TL;DR
Kubernetes en sí es gratuito. Lo que cuesta dinero es todo lo que lo rodea: el plano de control gestionado, los nodos worker, el almacenamiento y las redes.
Esto es lo que necesitas saber:
- Cargo por el plano de control: AWS EKS y Google GKE cobran $0.10/hora ($73/mes) por clúster. Azure AKS cobra $73/mes para producción. DigitalOcean no cobra nada por el plano de control
- El principal factor de costo: los nodos worker (VMs); de ahí proviene la mayor parte de tu factura
- Nivel gratuito de GKE: un clúster zonal o Autopilot gratis al mes (crédito de ~$74.40)
- Las opciones serverless como GKE Autopilot y AWS Fargate cobran por los recursos que consume cada pod, no por nodo
- Las principales formas de reducir costos: aplica right-sizing a las solicitudes de CPU y memoria, usa autoescalado, ejecuta instancias Spot para workloads no críticos y define presupuestos por namespace para cada equipo
Cuantos más clústeres ejecutes, más rápido se acumulan los cargos del plano de control: tenlo en cuenta antes de separar entornos.
¿En qué consisten los precios de Kubernetes?
Kubernetes es una plataforma gratuita y de código abierto, pero muchas organizaciones optan por soluciones de Kubernetes gestionado, generalmente en la nube, para reducir la complejidad operativa. Los precios de Kubernetes gestionado suelen incluir un cargo de gestión de $0.10/hora ($73–$74/mes) por clúster en los principales proveedores de nube (AWS EKS, Google GKE, Azure AKS), además de los costos de los nodos worker (VMs), el almacenamiento y las redes (salida de datos). GKE ofrece un nivel gratuito, mientras que alternativas como DigitalOcean Kubernetes omiten el cargo por el plano de control y cobran solo por los recursos.
Componentes clave del modelo de precios:
- Cargo de gestión del clúster: las principales nubes (EKS, GKE, AKS) suelen cobrar $0.10 por clúster por hora por el plano de control.
- Nodos worker (cómputo): pagas por las VMs subyacentes (EC2, GCE, Azure VMs) que ejecutan tus aplicaciones, con costos que dependen de los requisitos de CPU/RAM.
- Almacenamiento y redes: el almacenamiento persistente (EBS, Persistent Disk) y la salida de datos de red generan cargos adicionales.
Lo más destacado por proveedor:
- Amazon EKS: el soporte estándar cuesta $0.10 por clúster por hora; el Extended Support cuesta $0.50/hora adicionales.
- Google GKE: ofrece un nivel gratuito con $74.40 en créditos mensuales (un clúster zonal o Autopilot).
- Azure AKS: ofrece gestión de clústeres gratuita y cobra solo por los nodos y recursos.
- DigitalOcean (DOKS): plano de gestión gratuito; los nodos parten de $12/mes.
Estrategias de optimización de costos:
- Aplica right-sizing a las solicitudes de CPU y memoria: elige los tamaños de VM adecuados para evitar el sobreaprovisionamiento
- Usa Cluster Autoscaler o aprovisionamiento estilo Karpenter: agrega o elimina nodos automáticamente según los pods pendientes y la demanda de los workloads para no pagar por capacidad ociosa.
- Usa autoescalado horizontal y vertical de pods: escala las réplicas de pods o ajusta las solicitudes de CPU/memoria según el uso real en lugar de estimaciones fijas de pico.
- Usa instancias Spot o interrumpibles con cuidado: aprovecha las AWS Spot Instances o las VMs interrumpibles de GCP para workloads no críticos y ahorra hasta un 90% en cómputo.
- Define presupuestos por namespace y por equipo: usa cuotas, etiquetas y herramientas de asignación de costos para dar seguimiento al gasto por equipo o entorno y evitar costos descontrolados.
En este artículo:
- Principales modelos operativos y de costos de Kubernetes
- ¿Qué factores afectan los precios de Kubernetes gestionado?
