La politique basée sur une ressource unique peut attribuer ce coût, mais pas la politique pondérée.

Solution : Sélectionnez des types d'instance Elastic Compute Service (ECS) adaptés au profil de ressources de votre charge de travail afin de maintenir des taux d'occupation du CPU et de la mémoire proches. Vous pouvez également basculer vers la politique basée sur une ressource unique.

API de données de coûts

• Récupérez les données d'informations sur les coûts via l'API pour un développement personnalisé. Consultez Appeler une API pour interroger les données de coûts.