确保节点的资源利用率（CPU和内存）适当。若未适当调整资源大小，可能会对应用程序性能和成本优化产生不利影响。
在资源过度配置的情况下，付费的CPU和内存资源可能会闲置，未被充分利用；而在资源供应不足的情况下，尽管这不会直接影响Kubernetes的成本，但会导致性能问题，最终影响成本效益。
关于Rightsizing，有多种方法可供选择。工程师可以手动执行，也可以使用工具实现完全自动化。总之，Rightsizing是一个持续的过程，需要动态调整。如果执行得当，它将成为成本优化策略的关键部分。
充分利用Spot实例
Spot实例在某些情况下非常合适。如果您的应用程序能够应对不可预测性，那么您可以在有限的时间内获得高达90%的实例折扣（以AWS为例）。然而，这可能需要一些额外的配置。
例如，您需要调整pod分配策略并设置就绪探针（Readiness Probes），以便为实例的突然删除做好准备。节点管理也是如此——您需要使实例类型和pod多样化，以应对可能的中断。
简单地说，Spot实例是降低应用程序成本的有效方法，但将这种不可预测性集成到Kubernetes中需要专业知识。
战略性地利用区域资源以减少流量
一个常被忽视的成本优化策略是减少不同地理区域之间的流量。当节点跨越多个区域时，数据传输费用可能会迅速增加，因为您将使用公共互联网发送和接收数据。在这里，AWS Private Link和Azure Private Link等工具可以通过提供替代路由来帮助您优化成本。
集群的区域分布和数据传输策略可能是一项复杂的工作，有些人会使用工具来完成该操作，但一旦完成，这是减少每月账单的有效方法。
持续改进策略
这些Kubernetes成本优化技术适用于那些已经解决了最常见问题，并希望实现持续改进的组织。如果您对自动扩展和Rightsizing等实践有深入了解，那么这里有一些面向更有经验的Kubernetes用户的实用成本管理技术。
利用监控成本提高效率
Kubernetes、EKS、AKS和GKE都提供了自己的成本监控和优化功能。但为了获得更细致的见解，通常最好投资于第三方工具。市场上有许多Kubernetes成本优化工具可供选择。有些是通用的云成本管理工具，它们可以很好地与Kubernetes基础设施配合使用。
一般来说，在选择工具时，应优先考虑自己最缺乏什么。有些工具最适合提供洞察力；有些则专注于人工智能，这意味着更少的控制和用户输入，这对于缺乏人力资源的团队来说是件好事。
简而言之，考虑在Kubernetes成本优化过程中缺少什么，并根据需求选择合适的工具。
将成本控制集成到CI/CD管道中
如果您所在的组织将DevOps与Kubernetes结合使用，您可以在CI/CD管道的不同阶段集成Kubernetes成本监控和控制。
例如，当正确集成时，Kubecost可用于在部署前预测更改的成本。它还可以用于自动化与成本相关的控制，如果预测的成本过高，甚至会导致构建失败。更广泛地说，集成Kubecost（或具有类似功能的脚本）可以使***etes覆盖一个可监控的数据点，以便为未来的CI/CD决策提供数据。
因此，如果您正在使用Kubernetes，并且您的组织已经采用了DevOps，则可以将成本优化构建到流程的核心。
建立一个通过工具和文化来实现成本优化的环境
尽管这涉及到云计算的总体成本，但还是值得花时间列出一些关键点。
首先，如果您已经完成了一些部署后和正在进行的工作，那么在整个组织中采用正确的心态将会更容易，这需要数据。因此，拥有正确的成本监控和优化工具是一个良好的开端，Kubefed、CAST AI或Densify都是不错的选择。
其次，这些数据需要对多个利益相关者是可访问且有意义的。如果您已经采用了DevOps，那么这应该没有那么困难。但如果您没有，您可能会遇到一些阻力。像Apptio Cloudability这样的工具可以帮助实现这一点，提供清晰的成本洞察，并特别关注将非技术利益相关者与关键统计数据联系起来。
最后，无论您是想削减Kubernetes还是云计算的成本，都需要营造一个激励持续改进的环境。当团队在整个业务中有明确的目标时，当每个成员都获得成就感时，团队就会成功。
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