- Precios de Kubernetes por proveedor de nube
- Estrategias de optimización de costos en Kubernetes
Principales modelos operativos y de costos de Kubernetes
Kubernetes autogestionado
Kubernetes autogestionado implica desplegar y mantener tus propios clústeres, ya sea on-premises o en máquinas virtuales en la nube. Con este enfoque, eres responsable de aprovisionar la infraestructura de cómputo, instalar Kubernetes, configurar las redes y el almacenamiento, y gestionar tareas operativas como actualizaciones, escalado y resolución de problemas. Los costos principales provienen del hardware o las máquinas virtuales subyacentes, los dispositivos de almacenamiento, el ancho de banda de red y el software o las herramientas que integres para monitoreo, seguridad o respaldos.
La carga operativa es un factor importante en Kubernetes autogestionado. Necesitas un equipo con la experiencia necesaria para gestionar el ciclo de vida del clúster, mantener los parches de seguridad y garantizar la alta disponibilidad. Si bien este modelo ofrece flexibilidad y control, suele derivar en un costo total de propiedad más alto debido al mayor esfuerzo humano y a posibles caídas por errores de configuración o fallas. Para organizaciones con requisitos estrictos de cumplimiento o necesidades específicas de infraestructura, Kubernetes autogestionado puede ser necesario, pero es importante considerar tanto los costos directos como los indirectos.
Kubernetes gestionado en la nube
Los servicios de Kubernetes gestionado, como Amazon EKS, Google Kubernetes Engine, Azure Kubernetes Service y DigitalOcean Kubernetes, ofrecen gestión automatizada del clúster, incluyendo aprovisionamiento, actualizaciones, parches y monitoreo. Estos servicios reducen la complejidad operativa y permiten a los equipos concentrarse en desplegar y gestionar workloads en lugar de la infraestructura subyacente. Los proveedores de nube suelen cobrar un cargo de gestión por clúster o plano de control, además de los costos de los recursos de cómputo, almacenamiento y red que consumen los workloads.
La principal ventaja de Kubernetes gestionado es una menor carga operativa y despliegues más rápidos. Sin embargo, los precios varían entre proveedores y pueden incluir costos adicionales por funciones como autoescalado, redes avanzadas y observabilidad integrada. Si bien los servicios gestionados simplifican la operación de los clústeres, pueden imponer limitaciones de configuración y personalización. Conviene revisar el modelo de precios y las funcionalidades de cada proveedor para asegurarse de que se alineen con los requisitos operativos y de presupuesto.
Kubernetes serverless o Autopilot
Las ofertas de Kubernetes serverless o Autopilot, como Google Kubernetes Engine Autopilot o AWS Fargate para EKS, abstraen la gestión de la infraestructura. En estos modelos, el proveedor de nube gestiona tanto el plano de control como los nodos worker, y se factura según los recursos que consumen los workloads, en lugar de pagar por una capacidad fija de nodos. Este enfoque de pago por uso puede reducir la pérdida al eliminar recursos infrautilizados y simplificar el escalado del clúster.
Si bien Kubernetes serverless puede reducir costos para workloads variables, suele tener un sobreprecio frente a los servicios gestionados tradicionales. Puede haber limitaciones en las funciones compatibles, la personalización y la integración con ciertas herramientas de terceros. Además, los workloads con patrones de uso predecibles y estables pueden no ver diferencias de costo significativas. Conviene analizar las características de los workloads y las calculadoras de precios de cada proveedor para determinar si un modelo serverless o Autopilot se ajusta a tus necesidades.
¿Qué factores afectan los precios de Kubernetes gestionado?
Costos de cómputo
Los costos de cómputo representan la mayor parte del gasto en Kubernetes. Están determinados por el tipo y la cantidad de máquinas virtuales o servidores físicos que se usan como nodos worker en el clúster. Los precios varían según las especificaciones de CPU, memoria y, en algunos casos, GPU, así como el proveedor de nube o el hardware on-premises. En los clústeres en la nube, los costos pueden fluctuar según las familias de instancias, los commitments de instancias reservadas y si se usan instancias bajo demanda, Spot o interrumpibles.
