En bref
Kubernetes en lui-même est gratuit. Ce qui coûte, c'est tout ce qui l'entoure : le control plane managé, les worker nodes, le stockage et le réseau.
Voici ce qu'il faut retenir :
- Frais de control plane : AWS EKS et Google GKE facturent environ 0,10 $/heure (~73 $/mois) par cluster. Azure AKS facture 73 $/mois pour la production. DigitalOcean ne facture rien pour le control plane
- Principal poste de dépense : les worker nodes (VM) — c'est de là que provient l'essentiel de votre facture
- Offre gratuite GKE : un cluster zonal ou Autopilot gratuit par mois (~74,40 $ de crédit)
- Les options serverless comme GKE Autopilot et AWS Fargate facturent à l'usage des ressources par pod, et non par nœud
- Les meilleurs leviers d'économies : ajuster les requêtes CPU et mémoire (right-sizing), utiliser l'autoscaling, exécuter des instances Spot pour les workloads non critiques et définir des budgets par namespace et par équipe
Plus vous exploitez de clusters, plus les frais de control plane s'accumulent vite — pensez-y avant de segmenter vos environnements.
Qu'est-ce que la tarification Kubernetes ?
Kubernetes est une plateforme gratuite et open source, mais de nombreuses organisations optent pour des solutions Kubernetes managées, généralement dans le cloud, afin de réduire la complexité opérationnelle. La tarification de Kubernetes managé comprend généralement des frais de gestion de 0,10 $/heure (73 à 74 $/mois) par cluster chez les principaux fournisseurs cloud (AWS EKS, Google GKE, Azure AKS), auxquels s'ajoutent les coûts des worker nodes (VM), du stockage et du réseau (trafic sortant). GKE propose une offre gratuite, tandis que des alternatives comme DigitalOcean Kubernetes ne facturent pas le control plane et ne font payer que les ressources.
Principaux composants de la tarification :
- Frais de gestion du cluster : les principaux clouds (EKS, GKE, AKS) facturent généralement 0,10 $ par cluster et par heure pour le control plane.
- Worker nodes (compute) : vous payez les VM sous-jacentes (EC2, GCE, Azure VMs) utilisées pour vos applications, dont le coût dépend des besoins en CPU/RAM.
- Stockage et réseau : le stockage persistant (EBS, Persistent Disk) et le trafic sortant génèrent des frais supplémentaires.
Points clés par fournisseur :
- Amazon EKS : le support standard coûte 0,10 $ par cluster et par heure ; le support étendu (Extended Support) coûte 0,50 $/heure de plus.
- Google GKE : offre gratuite avec 74,40 $ de crédits mensuels (un cluster zonal ou Autopilot).
- Azure AKS : gestion de cluster gratuite, seuls les nœuds et les ressources sont facturés.
- DigitalOcean (DOKS) : control plane gratuit ; nœuds à partir de 12 $/mois.
Stratégies d'optimisation des coûts :
- Ajustez les requêtes CPU et mémoire (right-sizing) : choisissez des tailles de VM adaptées pour éviter le surprovisionnement
- Utilisez le Cluster Autoscaler ou un provisionnement de type Karpenter : ajoutez ou supprimez automatiquement des nœuds en fonction des pods en attente et de la demande des workloads afin de ne pas payer pour de la capacité inutilisée.
- Utilisez l'autoscaling horizontal et vertical des pods : ajustez le nombre de réplicas ou les requêtes CPU/mémoire en fonction de l'usage réel plutôt que d'estimations de pics figées.
- Utilisez les instances Spot ou préemptives avec prudence : exploitez les instances AWS Spot ou les VM préemptives GCP pour les workloads non critiques et économisez jusqu'à 90 % sur le compute.
- Définissez des budgets par namespace et par équipe : utilisez des quotas, des labels et des outils d'allocation des coûts pour suivre les dépenses par équipe ou par environnement et éviter les dérives.
Dans cet article :
- Les principaux modèles d'exploitation et de coûts de Kubernetes
- Quels facteurs influencent la tarification de Kubernetes managé ?
