Fitur cost insights dari Container Service for Kubernetes (ACK) menyediakan dasbor yang menampilkan data biaya tervisualisasi untuk kluster, namespace, kelompok node, dan aplikasi Anda. Gunakan dasbor ini untuk mengidentifikasi pemborosan sumber daya, melacak tren pengeluaran, serta mengoptimalkan metode penagihan di seluruh infrastruktur Kubernetes Anda.
Pilih dimensi dasbor
Cost insights mengorganisasi data ke dalam empat dimensi. Pilih salah satu yang sesuai dengan tujuan analisis Anda:
| Dimensi | Paling cocok untuk |
|---|---|
| Kluster | Ikhtisar biaya seluruh kluster, rincian biaya per namespace dan kelompok node, histogram pemanfaatan sumber daya |
| Namespace | Alokasi biaya lintas tim, mengidentifikasi aplikasi yang over-provisioned dalam suatu namespace |
| Kelompok node | Tata kelola biaya kelompok node, perbandingan metode penagihan, dan estimasi penghematan |
| Aplikasi | Penyaringan biaya berbasis label, optimasi spesifik skenario (data besar, AI, skalabilitas elastis) |
Prasyarat
Sebelum memulai, pastikan Anda telah:
Mengaktifkan fitur cost insights. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Aktifkan cost insights.
Catatan penggunaan
Data penagihan ditampilkan pada pukul 08.00.00 (UTC+8) pada hari berikutnya setelah Anda mengaktifkan fitur cost insights. Untuk mengubah rentang waktu dasbor, klik daftar drop-down di pojok kanan atas dasbor.
Lihat dasbor cost insights
Login ke Konsol ACK. Di panel navigasi kiri, klik Clusters.
Pada halaman Clusters, klik nama kluster tersebut. Di panel navigasi sebelah kiri, pilih Cost Suite > Cost Insights.
Pada halaman Cost Insights, klik tab untuk membuka dasbor yang sesuai:
Dimensi Kluster
Dasbor dimensi Kluster memberikan tampilan menyeluruh tentang biaya, pemanfaatan sumber daya, dan metrik stabilitas kluster. Gunakan dasbor ini untuk memahami tren pengeluaran secara keseluruhan, mengidentifikasi namespace dan kelompok node yang paling banyak menyumbang biaya, serta mendeteksi workload yang mengalami pemborosan sumber daya atau risiko stabilitas.
Kriteria filter
| Filter | Nomor | Deskripsi |
|---|---|---|
| Opsi analisis biaya kluster | (1) | Mengontrol apakah biaya yang ditampilkan mencerminkan diskon: Actual Billing cost with discount (default) menunjukkan jumlah yang benar-benar dibayarkan. Original Billing cost without discount menunjukkan harga daftar sebelum diskon. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Bill Details. Catatan Biaya aplikasi dianalisis berdasarkan namespace atau pod dan didasarkan pada jumlah tagihan. |
| Model alokasi biaya | (2) | Menentukan cara estimasi biaya pod. Tersedia empat model: CPU model (default) memperkirakan biaya pod berdasarkan permintaan CPU. Memory model memperkirakan biaya pod berdasarkan permintaan memori. CPU-Memory Hybrid Model (recommended weights) memberikan bobot pada CPU dan memori menggunakan rasio yang direkomendasikan. CPU-Memory Hybrid Model (Custom Weights) menggunakan rasio kustom — tentukan CPU Weight Setting (%). Untuk detail tiap model, lihat Cost estimation policies. |
| Rentang waktu | (3) | Rentang waktu data dalam dasbor. Default adalah 7 hari terakhir. |
Ikhtisar biaya kluster
| Metrik | Nomor | Deskripsi |
|---|---|---|
| Model alokasi biaya | (1) | Menampilkan model alokasi biaya yang aktif. Model CPU dipilih secara default. |
| Biaya hari sebelumnya dan biaya kumulatif | (2) | Menunjukkan biaya hari sebelumnya, rasio harian, biaya kumulatif minggu ini, dan biaya kumulatif bulan ini — semuanya berdasarkan jumlah tagihan. Biaya mingguan dan bulanan dihitung per periode kalender, sehingga biaya mingguan direset menjadi nol setiap Senin dan biaya bulanan direset menjadi nol pada tanggal 1 setiap bulan. Tagihan dibuat satu hari setelah tanggal transaksi. Rasio harian berwarna hijau berarti biaya menurun; merah berarti biaya meningkat. |
