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Este artigo descreve maneiras práticas de otimizar o uso e os custos de AKS (Serviço de Kubernetes do Azure) em dimensionamento, dimensionamento de infraestrutura, uso de GPU, multilocatário e descontos de Azure.
Para a maioria das cargas de trabalho de produção, o AKS Automatic é o ponto de partida recomendado porque aplica padrões prontos para produção, automatiza operações principais e ajuda a reduzir o excesso de provisionamento. O AKS Standard continua sendo a escolha certa quando você precisa de uma personalização mais profunda da plataforma.
Este artigo aborda:
- Escolha sua linha de base de otimização
- Vantagens automáticas de custo do AKS
- Dimensionamento automático
- Dimensionamento adequado do cluster
- Otimizações de GPU
- Multitenancy
- Descontos do Azure
Escolha sua linha de base de otimização
Comece selecionando o modo de cluster do AKS que corresponde ao seu modelo de custo e operações.
| Scenario | Modo de cluster recomendado | Por que |
|---|---|---|
| A maioria das cargas de trabalho de produção nas quais você busca alta eficiência de custos com menor sobrecarga operacional | AKS Automático | Padrões pré-configurados prontos para produção, operações gerenciadas e alocação eficiente de recursos ajudam a reduzir o desperdício e o tempo gasto ajustando a plataforma. |
| Cargas de trabalho que exigem ampla configuração de cluster personalizado, complementos especializados ou controles de plataforma estritos | AKS Standard | Controle total sobre a configuração do cluster e o modelo operacional. |
| Equipes em estágio inicial de maturidade operacional em Kubernetes e focadas em entrega rápida e previsível | AKS Automático | Reduz a complexidade do gerenciamento de plataforma para que as equipes possam se concentrar em aplicativos. |
| Equipes com processos de engenharia de plataforma estabelecidos e padrões de arquitetura específicos | AKS Standard | Dá suporte a personalização avançada e padrões operacionais personalizados. |
Para obter mais informações, consulte O que é AKS (Serviço de Kubernetes do Azure) Automático?
Vantagens automáticas em termos de custo do AKS
O AKS Automatic reduz os custos de duas maneiras: minimiza o desperdício de computação por meio da automação e reduz a sobrecarga operacional da execução do Kubernetes. A tabela a seguir resume os recursos que têm um impacto de custo direto e como eles se comparam ao AKS Standard.
Os recursos pré-configurados são sempre habilitados e não podem ser alterados. Os recursos padrão são configurados para você, mas podem ser ajustados. Os recursos opcionais estão disponíveis para configuração e não estão habilitados por padrão.
| Característica | AKS Automático | AKS Standard | Impacto de custo |
|---|---|---|---|
| Provisionamento automático de nós (NAP) | Pré-configurado | Opcional | Provisiona automaticamente nós com dimensionamento adequado para pods pendentes, reduzindo a capacidade ociosa e superprovisionada. |
| Escalador Automático de Pod Horizontal (HPA) | Pré-configurados | Opcional | Dimensiona os pods conforme a demanda sem intervenção manual, evitando o desperdício de recursos em períodos de baixo tráfego. |
| KEDA (Dimensionador Automático Controlado por Eventos do Kubernetes) | Pré-configurado | Opcional | O dimensionamento orientado por eventos elimina réplicas ociosas à espera de trabalho. |
| VPA (Vertical Pod Autoscaler) | Pré-configurados | Opcional | Ajusta automaticamente as solicitações e os limites de recursos dos pods com base no uso real ao longo do tempo. |
| Eficiência de empacotamento de compartimento de pod | Pré-configurado | Ajuste manual | Os pods são empacotados com eficiência para maximizar a utilização do nó, reduzindo a contagem total de nós necessária. |
| Insigths gerenciados do Prometheus + Contêiner | Default | Opcional | Fornece visibilidade imediata dos custos desde o primeiro dia, sem exigir configuração de observabilidade. |
| Atualizações automáticas do sistema operacional do cluster e dos nós | Pré-configurados | Manual ou opcional | Elimina a sobrecarga de engenharia associada às atualizações e reduz o risco de incidentes de segurança dispendiosos causados por nós não corrigidos. |
| Reparo automático de nó | Pré-configurado | Pré-configurados | Reduz os custos de indisponibilidade causados por nós não íntegros sem intervenção manual. |
| Grupo de recursos dos nós totalmente gerenciado | Pré-configurados | Bloqueio opcional | Impede modificações de recursos acidentais ou não autorizadas que podem gerar custos inesperados. |
| SLA de disponibilidade (99,95% do servidor da API) | Incluído | Pago (upgrade para o nível Standard) | Nenhum custo extra para obter uma garantia de disponibilidade com respaldo financeiro. |
| SLA de preparação do pod (99,9% em até 5 minutos) | Incluído | Não disponível | Comportamento de dimensionamento previsível sem investimento de confiabilidade personalizado. |
Note
Como ferramentas de dimensionamento como HPA, KEDA e VPA são pré-configuradas no AKS Automatic, as equipes não incorrem no custo de instalação, teste e manutenção da configuração desses próprios recursos. No AKS Standard, cada um desses recursos requer configuração manual e ajuste contínuo.