- Tarification Kubernetes par fournisseur cloud
- Stratégies d'optimisation des coûts Kubernetes
Les principaux modèles d'exploitation et de coûts de Kubernetes
Kubernetes autogéré
Kubernetes autogéré consiste à déployer et à maintenir vos propres clusters, que ce soit sur site ou sur des machines virtuelles dans le cloud. Avec cette approche, vous êtes responsable du provisionnement de l'infrastructure de calcul, de l'installation de Kubernetes, de la configuration du réseau et du stockage, ainsi que des tâches opérationnelles telles que les mises à niveau, la montée en charge et le dépannage. Les coûts proviennent principalement du matériel ou des machines virtuelles sous-jacents, des dispositifs de stockage, de la bande passante réseau et des logiciels ou outils intégrés pour la supervision, la sécurité ou les sauvegardes.
La charge opérationnelle est un facteur déterminant avec Kubernetes autogéré. Vous avez besoin d'une équipe capable de gérer le cycle de vie du cluster, d'appliquer les correctifs de sécurité et d'assurer la haute disponibilité. Si ce modèle offre flexibilité et contrôle, il entraîne souvent un coût total de possession plus élevé en raison de la main-d'œuvre nécessaire et des risques d'indisponibilité liés à des erreurs de configuration ou à des pannes. Pour les organisations soumises à des exigences strictes de conformité ou d'infrastructure, Kubernetes autogéré peut s'avérer nécessaire, mais il est essentiel de prendre en compte les coûts directs comme indirects.
Kubernetes managé dans le cloud
Les services Kubernetes managés, tels qu'Amazon EKS, Google Kubernetes Engine, Azure Kubernetes Service et DigitalOcean Kubernetes, assurent une gestion automatisée des clusters : provisionnement, mises à niveau, application des correctifs et supervision. Ces services réduisent la complexité opérationnelle et permettent aux équipes de se concentrer sur le déploiement et la gestion des workloads plutôt que sur l'infrastructure sous-jacente. Les fournisseurs cloud facturent généralement des frais de gestion par cluster ou par control plane, en plus des coûts de compute, de stockage et de réseau consommés par les workloads.
Le principal avantage de Kubernetes managé réside dans la réduction de la charge opérationnelle et un déploiement plus rapide. Toutefois, les tarifs varient selon les fournisseurs et peuvent inclure des coûts supplémentaires pour des fonctionnalités comme l'autoscaling, le réseau avancé ou l'observabilité intégrée. Si les services managés simplifient l'exploitation des clusters, ils peuvent limiter les possibilités de configuration et de personnalisation. Les organisations doivent examiner le modèle tarifaire et les fonctionnalités de chaque fournisseur pour s'assurer qu'ils correspondent à leurs exigences opérationnelles et budgétaires.
Kubernetes serverless ou Autopilot
Les offres Kubernetes serverless ou Autopilot, comme Google Kubernetes Engine Autopilot ou AWS Fargate pour EKS, font abstraction de la gestion de l'infrastructure. Dans ces modèles, le fournisseur cloud gère à la fois le control plane et les worker nodes, et la facturation repose sur les ressources consommées par les workloads plutôt que sur une capacité fixe en nœuds. Cette approche de paiement à l'usage peut réduire le gaspillage en éliminant les ressources sous-utilisées et en simplifiant la montée en charge des clusters.
Si Kubernetes serverless peut réduire les coûts des workloads variables, il est souvent plus cher que les services managés traditionnels. Des limitations peuvent exister en matière de fonctionnalités prises en charge, de personnalisation et d'intégration avec certains outils tiers. Par ailleurs, les workloads dont l'usage est prévisible et stable ne verront pas nécessairement de différence de coût significative. Les organisations doivent analyser les caractéristiques de leurs workloads et utiliser les calculateurs de prix des fournisseurs pour déterminer si un modèle serverless ou Autopilot répond à leurs besoins.
Quels facteurs influencent la tarification de Kubernetes managé ?
Coûts de compute
Les coûts de compute représentent la plus grande part des dépenses Kubernetes. Ils dépendent du type et du nombre de machines virtuelles ou de serveurs physiques utilisés comme worker nodes dans le cluster. Les tarifs varient selon les spécifications CPU, mémoire et parfois GPU, ainsi que selon le fournisseur cloud ou le matériel sur site. Pour les clusters cloud, les coûts fluctuent selon les familles d'instances, les engagements d'instances réservées et le recours à des instances à la demande, Spot ou préemptives.