| Grafik tren biaya dan kapasitas | (3) | Kurva kuning menunjukkan biaya kluster dan kurva biru menunjukkan kapasitas aktual kluster. Ketika kedua kurva menyimpang, rata-rata biaya per core CPU telah berubah — periksa apakah sumber daya berharga lebih tinggi sedang dikonsumsi. |
| Biaya estimasi dan alokasi namespace | (4) dan (5) | Bagian (4) menunjukkan biaya estimasi real-time tiap namespace, dihitung sebagai jumlah semua biaya pod. Bagian (5) menunjukkan biaya yang dialokasikan per namespace — total biaya kluster dikalikan dengan rasio biaya tiap namespace. Catatan Namespace tanpa permintaan sumber daya CPU tidak termasuk dalam perhitungan biaya. Rumus biaya namespace adalah: Σ (Permintaan sumber daya Pod / Kapasitas Node) × Harga satuan Node. Rumus ini mungkin berbeda dari jumlah tagihan ketika diskon, voucher, atau penagihan langganan diterapkan. |
Analisis stabilitas dan efisiensi
| View | Nomor | Deskripsi |
|---|---|---|
| Total penggunaan sumber daya berdasarkan kelas QoS | (1) | Menunjukkan jumlah pod per kelas quality of service (QoS) dan total penggunaan sumber daya dalam kluster. |
| Penggunaan sumber daya pod | (2) | Mencantumkan semua pod beserta informasi dasar dan pemanfaatan sumber dayanya (penggunaan/permintaan). Penyaringan dan pengurutan didukung — gunakan tampilan ini untuk menemukan workload dengan penggunaan sumber daya tertinggi atau terendah. |
| Konfigurasi sumber daya pod Burstable | (3) | Mencantumkan pod dengan kelas QoS Burstable beserta permintaan dan batas CPU serta memori mereka. Gunakan ini untuk mengidentifikasi hambatan sumber daya yang disebabkan oleh pod yang dapat melebihi permintaannya. |
| Konfigurasi pod BestEffort | (4) | Mencantumkan pod dengan kelas QoS BestEffort. Pod BestEffort memiliki risiko stabilitas yang lebih tinggi — urutkan dan saring daftar ini untuk memeriksa adanya pod BestEffort yang tidak diharapkan dan atasi risiko sedini mungkin. |
Untuk informasi lebih lanjut, lihat Gunakan cost insights untuk mengidentifikasi risiko workload kluster.
Analisis biaya kluster
| Lihat | Nomor | Deskripsi |
|---|---|---|
| Rasio dan tren biaya sumber daya cloud | (1) dan (2) | Menampilkan rasio biaya berbagai jenis sumber daya cloud dan bagaimana biaya tersebut berubah seiring waktu. Sebuah kluster mungkin menggunakan beberapa jenis sumber daya cloud dengan aturan penagihan berbeda — gunakan tampilan ini untuk mengidentifikasi jenis sumber daya yang paling banyak menyumbang biaya. |
| Total biaya kluster dari waktu ke waktu | (3) | Menunjukkan perubahan harian pada total biaya kluster. |
| Biaya kelompok node | (4) | Menunjukkan biaya tiap kelompok node atau node virtual dalam kluster. |
| Tren biaya estimasi namespace | (5) | Melacak biaya estimasi real-time per namespace dari waktu ke waktu. Rumusnya adalah: Σ (Permintaan sumber daya Pod / Kapasitas Node) × Harga satuan Node. Ini mungkin berbeda dari jumlah tagihan ketika diskon, voucher, atau penagihan langganan diterapkan. Untuk mendapatkan biaya yang dialokasikan, kalikan total biaya kluster dengan rasio biaya namespace. |
| Histogram permintaan dan pemanfaatan sumber daya | (6) | Menunjukkan permintaan versus penggunaan aktual sumber daya dari waktu ke waktu. Sumbu-Y adalah total kapasitas yang dapat dialokasikan. Kolom hijau menunjukkan sumber daya yang diminta; kolom kuning menunjukkan penggunaan aktual. Sumber daya yang dialokasikan tetapi tidak digunakan = Kolom hijau − Kolom kuning. Sumber daya kluster yang dapat dialokasikan = Sumbu-Y − Kolom hijau. Gunakan histogram ini untuk: (1) mengidentifikasi dan mereklaim sumber daya yang tidak dialokasikan — pertahankan sekitar 20% sebagai buffer; (2) menyesuaikan ukuran workload yang over-provisioned dengan menemukan pod yang memiliki sumber daya idle paling banyak; (3) menyesuaikan kebijakan penskalaan ketika watermark sumber daya menunjukkan fluktuasi periodik. |