Gestionar los recursos de cómputo es fundamental para controlar los costos de Kubernetes. El sobreaprovisionamiento genera gasto innecesario, mientras que el subaprovisionamiento puede provocar problemas de rendimiento. Las herramientas de autoescalado y right-sizing ayudan a alinear la asignación de recursos con la demanda de los workloads. Conviene monitorear la utilización de los nodos y ajustar las configuraciones para evitar gastos innecesarios sin comprometer la confiabilidad de las aplicaciones.
Cargos por el plano de control
El plano de control gestiona la programación, el escalado y la orquestación de los workloads. Los servicios de Kubernetes gestionado suelen cobrar un cargo por operar el plano de control, que puede ser una cuota mensual fija por clúster o basarse en el uso. Este cargo cubre los costos del proveedor por operar y mantener el servidor de API de Kubernetes, la base de datos etcd y otros componentes centrales necesarios para el funcionamiento del clúster.
Los cargos por el plano de control pueden tener un impacto considerable en el costo total, sobre todo cuando se ejecutan múltiples clústeres por aislamiento, cumplimiento o límites organizacionales. Algunos proveedores ofrecen planos de control gratuitos hasta cierto tamaño o nivel de clúster, mientras que otros siempre cobran. Al presupuestar Kubernetes, considera estos costos recurrentes en las decisiones sobre la proliferación de clústeres, las configuraciones multi-entorno y los clústeres de desarrollo frente a los de producción.
Costos de almacenamiento
Los costos de almacenamiento en Kubernetes dependen del tipo, el tamaño y el nivel de rendimiento de los volúmenes de almacenamiento persistente asociados a los workloads. Los proveedores de nube ofrecen múltiples opciones de almacenamiento, como almacenamiento en bloque, de objetos y conectado a la red, cada una con su propia estructura de precios. Los costos pueden acumularse tanto por la capacidad de almacenamiento aprovisionada como por la cantidad de datos leídos o escritos, especialmente en workloads con alto IO o aplicaciones con estado como las bases de datos.
Elegir la clase de almacenamiento correcta y optimizar el tamaño de los volúmenes es clave para gestionar estos costos. Sobreaprovisionar el almacenamiento genera gastos innecesarios, mientras que subaprovisionarlo pone en riesgo la disponibilidad de las aplicaciones o la integridad de los datos. Funciones como respaldos, snapshots y replicación pueden generar cargos adicionales. Auditar el uso del almacenamiento y eliminar volúmenes sin uso o datos obsoletos ayuda a reducir los costos recurrentes.
Costos de red
Los costos de red en los clústeres de Kubernetes provienen de la comunicación interna del clúster, el tráfico de entrada y salida, y funciones de red avanzadas como balanceadores de carga o interconexiones privadas. Los proveedores de nube suelen cobrar por la transferencia de datos entre regiones o hacia internet, y estos costos pueden acumularse en aplicaciones con mucho tráfico. La red dentro del clúster, como la comunicación pod a pod dentro de la misma región o zona de disponibilidad, suele ser más económica, pero igualmente conviene monitorearla.
Desplegar balanceadores de carga externos o usar complementos de red avanzados puede introducir cargos adicionales. Es importante entender el modelo de precios de red de tu proveedor de nube, incluyendo los costos de direcciones IP públicas, VPNs e interconexiones. Optimizar la arquitectura de las aplicaciones para minimizar transferencias de datos innecesarias y elegir la configuración de red adecuada ayuda a controlar estos costos. El monitoreo y el análisis del uso de la red son importantes para mantener los gastos bajo control.
Costos de observabilidad
Los costos de observabilidad se refieren a los gastos asociados al monitoreo, el registro de logs y el rastreo de clústeres y workloads de Kubernetes. Si bien las métricas básicas pueden estar incluidas en los servicios gestionados, la observabilidad avanzada requiere herramientas adicionales o integraciones de terceros. Estas herramientas suelen cobrar según el volumen de datos ingeridos, la cantidad de recursos monitoreados o el período de retención de logs y métricas.
No considerar los costos de observabilidad puede provocar excesos de presupuesto, especialmente en entornos grandes o dinámicos con altos volúmenes de datos de telemetría. Conviene evaluar los requisitos de monitoreo y elegir herramientas que ofrezcan control sobre la recolección y retención de datos. El muestreo, el filtrado y la agregación de datos ayudan a reducir costos sin perder visibilidad de la salud del clúster y el rendimiento de las aplicaciones.