La gestion des ressources de compute est essentielle pour maîtriser les coûts Kubernetes. Le surprovisionnement entraîne du gaspillage, tandis que le sous-provisionnement peut dégrader les performances. Les outils d'autoscaling et de right-sizing aident à aligner l'allocation des ressources sur la demande des workloads. Les organisations doivent surveiller l'utilisation des nœuds et ajuster les configurations pour éviter les dépenses inutiles tout en garantissant la fiabilité des applications.
Frais de control plane
Le control plane gère la planification, la montée en charge et l'orchestration des workloads. Les services Kubernetes managés facturent généralement des frais pour l'exploitation du control plane, sous forme de forfait mensuel par cluster ou en fonction de l'usage. Ces frais couvrent les coûts d'exploitation et de maintenance du serveur d'API Kubernetes, de la base de données etcd et des autres composants essentiels au fonctionnement du cluster.
Les frais de control plane peuvent peser lourdement sur le coût total, en particulier lorsque plusieurs clusters sont exploités pour des raisons d'isolation, de conformité ou d'organisation. Certains fournisseurs proposent un control plane gratuit jusqu'à une certaine taille de cluster ou un certain niveau de service, d'autres facturent systématiquement. Lors de la budgétisation de Kubernetes, intégrez ces coûts récurrents dans vos décisions concernant la multiplication des clusters, les environnements multiples et la séparation développement/production.
Coûts de stockage
Les coûts de stockage dans Kubernetes dépendent du type, de la taille et du niveau de performance des volumes de stockage persistant rattachés aux workloads. Les fournisseurs cloud proposent plusieurs options, comme le stockage bloc, le stockage objet et le stockage attaché au réseau, chacune avec sa propre grille tarifaire. Les coûts peuvent provenir à la fois de la capacité provisionnée et du volume de données lues ou écrites, en particulier pour les workloads à fortes E/S ou les applications avec état comme les bases de données.
Choisir la bonne classe de stockage et optimiser la taille des volumes sont des leviers clés pour maîtriser ces coûts. Un surprovisionnement du stockage engendre des dépenses inutiles, tandis qu'un sous-provisionnement expose à des interruptions ou à des pertes de données. Des fonctionnalités comme les sauvegardes, les snapshots et la réplication peuvent générer des frais supplémentaires. Auditer l'utilisation du stockage et supprimer les volumes inutilisés ou les données obsolètes contribue à réduire les coûts récurrents.
Coûts réseau
Les coûts réseau des clusters Kubernetes proviennent de la communication interne au cluster, du trafic entrant et sortant, ainsi que des fonctionnalités réseau avancées telles que les load balancers ou les interconnexions privées. Les fournisseurs cloud facturent généralement les transferts de données entre régions ou vers Internet, et ces coûts peuvent s'accumuler rapidement pour les applications à fort trafic. Le réseau intra-cluster, comme la communication entre pods au sein d'une même région ou zone de disponibilité, est souvent moins coûteux, mais mérite tout de même d'être surveillé.
Le déploiement de load balancers externes ou l'utilisation de plugins réseau avancés peuvent générer des frais supplémentaires. Il est important de comprendre le modèle tarifaire réseau de votre fournisseur cloud, y compris les coûts des adresses IP publiques, des VPN et des interconnexions. Optimiser l'architecture des applications pour limiter les transferts de données superflus et choisir la bonne configuration réseau permet de maîtriser ces coûts. La supervision et l'analyse de l'usage réseau sont essentielles pour garder les dépenses sous contrôle.
Coûts d'observabilité
Les coûts d'observabilité correspondent aux dépenses liées à la supervision, à la journalisation et au traçage des clusters et des workloads Kubernetes. Si des métriques de base sont parfois incluses dans les services managés, une observabilité avancée nécessite des outils supplémentaires ou des intégrations tierces. Ces outils facturent souvent selon le volume de données ingérées, le nombre de ressources supervisées ou la durée de rétention des logs et des métriques.