| Detail penagihan kluster | (7) dan (8) | Mencantumkan tagihan harian yang dirinci berdasarkan jenis sumber daya cloud atau instans. |
Dimensi Namespace
Dasbor dimensi Namespace menyaring data biaya dan sumber daya berdasarkan namespace. Gunakan dasbor ini untuk memahami bagaimana tim atau departemen berbeda mengonsumsi sumber daya kluster, membandingkan biaya estimasi dengan tagihan aktual, serta mengidentifikasi aplikasi yang over-provisioned dalam suatu namespace.
Kriteria filter
| Filter | Nomor | Deskripsi |
|---|---|---|
| Namespaces | (1) | Pilih namespace untuk dianalisis. Default adalah ALL, yang mencakup semua namespace. |
| Model alokasi biaya | (2) | Model yang sama seperti dimensi Kluster. Model CPU dipilih secara default. Untuk detailnya, lihat Cost estimation policies. |
| Opsi analisis biaya namespace | (3) | Actual Billing cost with discount (default): menunjukkan jumlah yang benar-benar dibayarkan. Original Billing cost without discount: menunjukkan harga daftar dari situs Alibaba Cloud International. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Bill Details. |
| Rentang waktu | (4) | Default adalah 7 hari terakhir. |
Ikhtisar penagihan
| Lihat | Nomor | Deskripsi |
|---|---|---|
| Statistik sumber daya untuk namespace | (1) | Menunjukkan metrik sumber daya CPU, memori, dan GPU untuk namespace yang dipilih: penggunaan, permintaan, kapasitas total, dan rasio pemanfaatan (penggunaan/permintaan). Gunakan metrik ini untuk mengidentifikasi pemborosan sumber daya dalam namespace. |
| Ringkasan biaya namespace | (2) | Estimasi biaya real-time namespace: jumlah biaya semua pod dalam namespace tersebut. Namespace Charges - Actual Billing cost with discount: biaya kluster yang dialokasikan ke namespace ini berdasarkan rasio biayanya. |
Detail dan tren biaya
| Grafik | Nomor | Deskripsi |
|---|---|---|
| Tren harga satuan core hour | (1) | Menunjukkan perubahan harga satuan core hour untuk node yang menjalankan pod dalam namespace ini. |
| Tren pemanfaatan CPU dan memori | (2) | Menunjukkan perubahan pemanfaatan CPU dan memori dari waktu ke waktu. |
| Alokasi vs. penggunaan sumber daya | (3) | Kurva biru menunjukkan sumber daya yang dialokasikan; kurva merah menunjukkan penggunaan aktual. Celah antara kedua kurva menunjukkan workload yang over-provisioned. |
| Tren biaya aplikasi | (4) | Menunjukkan bagaimana biaya aplikasi dalam namespace berubah dari waktu ke waktu, termasuk biaya namespace sebagai rasio dari total biaya kluster. |
| Peringkat | Nomor | Deskripsi |
|---|---|---|
| Peringkat pod berdasarkan permintaan sumber daya | (1) | Mengurutkan pod berdasarkan permintaan sumber daya — membantu mengidentifikasi aplikasi yang paling banyak mengonsumsi sumber daya yang dialokasikan. |
| Peringkat pod berdasarkan pemanfaatan sumber daya | (2) | Mengurutkan pod berdasarkan rasio pemanfaatan — membantu mengidentifikasi aplikasi dengan penggunaan aktual terendah relatif terhadap permintaannya. |
| Peringkat pod berdasarkan sumber daya idle | (3) | Memberi peringkat pod berdasarkan rasio sumber daya idle (sumber daya idle / total sumber daya yang dialokasikan). Gunakan ini untuk mengidentifikasi pod yang paling banyak membuang sumber daya dalam namespace, lalu sesuaikan permintaan sumber dayanya. |
Dimensi Kelompok Node
Dasbor dimensi Kelompok Node menampilkan biaya per kelompok node dan memperkirakan penghematan dari perubahan metode penagihan. Gunakan dasbor ini untuk mengelola biaya kelompok node yang digunakan bersama lintas departemen — seperti kelompok berakselerasi GPU — di mana alokasi tingkat namespace tidak cukup.