Complementos y herramientas de terceros
Los entornos de Kubernetes suelen depender de complementos y herramientas de terceros para funciones como seguridad, respaldos, service mesh o integraciones de CI/CD. Muchas de estas herramientas operan bajo modelos de suscripción o cobran según métricas de uso, como la cantidad de nodos, pods o llamadas a la API. A medida que los clústeres escalan y se integran nuevas funciones, estos costos pueden convertirse en una parte significativa de la factura total de Kubernetes.
Es importante inventariar todos los complementos y evaluar su valor en relación con su costo. Las herramientas sin uso o redundantes deben eliminarse, mientras que las necesarias deben configurarse para operar con eficiencia. Al seleccionar nuevas integraciones, considera tanto el precio directo como el consumo indirecto de recursos que introducen. Gestionar los complementos y las herramientas de terceros ayuda a evitar gastos innecesarios y a mantener una operación de Kubernetes eficiente.
Precios de Kubernetes por proveedor de nube
Precios de Amazon EKS
Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) usa un modelo de precios por capas que combina cargos de gestión del clúster con los costos de la infraestructura y las funciones subyacentes. En el nivel base, Amazon EKS cobra un cargo por hora por clúster que depende del nivel de soporte de la versión de Kubernetes. Los clústeres que ejecutan una versión con soporte estándar cuestan $0.10 por clúster por hora, mientras que los clústeres con soporte extendido cuestan $0.60 por clúster por hora.
Además del cargo por clúster, se paga por la infraestructura que ejecuta los workloads. Esto incluye:
- Instancias de Amazon EC2 usadas como nodos worker
- Volúmenes de almacenamiento de Amazon EBS
- Direcciones IPv4 públicas
- Tráfico de red, como la comunicación entre zonas de disponibilidad.
Las organizaciones que usan AWS Fargate con EKS pagan según los recursos de vCPU y memoria que consumen los pods, con un modelo de precios por segundo y un cargo mínimo de un minuto.
Amazon EKS también ofrece niveles y capacidades avanzadas:
- El plano de control aprovisionado permite reservar capacidad dedicada del plano de control para workloads de gran escala o sensibles a la latencia. El precio parte de $1.65 por clúster por hora para el nivel XL y aumenta según el nivel de capacidad seleccionado.
- EKS Auto Mode automatiza el aprovisionamiento y la gestión de nodos. Con Auto Mode, se paga un cargo adicional sobre el costo de la instancia EC2, según la duración y el tipo de instancias que gestiona el servicio.
Pueden aplicarse cargos adicionales por capacidades de EKS y despliegues híbridos. Las capacidades de EKS incluyen integraciones gestionadas como Argo CD, AWS Controllers for Kubernetes (ACK) y Kubernetes Resource Orchestrator (KRO), que se facturan por hora con un cargo base y métricas basadas en el uso. Para despliegues híbridos y edge, el precio de Amazon EKS Hybrid Nodes se basa en horas de vCPU, con precios escalonados que disminuyen a medida que crece el uso.
Precios de Google Kubernetes Engine
Google Kubernetes Engine (GKE) usa un modelo de precios basado en la gestión del clúster, los recursos de cómputo, el modo de operación del clúster y los cargos relacionados con el tráfico de entrada:
- GKE cobra un cargo fijo de gestión de $0.10 por clúster por hora, facturado en incrementos de un segundo. Este cargo aplica a todos los clústeres, incluyendo Autopilot y los clústeres estándar zonales, regionales y multizonales.
- Google también ofrece un nivel gratuito con $74.40 en créditos mensuales por cuenta de facturación, que puede cubrir el costo de un clúster Autopilot o estándar zonal al mes.
En los clústeres estándar, los costos de cómputo se basan en las instancias de Compute Engine que usan los nodos del clúster. Estas instancias se facturan por segundo, con un mínimo de un minuto, hasta que se eliminan los nodos. Las organizaciones pueden reducir estos costos con los descuentos por uso comprometido de Compute Engine. GKE incluye funciones como autoescalado, gestión del ciclo de vida del clúster, visibilidad de costos y gestión multiclúster sin cargo adicional.