Négliger les coûts d'observabilité peut entraîner des dépassements de budget, en particulier dans les environnements vastes ou dynamiques générant de gros volumes de télémétrie. Les organisations doivent évaluer leurs besoins en supervision et choisir des outils offrant un contrôle sur la collecte et la rétention des données. L'échantillonnage, le filtrage et l'agrégation des données permettent de réduire les coûts tout en conservant une visibilité sur la santé des clusters et les performances des applications.
Extensions et outils tiers
Les environnements Kubernetes s'appuient souvent sur des extensions et des outils tiers pour des fonctions telles que la sécurité, la sauvegarde, le service mesh ou les intégrations CI/CD. Beaucoup fonctionnent par abonnement ou facturent selon des métriques d'usage comme le nombre de nœuds, de pods ou d'appels API. À mesure que les clusters se développent et que de nouvelles fonctionnalités sont intégrées, ces coûts peuvent représenter une part importante de la facture Kubernetes globale.
Il est important d'inventorier toutes les extensions et d'évaluer leur valeur au regard de leur coût. Les outils inutilisés ou redondants doivent être supprimés, et les outils nécessaires configurés pour un maximum d'efficacité. Lors du choix de nouvelles intégrations, prenez en compte à la fois le prix direct et la consommation indirecte de ressources qu'elles induisent. Une bonne gestion des extensions et des outils tiers évite les dépenses superflues et maintient l'efficacité des opérations Kubernetes.
Tarification Kubernetes par fournisseur cloud
Tarification d'Amazon EKS
Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) applique un modèle tarifaire en couches combinant des frais de gestion de cluster et des coûts d'infrastructure et de fonctionnalités. À la base, Amazon EKS facture des frais horaires par cluster selon le niveau de support de la version Kubernetes. Les clusters exécutant une version sous support standard coûtent 0,10 $ par cluster et par heure, tandis que ceux sous support étendu coûtent 0,60 $ par cluster et par heure.
En plus des frais de cluster, les utilisateurs paient l'infrastructure exécutant leurs workloads, notamment :
- les instances Amazon EC2 utilisées comme worker nodes ;
- les volumes de stockage Amazon EBS ;
- les adresses IPv4 publiques ;
- le trafic réseau, comme la communication entre zones de disponibilité.
Les organisations utilisant AWS Fargate avec EKS sont facturées selon les ressources vCPU et mémoire consommées par les pods, à la seconde, avec un minimum d'une minute.
Amazon EKS propose également des options tarifaires et des fonctionnalités avancées :
- Le control plane provisionné permet de réserver une capacité dédiée de control plane pour les workloads à grande échelle ou sensibles à la latence. Le tarif démarre à 1,65 $ par cluster et par heure pour le niveau XL et augmente selon la capacité choisie.
- EKS Auto Mode automatise le provisionnement et la gestion des nœuds. Avec Auto Mode, un supplément s'ajoute au coût des instances EC2, calculé selon la durée et le type des instances gérées par le service.
Des frais supplémentaires peuvent s'appliquer pour les fonctionnalités EKS et les déploiements hybrides. Les fonctionnalités EKS incluent des intégrations managées telles qu'Argo CD, AWS Controllers for Kubernetes (ACK) et Kubernetes Resource Orchestrator (KRO), facturées à l'heure avec un tarif de base et des métriques d'usage. Pour les déploiements hybrides et en périphérie, la tarification d'Amazon EKS Hybrid Nodes repose sur les vCPU-heures, avec des paliers dégressifs à mesure que l'usage augmente.
Tarification de Google Kubernetes Engine
Google Kubernetes Engine (GKE) applique un modèle tarifaire fondé sur la gestion des clusters, les ressources de compute, le mode d'exploitation du cluster et les frais liés au trafic entrant :
- GKE facture des frais fixes de gestion de 0,10 $ par cluster et par heure, décomptés à la seconde. Ces frais s'appliquent à tous les clusters : Autopilot, zonaux, régionaux et standard multizones.
- Google offre également un niveau gratuit avec 74,40 $ de crédits mensuels par compte de facturation, pouvant couvrir le coût d'un cluster Autopilot ou standard zonal par mois.