Kriteria filter
| Filter | Nomor | Deskripsi |
|---|---|---|
| Opsi analisis biaya kelompok node | (1) | Actual Billing cost with discount (default). Original Billing cost without discount: harga daftar di situs Alibaba Cloud International. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Bill Details. |
| Kelompok node | (2) | Pilih kelompok node untuk dianalisis. Default adalah All. |
| Rentang waktu | (3) | Default adalah 7 hari terakhir. |
Ikhtisar penagihan
| View | Nomor | Deskripsi |
|---|---|---|
| Ringkasan biaya kelompok node | (1) | Menunjukkan biaya kelompok node yang dipilih. Rasio harian berwarna hijau berarti biaya menurun; merah berarti biaya meningkat. |
| Tren harga satuan core hour | (2) | Menunjukkan perubahan harga satuan core hour untuk node dalam kelompok tersebut. |
| Tren biaya node dan rasio biaya kelompok | (3) dan (4) | Menunjukkan bagaimana biaya node individual berubah dari waktu ke waktu dan bagaimana biaya kelompok node dibandingkan dengan total biaya kluster. |
Metode penagihan dan estimasi biaya
Tiga metode penagihan didukung untuk node dalam kelompok node. Tidak ada lingkungan yang seharusnya bergantung pada satu metode penagihan saja — menggabungkan jenis memungkinkan Anda mengoptimalkan biaya untuk karakteristik workload yang berbeda.
| Metode penagihan | Trade-off |
|---|---|
| PayAsYouGo | Fleksibel tanpa komitmen. Biaya per jam lebih tinggi. Paling cocok untuk workload variabel atau tidak dapat diprediksi. |
| PayByPeriod | Biaya per jam lebih rendah dengan komitmen di muka. Paling cocok untuk workload stabil dan dapat diprediksi. |
| Spot | Diskon terbesar, tetapi instans dapat diinterupsi saat kapasitas diklaim kembali. Paling cocok untuk workload tanpa status yang toleran kesalahan dengan persyaratan startup dan shutdown fleksibel. |
| View | Nomor | Deskripsi |
|---|---|---|
| Distribusi dan tren metode penagihan node | (1), (2), dan (4) | Menunjukkan proporsi node yang menggunakan tiap metode penagihan dan bagaimana biaya didistribusikan di berbagai metode penagihan dari waktu ke waktu. |
| Estimasi penghematan biaya | (3) dan (6) | Memperkirakan penghematan biaya (atau biaya tambahan) jika semua node dalam kelompok beralih ke metode penagihan berbeda. Gunakan ini untuk mengevaluasi apakah perubahan metode penagihan masuk akal secara finansial. |
| Metode Penagihan Node dan Statistik Biaya | (5) | Mencantumkan tiap node beserta metode penagihannya dan detail biayanya. |
Dimensi Aplikasi
Dasbor dimensi Aplikasi memungkinkan Anda menyaring aplikasi menggunakan wildcard label dan menganalisis biaya serta penggunaan sumber dayanya. Dasbor ini cocok untuk optimasi biaya spesifik skenario, termasuk komputasi data besar, komputasi AI, dan skalabilitas elastis.
Wildcard label juga memungkinkan Anda memantau kelompok aplikasi saling tergantung secara bersamaan. Misalnya, tandai semua aplikasi dalam pipeline dengan label yang sama untuk melacak biaya seluruh pipeline dalam satu tampilan.