Dimensionamento automático
Dimensionamento automático horizontal de pods
O HPA (Dimensionador Automático de Pod Horizontal) monitora a demanda de recursos e atualiza automaticamente um recurso de carga de trabalho para dimensionar o número de pods para corresponder à demanda. A resposta ao aumento da carga é implantar mais pods. Se a carga diminuir e o número de pods estiver acima do mínimo configurado, o dimensionador automático instrui o recurso de carga de trabalho a reduzir a escala.
A API de Métricas obtém dados do kubelet a cada 60 segundos e o HPA verifica a API de Métricas a cada 15 segundos para quaisquer alterações necessárias por padrão. Isso significa que o HPA é atualizado a cada 60 segundos. Ao configurar o HPA para uma implantação, você define o número mínimo e máximo de réplicas que podem ser executadas e as métricas que o HPA usa para determinar quando dimensionar.
Tip
No AKS Automatic, o HPA é pré-configurado e pronto para uso sem configuração adicional. No AKS Standard, você configura o HPA manualmente em cada carga de trabalho.
Para obter mais informações, consulte Dimensionamento automático de pods horizontal e Pods de escala automática no AKS.
Dimensionamento automático controlado por eventos do Kubernetes
O KEDA (Dimensionador Automático controlado por eventos) do Kubernetes aplica o dimensionamento automático controlado por eventos às suas cargas de trabalho. O KEDA trabalha com o HPA e pode estender a funcionalidade sem sobrescrever nem duplicá-la.
Tip
No AKS Automatic, o KEDA é pré-configurado e habilitado no cluster. No AKS Standard, você instala e configura o complemento KEDA manualmente.
Você pode usar o complemento KEDA para AKS para dimensionar seus aplicativos e aproveitar um catálogo avançado de dimensionadores KEDA do Azure. Para obter mais informações, consulte o dimensionamento automático de aplicativos com o complemento KEDA e instale o complemento KEDA para AKS.
Dimensionamento automático de pod vertical
O Vertical Pod Autoscaler (VPA) ajusta automaticamente as solicitações e os limites de recursos para contêineres de cada carga de trabalho com base no uso histórico. O VPA libera recursos de CPU e memória para os pods, garantindo uma utilização eficaz dos seus clusters AKS. Ao longo do tempo, a VPA fornece recomendações para uso de recursos.
Tip
No AKS Automatic, o VPA é pré-configurado e habilitado no cluster. No AKS Standard, você habilita e configura o VPA manualmente.
Para obter mais informações, consulte Dimensionamento automático de pod vertical no AKS (Serviço de Kubernetes do Azure) e use o VPA (Dimensionador Automático de Pod Vertical) no AKS (Serviço de Kubernetes do Azure).
Dimensionamento correto do cluster
Dimensionar corretamente o seu cluster
Dimensione seus clusters com o tamanho certo para otimizar os custos e o desempenho. Redimensione manualmente um cluster adicionando ou removendo nós para atender às necessidades de seus aplicativos. Você também pode dimensionar automaticamente seu cluster para ajustar automaticamente o número de nós em resposta às mudanças nas demandas.