Pour les clusters standard, les coûts de compute reposent sur les instances Compute Engine utilisées par les nœuds du cluster. Ces instances sont facturées à la seconde, avec un minimum d'une minute, jusqu'à leur suppression. Les organisations peuvent réduire ces coûts grâce aux remises sur engagement d'utilisation de Compute Engine. GKE inclut sans frais supplémentaires des fonctionnalités comme l'autoscaling, la gestion du cycle de vie des clusters, la visibilité des coûts et la gestion multi-clusters.
La tarification d'Autopilot fonctionne différemment :
- Pour les workloads Autopilot à usage général, GKE facture au pod. Vous payez le CPU, la mémoire et le stockage éphémère demandés par les pods en cours d'exécution, et non les nœuds sous-jacents. Les pods non planifiés, terminés ou en échec ne sont pas facturés.
- Pour les workloads Autopilot demandant du matériel spécifique (GPU, accélérateurs, séries de machines), GKE facture au nœud. Vous payez alors l'intégralité du nœud Compute Engine provisionné, plus un supplément de gestion Autopilot.
Tarification d'Azure Kubernetes Service
Azure Kubernetes Service (AKS) propose les options Free, Standard, Premium et Automatic. Le niveau Free est destiné à l'expérimentation et au développement. Il n'inclut aucun SLA, et vous ne payez que les ressources sous-jacentes. Pour les workloads de production, le niveau Standard ajoute un SLA de disponibilité du serveur d'API avec garantie financière et coûte 73 $ par cluster et par mois.
Le niveau Premium offre un support à long terme des versions Kubernetes. Il inclut le SLA et prolonge le support avec des correctifs de bugs et des mises à jour de sécurité au-delà de la fenêtre de support standard de la communauté Kubernetes. Le tarif Premium est de 438 $ par cluster et par mois.
Les coûts de compute sont facturés séparément selon les machines virtuelles utilisées par les nœuds AKS. Azure prend en charge le paiement à l'usage, les Savings Plans, les réservations et les instances Spot.
AKS Automatic offre une expérience managée avec mises à niveau automatisées, provisionnement des nœuds, montée en charge et configuration réseau. Il coûte 116,80 $ par cluster et par mois pour les composants hébergés, plus les frais de machines virtuelles et des frais supplémentaires par vCPU selon le type de workload : usage général, optimisé pour le calcul, optimisé pour la mémoire, optimisé pour le stockage, calcul confidentiel, calcul haute performance ou calcul accéléré par GPU.
Tarification de DigitalOcean (DOKS)
DigitalOcean Kubernetes (DOKS) ne facture pas le control plane Kubernetes standard. Vous payez les ressources : worker nodes Droplet, stockage bloc, load balancers et dépassements de bande passante. La haute disponibilité du control plane est disponible en option à 40 $ par mois.
Le prix des nœuds dépend du type de Droplet (CPU basique ou dédié) :
- nœuds basiques à partir de 12 $ par mois et par nœud ;
- nœuds optimisés CPU à partir de 42 $ par mois ;
- nœuds à usage général à partir de 63 $ par mois ;
- nœuds optimisés mémoire à partir de 84 $ par mois ;
- nœuds optimisés stockage à partir de 163 $ par mois ;
- nœuds GPU avec NVIDIA H100 facturés à la demande à 3,39 $ par heure et par nœud.
DOKS inclut sans frais supplémentaires des fonctionnalités de gestion Kubernetes : mises à jour, autoscaling, sécurité et observabilité basées sur Cilium Hubble. DigitalOcean Container Registry est gratuit jusqu'à 500 Mio.
La tarification de la bande passante repose sur des allocations mutualisées. Les nœuds basiques incluent un transfert sortant gratuit à partir de 2 000 Gio par nœud et par mois. Le dépassement est facturé 0,01 $ par Gio, tandis que les transferts entrants et internes sont gratuits.
Stratégies d'optimisation des coûts Kubernetes
Voici quelques pistes pour améliorer la gestion des coûts lorsque vous utilisez Kubernetes.