Kriteria filter
| Filter | Nomor | Deskripsi |
|---|---|---|
| Opsi analisis biaya | (1) | Actual Billing cost with discount (default). Original Billing cost without discount: harga daftar di situs Alibaba Cloud International. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Bill Details. |
| Namespaces | (1) | Pilih namespace untuk membatasi pencarian aplikasi. Default adalah All. |
| Saring aplikasi berdasarkan label | (2) | Masukkan label pod dalam format key=value atau key:value, misalnya, app=ack-cost-exporter atau app:ack-cost-exporter. Jika kunci label berisi garis miring (/), titik (.), atau tanda hubung (-), ganti dengan garis bawah (_) dan hapus tanda kutip ganda ("). Contohnya: "sparkoperator.k8s.io/submission-id":"db08a66a-c0b7-4d32-8013-02ac4f8eff4c" menjadi sparkoperator_k8s_io_submission_id:db08a66a-c0b7-4d32-8013-02ac4f8eff4c. |
| Model alokasi biaya | (3) | Model yang sama seperti dimensi Kluster. Model CPU dipilih secara default. Untuk detailnya, lihat Cost estimation policies. |
| Rentang waktu | (4) | Default adalah 7 hari terakhir. |
Ikhtisar penagihan
| View | Nomor | Deskripsi |
|---|---|---|
| Biaya dan pemanfaatan sumber daya aplikasi | (1) | Menampilkan ringkasan biaya dan konsumsi sumber daya aplikasi: Application Cost — total biaya dalam rentang waktu yang ditanyakan, berdasarkan jumlah tagihan. Jumlah replika aplikasi saat ini — jumlah replika pod maksimum dan minimum. Computing Resource Utilization — pemanfaatan CPU dan memori (penggunaan/permintaan). Hourly cost of the node — harga satuan core hour untuk node yang menjalankan aplikasi. Application running time — statistik waktu proses. Total jumlah konsumsi sumber daya core-time — total core hour yang dikonsumsi. Aplikasi menyumbang pemanfaatan sumber daya seluruh kluster/namespace — bagian sumber daya aplikasi relatif terhadap kluster dan namespace-nya. |
| Analisis biaya pod | (2) | Menunjukkan statistik sumber daya dan estimasi biaya real-time untuk tiap pod aplikasi. |
| Tren biaya dan jumlah replika aplikasi | (3) | Tren pengeluaran estimasi aplikasi: perubahan biaya per jam dan harga satuan core hour dari waktu ke waktu. Application Pod Scale Trend: perubahan jumlah replika yang berjalan dari waktu ke waktu. |
| Histogram permintaan dan penggunaan CPU, memori, dan GPU | (4) | Sumbu-Y adalah total kapasitas yang dapat dialokasikan. Kolom biru menunjukkan sumber daya yang diminta; kolom kuning menunjukkan penggunaan aktual. Dialokasikan tetapi tidak digunakan = Kolom biru − Kolom kuning. Sumber daya yang dapat dialokasikan = Sumbu-Y − Kolom biru. Gunakan histogram ini untuk menyesuaikan permintaan sumber daya, mereklaim kapasitas idle, dan menyetel kebijakan penskalaan untuk workload yang fluktuatif periodik. Pertahankan sekitar 20% sumber daya kluster tidak dialokasikan sebagai buffer. |
Metode penagihan dan penggunaan pod
| View | Nomor | Deskripsi |
|---|---|---|
| Estimasi penghematan biaya | (1) | Memperkirakan penghematan biaya (atau biaya tambahan) jika semua node yang menjalankan aplikasi ini beralih ke metode penagihan berbeda. |
| Statistik metode penagihan dan biaya node | (2) dan (3) | Menunjukkan distribusi metode penagihan node yang menjalankan pod aplikasi dan biaya per jamnya — gunakan ini untuk menentukan metode penagihan terbaik untuk node yang mendasari aplikasi. |
| Peringkat pod | (4) | Tiga peringkat membantu mengidentifikasi pemborosan sumber daya: Peringkat volume permintaan sumber daya pod — mengurutkan pod berdasarkan permintaan sumber daya untuk menemukan aplikasi yang paling intensif sumber daya. Peringkat Penggunaan Sumber Daya Pod — mengurutkan pod berdasarkan pemanfaatan untuk menemukan aplikasi dengan sumber daya idle paling banyak. Peringkat sumber daya idle pod — memberi peringkat pod berdasarkan rasio sumber daya idle (sumber daya idle / sumber daya yang dialokasikan). Gunakan ini untuk menemukan pod yang paling banyak membuang sumber daya, lalu sesuaikan permintaannya. |
Tetapkan harga kustom untuk node on-premises dalam kluster terdaftar
Secara default, cost insights menghitung biaya node on-premises dalam kluster terdaftar sebesar CNY 0,3 per core hour. Tetapkan harga kustom untuk mendapatkan pelacakan biaya yang lebih akurat untuk perangkat keras IDC Anda.