Tip
O AKS Automatic habilita o Managed Prometheus e o Container Insights por padrão, para que você obtenha visibilidade imediata da utilização de recursos desde o primeiro dia. No AKS Standard, você configura a observabilidade separadamente. A visibilidade antecipada ajuda você a agir diante de sinais de provisionamento excessivo antes que eles se acumulem e se transformem em desperdício contínuo.
Para obter mais informações, consulte Redimensionar clusters do AKS (Serviço de Kubernetes do Azure).
Dimensionamento automático do cluster
Usando o dimensionador automático de cluster, você pode dimensionar automaticamente pools de nós com base no uso de recursos e restrições. Por exemplo, aumentar a escala para agendar pods pendentes ou reduzir a escala para diminuir os custos com nós não utilizados. O perfil do dimensionador automático de cluster é um conjunto de parâmetros que você pode ajustar para controlar o comportamento do dimensionador automático de cluster.
Para obter mais informações, consulte Dimensionamento automático de cluster na visão geral do AKS (Serviço de Kubernetes do Azure) e use o dimensionador automático de cluster no AKS (Serviço de Kubernetes do Azure).
Provisionamento automático de nós
O NAP (provisionamento automático de nós), com base no Karpenter, provisiona a infraestrutura de tamanho certo para pods pendentes e melhora a eficiência de empacotamento de compartimentos.
- No AKS Automatic, o provisionamento automático de nós faz parte da experiência gerenciada.
- No AKS Standard, o provisionamento automático de nós estará disponível quando você precisar desse recurso com um modelo de cluster personalizado.
Para obter mais informações, consulte o provisionamento automático de nós no AKS (Serviço de Kubernetes do Azure).
Otimizações de GPU
Particionamento e compartilhamento de GPU
O particionamento de GPU ajuda a combater a subutilização dividindo ou compartilhando GPUs em várias cargas de trabalho. As seções a seguir abrangem diferentes maneiras de particionar e compartilhar GPUs no AKS.
Divisão de tempo
O NVIDIA GPU Operator habilita o fatiamento de tempo das GPUs em clusters do Kubernetes. Ao usar o fatiamento de tempo, um administrador de sistema pode definir um conjunto de réplicas para uma GPU, podendo cada uma delas ser atribuída independentemente a um pod para executar cargas de trabalho. É possível aplicar configurações padrão de divisão de tempo para todo o cluster e configurações específicas para cada nó.
Para obter mais informações, consulte GPUs de divisão de tempo no Kubernetes.
MPS (Serviço de Vários Processos)
Um único processo pode não usar toda a capacidade de memória e largura de banda de computação disponível em uma GPU. O MPS (Serviço de Vários Processos) permite o particionamento lógico de recursos de memória e computação entre cargas de trabalho. Isso também permite que operações de kernel e de cópia de memória de diferentes processos se sobreponham na GPU. O MPS ajuda você a obter maior utilização de GPU e tempos de execução mais curtos.
Para obter mais informações, consulte MPS (Serviço de Vários Processos).
GPUs de várias instâncias (MIGs)
As GPUs multi-instância (MIGs) permitem dividir GPUs baseadas na arquitetura NVIDIA Ampere e em arquiteturas posteriores em instâncias de GPU separadas e seguras para aplicações CUDA.
Para obter mais informações, consulte Operador de GPU com MIG e Criar um pool de nós de GPU de várias instâncias no AKS (Serviço de Kubernetes do Azure).