Los precios de Autopilot funcionan de otra manera:
- Para workloads de Autopilot de propósito general, GKE usa facturación basada en pods. Se paga por la CPU, la memoria y el almacenamiento efímero solicitados por los pods en ejecución, en lugar de pagar por los nodos subyacentes. Los pods no programados, completados o fallidos no se facturan.
- Para workloads de Autopilot que solicitan hardware específico, como GPUs, aceleradores o series de máquinas, GKE usa facturación basada en nodos. En este modelo, se paga por el nodo completo de Compute Engine aprovisionado para el workload, más un sobreprecio de gestión de Autopilot.
Precios de Azure Kubernetes Service
Azure Kubernetes Service (AKS) ofrece las opciones de precios Free, Standard, Premium y Automatic. El nivel Free está pensado para experimentación y desarrollo. No incluye SLA, y solo se paga por los recursos subyacentes. Para workloads de producción, el nivel Standard agrega un SLA de disponibilidad del servidor de API con respaldo financiero y cuesta $73 por clúster al mes.
El nivel Premium ofrece soporte de versiones de Kubernetes a largo plazo. Incluye el SLA y extiende el soporte con correcciones de errores y actualizaciones de seguridad más allá de la ventana de soporte estándar de la comunidad de Kubernetes. El precio de Premium es de $438 por clúster al mes.
Los costos de cómputo se cobran por separado según las máquinas virtuales que usan los nodos de AKS. Azure admite precios de pago por uso, Savings Plans, reservas e instancias Spot.
AKS Automatic ofrece una experiencia gestionada, con actualizaciones automáticas, aprovisionamiento de nodos, escalado y configuración de red. Cuesta $116.80 por clúster al mes por los componentes alojados, más los cargos por máquinas virtuales y cargos adicionales por vCPU según el tipo de workload, como propósito general, optimizado para cómputo, optimizado para memoria, optimizado para almacenamiento, cómputo confidencial, cómputo de alto rendimiento o cómputo acelerado por GPU.
Precios de DigitalOcean (DOKS)
DigitalOcean Kubernetes (DOKS) no cobra por el plano de control estándar de Kubernetes. Se paga por los recursos, incluyendo los nodos worker Droplet, el almacenamiento en bloque, los balanceadores de carga y los excedentes de ancho de banda. La alta disponibilidad para el plano de control está disponible como complemento por $40 al mes.
El precio de los nodos depende del tipo de Droplet (opciones de CPU básica o dedicada):
- Los nodos básicos parten de $12 al mes por nodo.
- Nodos optimizados para CPU desde $42 al mes.
- Nodos de propósito general desde $63 al mes.
- Nodos optimizados para memoria desde $84 al mes.
- Nodos optimizados para almacenamiento desde $163 al mes.
- Los nodos GPU con NVIDIA H100 tienen un precio bajo demanda de $3.39 por hora por nodo.
DOKS incluye funciones de gestión de Kubernetes sin cargo adicional, incluyendo actualizaciones, autoescalado, y seguridad y observabilidad basadas en Cilium Hubble. DigitalOcean Container Registry es gratuito hasta 500 MiB.
El ancho de banda se cobra mediante asignaciones compartidas. Los nodos básicos incluyen transferencia de datos saliente gratuita desde 2,000 GiB por nodo al mes. El excedente cuesta $0.01 por GiB, mientras que las transferencias entrantes e internas son gratuitas.
Estrategias de optimización de costos en Kubernetes
A continuación, algunas de las formas en que las organizaciones pueden mejorar su gestión de costos al usar Kubernetes.
1. Aplica right-sizing a las solicitudes de CPU y memoria
Las solicitudes incorrectas de CPU y memoria son una causa común de sobregasto en Kubernetes. Cuando las solicitudes son demasiado altas, Kubernetes reserva más recursos de los que usan los workloads, lo que genera nodos infrautilizados y pérdida en costos de infraestructura. Cuando son demasiado bajas, los workloads pueden sufrir limitación de recursos, inestabilidad o desalojo bajo presión de recursos. Herramientas como el servidor de métricas de Kubernetes, Prometheus, Goldilocks o las plataformas de gestión de costos nativas de la nube ayudan a identificar workloads sobreaprovisionados.
