A dificuldade em rastrear os custos do Kubernetes decorre de sua arquitetura. No núcleo do Kubernetes, existe um cluster que consiste em várias máquinas virtuais (ou físicas) – nós. Nesses nós, os contêineres são implantados e iniciados – na verdade, eles contêm vários aplicativos.
Agora, digamos que vários departamentos da sua empresa estejam trabalhando em vários aplicativos executados dentro de contêineres e, por acaso, compartilhem clusters Kubernetes comuns. É quase impossível determinar qual dos aplicativos iniciados usa qual parte dos recursos de quais clusters, porque cada um dos aplicativos é iniciado em vários contêineres ao mesmo tempo. Embora calcular o custo de um contêiner seja possível e não muito difícil por si só, ainda requer infraestrutura e tempo, e a complexidade cresce proporcionalmente ao número de contêineres usados.
Até agora, consideramos a situação dentro do quadro de uma nuvem. Mas e se sua empresa, como a maioria das organizações de TI modernas de hoje, usar o multicloud. Nesse caso, o monitoramento de custos aumentará muitas vezes – cada uma das nuvens dentro dessa multicloud pode ter um provedor de serviços diferente, assumindo apenas uma parte da carga de trabalho total porque o Kubernetes pode trabalhar com AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Alibaba Nuvem e muitos outros.
Além disso, a intensidade de recursos de cada um de seus aplicativos pode mudar ao longo do tempo, o que impõe dificuldades adicionais no cálculo de custos. Assim, o fácil de usar Ferramentas VPA (Vertical Pod Autoscaler) e HPA (Horizontal Pod Autoscaler), que, respectivamente, ajustam automaticamente o limite do número de solicitações para um único contêiner e o número de contêineres usados, tornam-se variáveis adicionais difíceis de fatorar ao tentar rastrear e gerenciar os custos atuais do Kubernetes e, é claro, prever custos futuros .
Outro problema é que a vida útil de um contêiner é de apenas um dia e as funções sendo executadas no Kubernetes – até minutos ou até segundos. Novamente, essa dinâmica é definitivamente uma vantagem do ponto de vista de um engenheiro de TI, mas se torna uma dor de cabeça quando se trata de controle e gerenciamento de custos.