1. Ajuster les requêtes CPU et mémoire (right-sizing)
Des requêtes CPU et mémoire mal calibrées sont une cause fréquente de surdépenses Kubernetes. Lorsque les requêtes sont trop élevées, Kubernetes réserve plus de ressources que les workloads n'en consomment, ce qui entraîne des nœuds sous-utilisés et des coûts d'infrastructure gaspillés. Lorsqu'elles sont trop basses, les workloads peuvent subir du throttling, de l'instabilité ou des évictions en cas de pression sur les ressources. Des outils comme le metrics server de Kubernetes, Prometheus, Goldilocks ou des plateformes cloud-native de gestion des coûts aident à identifier les workloads surprovisionnés.
Avantages
- Améliore l'utilisation des nœuds et réduit les coûts d'infrastructure inactive
- Permet une densité de pods plus élevée par nœud
- Réduit les événements de scaling inutiles du cluster
- Améliore l'efficacité de la planification et la gestion de la capacité
- Peut réduire les besoins en compute cloud et en instances réservées
Inconvénients
- Des réductions trop agressives peuvent provoquer du throttling ou de l'instabilité
- Nécessite une supervision continue et des ajustements réguliers
- Les profils d'usage peuvent varier fortement d'un déploiement à l'autre
- Les workloads avec état ou à forts pics sont plus difficiles à dimensionner précisément
Points clés
- Analysez les tendances d'usage CPU et mémoire sur le long terme plutôt que des instantanés
- Configurez les requêtes et les limites séparément pour éviter tout throttling accidentel
- Utilisez des outils de recommandation comme Goldilocks ou le mode recommandation du VPA
- Appliquez des requêtes par défaut plus faibles dans les environnements de développement et de staging
- Revoyez le dimensionnement après chaque version majeure, changement de trafic ou évolution d'architecture
- Surveillez les événements OOMKilled, le throttling CPU et les taux d'éviction après chaque ajustement
2. Utiliser le Cluster Autoscaler ou un provisionnement de type Karpenter
L'autoscaling de cluster réduit le gaspillage d'infrastructure en ajoutant ou en supprimant automatiquement des worker nodes selon la demande des workloads. Plutôt que d'exécuter un nombre fixe de nœuds, l'autoscaling ajuste dynamiquement la capacité du cluster. Le Cluster Autoscaler de Kubernetes surveille les pods en attente et l'utilisation des nœuds. Il ajoute des nœuds lorsque des workloads ne peuvent pas être planifiés et supprime les nœuds sous-utilisés lorsque la capacité n'est plus nécessaire. Des systèmes de provisionnement plus récents, comme Karpenter pour AWS, sélectionnent dynamiquement les types d'instances selon les besoins des workloads.
Avantages
- Réduit les coûts liés à la capacité inutilisée du cluster
- Adapte automatiquement l'infrastructure à la demande des workloads
- Améliore l'utilisation des ressources sur l'ensemble des nœuds
- Prend en charge le provisionnement dynamique de types d'instances optimisés
- Facilite l'exploitation de la capacité Spot ou préemptive
Inconvénients
- Des politiques de scaling mal conçues peuvent accroître l'instabilité
- Des événements de scaling fréquents peuvent affecter les performances applicatives
- Les délais de scaling peuvent pénaliser les workloads lors de pics soudains
- Supervision et dépannage opérationnels plus complexes
Points clés
- Configurez des seuils de scale-up et de scale-down réalistes
- Testez le comportement de l'autoscaling dans des conditions de trafic proches de la production
- Privilégiez un provisionnement tenant compte des workloads lorsque c'est possible
- Combinez l'autoscaling avec des requêtes de ressources précises au niveau des pods
- Surveillez le renouvellement des nœuds, les pods en attente et la latence de planification
- Évitez un scale-down trop agressif pour les workloads avec état
3. Utiliser l'autoscaling horizontal et vertical des pods
Le Horizontal Pod Autoscaler (HPA) et le Vertical Pod Autoscaler (VPA) optimisent l'usage des ressources au niveau applicatif. Le HPA ajuste le nombre de réplicas de pods selon des métriques comme l'usage CPU, l'usage mémoire ou des métriques applicatives personnalisées. Le VPA ajuste les requêtes CPU et mémoire attribuées à chaque pod selon les profils d'usage observés.