Ventajas
- Mejora la utilización de los nodos y reduce los costos de infraestructura ociosa
- Permite una mayor densidad de pods por nodo
- Reduce los eventos innecesarios de escalado del clúster
- Ayuda a mejorar la eficiencia de la programación y la planificación de capacidad
- Puede reducir los requisitos de cómputo en la nube y de instancias reservadas
Desventajas
- Las reducciones agresivas pueden causar limitación de recursos o inestabilidad
- Requiere monitoreo continuo y ajustes periódicos
- Los patrones de uso pueden variar significativamente entre despliegues
- Los workloads con estado o con picos intensos son más difíciles de dimensionar con precisión
Consideraciones clave
- Analiza las tendencias de uso de CPU y memoria a largo plazo en lugar de capturas puntuales
- Configura solicitudes y límites por separado para evitar limitaciones accidentales
- Usa herramientas de recomendación como Goldilocks o el modo de recomendación del VPA
- Aplica solicitudes predeterminadas más pequeñas en entornos de desarrollo y staging
- Revisa el dimensionamiento después de lanzamientos importantes, cambios de tráfico o actualizaciones de arquitectura
- Monitorea los eventos OOMKilled, la limitación de CPU y las tasas de desalojo después de los ajustes
2. Usa Cluster Autoscaler o aprovisionamiento estilo Karpenter
El autoescalado del clúster reduce la pérdida de infraestructura al agregar o eliminar nodos worker automáticamente según la demanda de los workloads. En lugar de ejecutar un número fijo de nodos, el autoescalado ajusta la capacidad del clúster de forma dinámica. El Cluster Autoscaler de Kubernetes monitorea los pods pendientes y la utilización de los nodos. Agrega nodos cuando los workloads no pueden programarse y elimina nodos infrautilizados cuando la capacidad ya no es necesaria. Los sistemas de aprovisionamiento más recientes, como Karpenter para AWS, seleccionan los tipos de instancia de forma dinámica según los requisitos de los workloads.
Ventajas
- Reduce los costos causados por capacidad ociosa del clúster
- Adapta automáticamente la infraestructura a la demanda de los workloads
- Mejora la utilización de recursos en todos los nodos
- Admite el aprovisionamiento dinámico de tipos de instancia optimizados
- Permite aprovechar mejor la capacidad Spot o interrumpible
Desventajas
- Las políticas de escalado deficientes pueden aumentar la inestabilidad
- Los eventos de escalado frecuentes pueden afectar el rendimiento de las aplicaciones
- Los retrasos en el escalado pueden impactar los workloads durante picos rápidos
- Monitoreo y resolución de problemas operativos más complejos
Consideraciones clave
- Configura umbrales realistas para ampliar y reducir la capacidad
- Prueba el comportamiento del autoescalado en condiciones de tráfico similares a producción
- Usa aprovisionamiento consciente de los workloads cuando sea posible
- Combina el autoescalado con solicitudes de recursos de pods precisas
- Monitorea la rotación de nodos, los pods pendientes y la latencia de programación
- Evita reducciones de escala agresivas para workloads con estado
3. Usa autoescalado horizontal y vertical de pods
El Horizontal Pod Autoscaler (HPA) y el Vertical Pod Autoscaler (VPA) optimizan el uso de recursos a nivel de aplicación. El HPA escala la cantidad de réplicas de pods según métricas como el uso de CPU, el uso de memoria o métricas personalizadas de la aplicación. El VPA ajusta las solicitudes de CPU y memoria asignadas a cada pod según los patrones de uso observados.