Konfigurasikan harga seragam untuk semua node on-premises
Dalam namespace kube-system, atur variabel lingkungan DefaultIDCPricePerCPUCoreHour dalam Deployment ack-cost-exporter. Nilainya adalah harga per core CPU per jam (CNY/core×jam).
env:
# Tetapkan harga untuk tiap node IDC sebesar CNY 0,3 per core CPU per jam.
- name: DefaultIDCPricePerCPUCoreHour
value: "0.3"Konfigurasikan harga terpisah untuk node tertentu
Tambahkan label node.kubernetes.io/price-per-day ke node tersebut. Nilainya adalah total harga untuk node tersebut per hari (CNY/hari).
Jalankan perintah berikut untuk menetapkan harga sebesar CNY 100 per hari:
kubectl label nodes <node-name> node.kubernetes.io/price-per-day="100"FAQ
Mengapa tidak ada data yang ditampilkan setelah saya mengaktifkan analisis biaya?
Data biaya ditampilkan pada pukul 08.00.00 (UTC+8) pada hari berikutnya, dan pengumpulan data pemantauan dimulai dalam waktu 3 menit setelah fitur diaktifkan. Jika data masih belum muncul, periksa hal berikut:
Otorisasi peran RAM: Pastikan Anda telah menyelesaikan Langkah 3 dari Aktifkan cost insights.
Akses Internet: Di wilayah tertentu, titik akhir internal tidak dapat mengkueri tagihan. Pastikan kluster Anda memiliki akses Internet, biasanya melalui gerbang NAT.
Rasio harian dan estimasi biaya hari berikutnya: Metrik ini memerlukan data dua hari berturut-turut dan tidak akan muncul segera setelah fitur diaktifkan.
Mengapa biaya namespace berbeda dari jumlah tagihan aktual?
Biaya namespace adalah estimasi berdasarkan harga daftar, bukan tagihan aktual. Voucher, diskon, dan rencana penghematan biaya mengurangi tagihan kluster aktual tetapi tidak tercermin dalam estimasi per namespace. Untuk menghitung biaya yang dialokasikan namespace, kalikan biaya kluster aktual dengan rasio biaya namespace tersebut.
Mengapa saya tidak bisa mendapatkan data biaya untuk pod di beberapa node?
Peran RAM tidak memiliki izin ecs:DescribeDisks. Tambahkan izin ini dengan mengikuti Langkah 3 dari Aktifkan cost insights.
Mengapa tagihan tidak menampilkan semua layanan cloud yang digunakan kluster saya?
Cost insights hanya mengumpulkan data untuk layanan cloud yang eksklusif untuk kluster Anda. Layanan yang digunakan bersama oleh beberapa kluster tidak dilacak.
Fitur ini menggunakan tag alokasi biaya di Konsol Biaya dan Pengeluaran — khususnya tag Billing Managementack.aliyun.com:{{ClusterId}}Halaman Tag Alokasi Biaya — untuk mengidentifikasi sumber daya kluster. Jika tag ini dinonaktifkan, data biaya tidak dapat dikumpulkan. Di halaman Tag alokasi biaya Konsol Biaya dan Pengeluaran, aktifkan tag dengan kunci ack.aliyun.com dan tag dengan kunci ack.alibabacloud.com/nodepool-id.
Mengapa pengeluaran mingguan atau bulanan lebih rendah dari jumlah aktual?
Data biaya sebelum Anda mengaktifkan fitur cost insights tidak termasuk. Fitur ini hanya menganalisis data sejak saat diaktifkan.