Avantages
- Réduit le surprovisionnement des ressources applicatives
- S'adapte automatiquement à l'évolution du trafic
- Améliore l'efficacité du cluster et la densité des workloads
- Favorise de meilleures performances applicatives en charge
- Réduit les opérations manuelles de scaling
Inconvénients
- Des seuils de scaling mal réglés peuvent créer de l'instabilité
- Le VPA peut redémarrer des workloads lors des ajustements
- Les réactions de scaling peuvent être en retard sur des pics de trafic soudains
- Combiner HPA et VPA peut générer des conflits
Points clés
- Réservez le HPA en priorité aux services sans état et scalables
- Exécutez le VPA en mode recommandation avant d'activer l'automatisation
- Définissez des nombres minimal et maximal de réplicas appropriés
- Utilisez des métriques personnalisées pour des décisions de scaling plus précises
- Surveillez la fréquence de scaling et la stabilité des workloads
- Évitez de baser le scaling uniquement sur le CPU pour les applications sensibles à la mémoire
4. Utiliser les instances Spot ou préemptives avec prudence
Les instances Spot sur AWS et Azure, et les instances préemptives sur Google Cloud, offrent des tarifs inférieurs à ceux des machines virtuelles à la demande. Ces instances à prix réduit conviennent aux workloads tolérants aux pannes, car les fournisseurs cloud peuvent les récupérer avec un très court préavis. Les workloads Kubernetes tels que le traitement par lots, les jobs CI/CD, les workers en arrière-plan et les applications sans état sont souvent de bons candidats pour l'infrastructure Spot.
Avantages
- Peut réduire considérablement les coûts de compute
- Améliore l'efficacité globale de l'infrastructure
- Convient bien aux workloads tolérants aux pannes et au traitement par lots
- Donne accès à une grande capacité de calcul à moindre coût
- S'intègre aux mécanismes de planification de Kubernetes
Inconvénients
- Les instances peuvent être interrompues de manière inattendue
- Ne convient pas aux workloads critiques ou avec état
- Nécessite une conception applicative résiliente
- La disponibilité Spot varie selon la région et le type d'instance
Points clés
- Réservez la capacité Spot en priorité aux workloads non critiques
- Combinez nœuds Spot et à la demande au sein d'un même cluster
- Configurez taints, tolerations et politiques d'affinité de nœuds
- Mettez en place des mécanismes de reprise, de la réplication et une gestion contrôlée des interruptions
- Surveillez la fréquence des interruptions et les temps de reprise des workloads
- Diversifiez les types d'instances et les zones de disponibilité pour limiter les risques d'interruption
5. Définir des budgets par namespace et par équipe
À mesure que les environnements Kubernetes se développent, les clusters sont couramment partagés entre plusieurs équipes, applications et unités métier. Sans mécanismes de gouvernance, l'usage des ressources croît souvent sans propriétaire ni responsabilité clairement définis, rendant les coûts d'infrastructure difficiles à maîtriser. Les budgets et contrôles de ressources au niveau des namespaces aident les organisations à limiter la croissance incontrôlée et à améliorer la visibilité des coûts. Les politiques Kubernetes ResourceQuota et LimitRange permettent de restreindre le CPU, la mémoire, le stockage et le nombre d'objets au sein des namespaces.
Avantages
- Renforce la responsabilisation des équipes sur les coûts
- Empêche une consommation incontrôlée des ressources
- Facilite l'application des politiques de gouvernance et de capacité
- Simplifie l'allocation interne des coûts et le reporting
- Encourage une planification plus efficace des workloads
Inconvénients
- Des quotas stricts peuvent ralentir les workflows de développement
- Les politiques budgétaires nécessitent une maintenance continue
- L'attribution des coûts peut devenir complexe dans les clusters partagés
- Des politiques trop restrictives peuvent créer des frictions opérationnelles
Points clés
- Appliquez systématiquement les politiques ResourceQuota et LimitRange
- Mettez en place l'allocation des coûts avec des outils comme Kubecost ou OpenCost
- Suivez les dépenses par namespace, application ou unité métier
- Révisez régulièrement les politiques de quotas à mesure que les workloads évoluent
- Trouvez l'équilibre entre gouvernance et flexibilité pour les développeurs
- Configurez des alertes en cas de pics d'usage anormaux ou de dépassements budgétaires
Optimisation des coûts Kubernetes avec PerfectScale
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Foire aux questions
Combien coûte Kubernetes ?