Ventajas
- Reduce los recursos de aplicación sobreaprovisionados
- Se adapta automáticamente a los cambios en los patrones de tráfico
- Mejora la eficiencia del clúster y la densidad de workloads
- Favorece un mejor rendimiento de las aplicaciones bajo carga
- Ayuda a reducir las operaciones de escalado manual
Desventajas
- Los umbrales de escalado incorrectos pueden generar inestabilidad
- El VPA puede reiniciar workloads durante los ajustes
- Las reacciones de escalado pueden quedar rezagadas ante picos de tráfico repentinos
- Combinar HPA y VPA puede introducir conflictos
Consideraciones clave
- Usa el HPA principalmente para servicios sin estado y escalables
- Ejecuta el VPA en modo de recomendación antes de habilitar la automatización
- Define cantidades mínimas y máximas de réplicas adecuadas
- Usa métricas personalizadas para tomar decisiones de escalado más precisas
- Monitorea la frecuencia de escalado y la estabilidad de los workloads
- Evita escalar basándote solo en la CPU para aplicaciones sensibles a la memoria
4. Usa instancias Spot o interrumpibles con cuidado
Las instancias Spot en AWS y Azure, y las instancias interrumpibles en Google Cloud, ofrecen precios más bajos que las máquinas virtuales bajo demanda. Estas instancias con descuento son adecuadas para workloads tolerantes a fallos, porque los proveedores de nube pueden reclamarlas con muy poca anticipación. Los workloads de Kubernetes como el procesamiento por lotes, los trabajos de CI/CD, los procesos en segundo plano y las aplicaciones sin estado suelen ser buenos candidatos para la infraestructura Spot.
Ventajas
- Puede reducir considerablemente los costos de cómputo
- Mejora la eficiencia general de la infraestructura
- Funciona bien para workloads tolerantes a fallos y por lotes
- Permite capacidad de cómputo a gran escala a menor costo
- Se integra con los controles de programación de Kubernetes
Desventajas
- Las instancias pueden terminarse de forma inesperada
- No son adecuadas para workloads críticos o con estado
- Requiere un diseño de aplicaciones resiliente
- La disponibilidad de Spot varía según la región y el tipo de instancia
Consideraciones clave
- Usa capacidad Spot principalmente para workloads no críticos
- Combina nodos Spot y bajo demanda dentro del mismo clúster
- Configura taints, tolerations y políticas de afinidad de nodos
- Implementa reintentos, replicación y un manejo controlado de las interrupciones
- Monitorea la frecuencia de interrupciones y los tiempos de recuperación de los workloads
- Diversifica los tipos de instancia y las zonas de disponibilidad para reducir el riesgo de interrupción
5. Define presupuestos por namespace y por equipo
A medida que los entornos de Kubernetes crecen, los clústeres suelen compartirse entre múltiples equipos, aplicaciones y unidades de negocio. Sin controles de gobernanza, el uso de recursos suele expandirse sin una responsabilidad clara, lo que dificulta la gestión de los costos de infraestructura. Los presupuestos y controles de recursos a nivel de namespace ayudan a las organizaciones a limitar el crecimiento descontrolado y a mejorar la visibilidad de costos. Las políticas ResourceQuota y LimitRange de Kubernetes pueden restringir la CPU, la memoria, el almacenamiento y la cantidad de objetos dentro de los namespaces.
Ventajas
- Mejora la responsabilidad sobre los costos entre equipos
- Evita el consumo descontrolado de recursos
- Ayuda a aplicar políticas de gobernanza y capacidad
- Simplifica la asignación interna de costos y los reportes
- Fomenta una planificación de workloads más eficiente
Desventajas
- Las cuotas estrictas pueden ralentizar los flujos de trabajo de desarrollo
- Las políticas de presupuesto requieren mantenimiento continuo
- La atribución de costos puede volverse compleja en clústeres compartidos
- Las políticas demasiado restrictivas pueden generar fricción operativa
Consideraciones clave
- Usa las políticas ResourceQuota y LimitRange de forma consistente
- Implementa la asignación de costos con herramientas como Kubecost u OpenCost
- Da seguimiento al gasto por namespace, aplicación o unidad de negocio
- Revisa las políticas de cuotas con regularidad a medida que evolucionan los workloads
- Equilibra los controles de gobernanza con la flexibilidad de los desarrolladores
- Establece alertas para picos de uso anormales o excesos de presupuesto
Optimización de costos de Kubernetes con PerfectScale
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Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta Kubernetes?