Multilocação
Multitenancy refere-se ao compartilhamento de infraestrutura entre inquilinos, equipes e unidades de negócios. A tabela a seguir apresenta diferentes formas de implementar a multilocação no AKS:
| Tipo de multilocação | Nível de multilocação | Densidade de pods em cluster | Alocação de custos | Caso de uso ideal | Riscos potenciais |
|---|---|---|---|---|---|
| Cluster dedicado | Multilocação rígida | Baixo | Mais fácil | Limites completos de barreiras de isolamento de segurança e alocação de custo clara | • Expansão de cluster em escala aumenta os custos de sobrecarga de gerenciamento • Menor densidade de pod e mais recursos superalocados |
| Pool de nós dedicado | Multilocação flexível | Medium | Medium | Densidade média do pod | • Requer confiança entre locatários • Requer configurações de cluster extras, como políticas de rede, gerenciamento de cotas, RBAC (controle de acesso baseado em função), etc. |
| Namespace dedicado | Multilocação flexível | Superior | Mais difícil | Infraestrutura de compartilhamento para maximizar a utilização de recursos | • Não seguro para ambientes hostis por padrão • Requer configurações de cluster extras, como políticas de rede, gerenciamento de cotas, RBAC (controle de acesso baseado em função), etc. |
Cluster dedicado
Com a multilocação de cluster dedicada, os clusters são dedicados a uma única carga de trabalho ou equipe.
A tabela a seguir descreve os prós e contras do uso de um cluster dedicado:
| Vantagens | Cons |
|---|---|
| • Método de isolamento mais fácil • Alocação de custos e repasse de despesas de forma simples • Ótimo para casos em que os locatários não confiam uns nos outros (muitas vezes de perspectivas de segurança e compartilhamento de recursos) |
• Alta administração e sobrecarga financeira • Densidade de pods geralmente baixa e recursos superprovisionados |
Pool de nós dedicado
Com multilocação de pool de nós dedicado, os clusters são compartilhados por muitos locatários.
A tabela a seguir descreve os prós e contras do uso de um pool de nós dedicado:
| Vantagens | Cons |
|---|---|
| • Densidade média do pod • Alguma infraestrutura compartilhada • Aplique tags do Azure a conjuntos de nós dedicados a um único locatário (as tags são propagadas aos nós e permanecem após as atualizações) |
• Requer confiança entre os locatários • Requer configurações de cluster extras, como políticas de rede, gerenciamento de cotas, RBAC (controle de acesso baseado em função), etc. |
Namespace dedicado
Com multilocação de namespace dedicada, os clusters são compartilhados por muitos locatários, com os namespaces servindo como a fronteira de isolamento.
A tabela a seguir descreve os prós e contras do uso de um namespace dedicado:
| Vantagens | Cons |
|---|---|
| • Maior densidade de pods • Melhor binpacking • Compartilhamento de infraestrutura para maximizar a utilização de recursos |
• Não seguro para ambientes hostis por padrão • Requer medidas de segurança adicionais que devem ser implementadas se não se pode confiar em todos os locatários. |
Descontos do Azure
Para levar a economia um passo adiante, aproveite os descontos do Azure, como Planos de Poupança do Azure, Instâncias Reservadas e Benefícios Híbridos do Azure.
| Tipo de desconto do Azure | Detalhes |
|---|---|
| Planos de Poupança do Azure | • Compromisso inicial de 1 a 3 anos • Economize até 65% em comparação ao pagamento por uso • Flexível, sem restrições de família ou região de SKU • Melhor para cargas de trabalho com custos consistentes e recursos em diferentes SKUs e regiões. |
| Instâncias Reservadas | • Compromisso inicial de 1 a 3 anos • Economize até 72% em comparação ao modelo de pagamento por uso • Restrito a famílias e regiões de SKU específicas • Melhor para cargas de trabalho estáveis em execução contínua (sem alterações inesperadas de SKU ou região) |
| Benefícios híbridos do Azure | • Traga suas próprias licenças locais do Windows Server e do SQL Server para o Azure • Use qualquer licença local qualificada que tenha uma SA (Software Assurance) ativa ou uma assinatura qualificada |
Conteúdo relacionado
Para saber mais sobre os custos do AKS e o AKS Automatic, confira os seguintes artigos:
- Introdução ao AKS (Serviço de Kubernetes do Azure) Automatic
- Início Rápido: Criar um cluster automático do AKS
- Entender o uso e os custos do AKS (Serviço de Kubernetes do Azure)
- Práticas recomendadas para otimização de custos no AKS (Serviço de Kubernetes do Azure)
- Obter recomendações de custo do AKS (Serviço de Kubernetes do Azure) no Assistente do Azure