Kubernetes en sí es gratuito y de código abierto. Los costos provienen de operarlo. Si usas un servicio de Kubernetes gestionado, normalmente pagas:
- Un cargo por el plano de control de alrededor de $0.10/hora (~$73/mes) por clúster en AWS EKS y Google GKE
- Los costos de los nodos worker por las VMs donde se ejecutan tus workloads: suele ser la mayor parte de tu factura
- Los costos de almacenamiento de los volúmenes persistentes
- Los costos de red por salida de datos y balanceadores de carga
Azure AKS cobra $73/mes por su nivel de producción (Standard). DigitalOcean Kubernetes no cobra nada por el plano de control.
¿En qué consisten los precios de Kubernetes gestionado?
Los precios de Kubernetes gestionado se refieren a los cargos que cobran los proveedores de nube —como AWS, Google Cloud, Azure y DigitalOcean— por ejecutar y mantener el plano de control de Kubernetes por ti. En lugar de configurar y gestionar tú mismo la infraestructura del clúster, el proveedor se encarga de las actualizaciones, los parches y la disponibilidad.
Aun así, pagas por los recursos subyacentes que usan tus workloads: máquinas virtuales, almacenamiento y tráfico de red. El cargo de gestión se suma a esos costos de recursos.
¿Cuánto cuesta Amazon EKS?
Amazon EKS cobra $0.10 por clúster por hora (~$73/mes) por los clústeres que ejecutan una versión de Kubernetes con soporte estándar. Los clústeres con soporte extendido cuestan $0.60 por clúster por hora.
Además, pagas por:
- Instancias EC2 usadas como nodos worker
- Volúmenes de almacenamiento EBS
- Tráfico de red (entre zonas de disponibilidad, salida)
- Direcciones IPv4 públicas
Si usas AWS Fargate con EKS, pagas por la vCPU y la memoria que consume cada pod, con facturación por segundo y un mínimo de un minuto.
¿Cuánto cuesta Google GKE?
Google GKE cobra $0.10 por clúster por hora para todos los tipos de clúster. Google también ofrece $74.40 en créditos mensuales por cuenta de facturación, lo que cubre un clúster zonal o Autopilot al mes sin costo.
En los clústeres estándar, pagas por las instancias de Compute Engine que ejecutan tus nodos. En los clústeres Autopilot, los precios funcionan de otra manera:
- Workloads de propósito general: pagas por la CPU, la memoria y el almacenamiento que solicitan tus pods, no por los nodos subyacentes
- Workloads que necesitan GPUs o hardware específico: GKE usa facturación basada en nodos, donde pagas por el nodo completo aprovisionado más un sobreprecio de gestión de Autopilot
¿Cuánto cuesta Azure AKS?
Azure AKS tiene varios niveles:
- Nivel Free: sin cargo de gestión; solo pagas por los nodos y recursos. Sin SLA. Ideal para desarrollo y pruebas
- Nivel Standard: $73/mes por clúster, con un SLA de disponibilidad con respaldo financiero. Para workloads de producción
- Nivel Premium: $438/mes por clúster. Agrega soporte a largo plazo con seguridad extendida y correcciones de errores
- Nivel Automatic: $116.80/mes por los componentes alojados, más cargos por vCPU según el tipo de workload
Los costos de las VMs de los nodos worker se cobran por separado, independientemente del nivel que uses.
¿Cuánto cuesta DigitalOcean Kubernetes?
DigitalOcean Kubernetes (DOKS) no cobra por el plano de control. Solo pagas por los recursos que usas:
- Nodos básicos: desde $12/mes por nodo
- Nodos optimizados para CPU: desde $42/mes
- Nodos de propósito general: desde $63/mes
- Nodos optimizados para memoria: desde $84/mes
- Nodos GPU (NVIDIA H100): $3.39/hora por nodo
La alta disponibilidad para el plano de control es un complemento opcional de $40/mes. La transferencia de datos saliente es gratuita hasta 2,000 GiB por nodo al mes, con excedentes a $0.01 por GiB.