Kubernetes en lui-même est gratuit et open source. Les coûts proviennent de son exploitation. Avec un service Kubernetes managé, vous payez généralement :
- des frais de control plane d'environ 0,10 $/heure (~73 $/mois) par cluster sur AWS EKS et Google GKE ;
- les worker nodes, c'est-à-dire les VM exécutant vos workloads — généralement le premier poste de votre facture ;
- le stockage des volumes persistants ;
- le réseau pour le trafic sortant et les load balancers.
Azure AKS facture 73 $/mois pour son niveau de production (Standard). DigitalOcean Kubernetes ne facture pas du tout le control plane.
Qu'est-ce que la tarification de Kubernetes managé ?
La tarification de Kubernetes managé désigne les frais facturés par les fournisseurs cloud — AWS, Google Cloud, Azure, DigitalOcean — pour exploiter et maintenir le control plane Kubernetes à votre place. Au lieu de configurer et de gérer vous-même l'infrastructure du cluster, le fournisseur prend en charge les mises à niveau, les correctifs et la disponibilité.
Vous payez toujours les ressources sous-jacentes consommées par vos workloads : machines virtuelles, stockage et trafic réseau. Les frais de gestion s'ajoutent à ces coûts de ressources.
Combien coûte Amazon EKS ?
Amazon EKS facture 0,10 $ par cluster et par heure (~73 $/mois) pour les clusters exécutant une version Kubernetes sous support standard. Les clusters sous support étendu coûtent 0,60 $ par cluster et par heure.
S'y ajoutent :
- les instances EC2 utilisées comme worker nodes ;
- les volumes de stockage EBS ;
- le trafic réseau (entre zones de disponibilité, sortant) ;
- les adresses IPv4 publiques.
Si vous utilisez AWS Fargate avec EKS, vous payez les vCPU et la mémoire consommés par chaque pod, facturés à la seconde avec un minimum d'une minute.
Combien coûte Google GKE ?
Google GKE facture 0,10 $ par cluster et par heure pour tous les types de clusters. Google offre également 74,40 $ de crédits mensuels par compte de facturation, ce qui couvre gratuitement un cluster zonal ou Autopilot par mois.
Pour les clusters standard, vous payez les instances Compute Engine exécutant vos nœuds. Pour les clusters Autopilot, la tarification fonctionne différemment :
- Workloads à usage général : vous payez le CPU, la mémoire et le stockage demandés par vos pods — pas les nœuds sous-jacents
- Workloads nécessitant des GPU ou du matériel spécifique : GKE facture au nœud, et vous payez l'intégralité du nœud provisionné plus un supplément de gestion Autopilot
Combien coûte Azure AKS ?
Azure AKS propose plusieurs niveaux :
- Niveau Free : aucuns frais de gestion — vous ne payez que les nœuds et les ressources. Pas de SLA. Idéal pour le développement et les tests
- Niveau Standard : 73 $/mois par cluster, avec un SLA de disponibilité à garantie financière. Pour les workloads de production
- Niveau Premium : 438 $/mois par cluster. Ajoute un support à long terme avec correctifs de sécurité et de bugs étendus
- Niveau Automatic : 116,80 $/mois pour les composants hébergés, plus des frais par vCPU selon le type de workload
Les coûts des VM des worker nodes sont facturés séparément, quel que soit le niveau choisi.
Combien coûte DigitalOcean Kubernetes ?
DigitalOcean Kubernetes (DOKS) ne facture pas de frais de control plane. Vous ne payez que les ressources utilisées :
- Nœuds basiques : à partir de 12 $/mois par nœud
- Nœuds optimisés CPU : à partir de 42 $/mois
- Nœuds à usage général : à partir de 63 $/mois
- Nœuds optimisés mémoire : à partir de 84 $/mois
- Nœuds GPU (NVIDIA H100) : 3,39 $/heure par nœud
La haute disponibilité du control plane est une option à 40 $/mois. Le transfert de données sortant est gratuit jusqu'à 2 000 Gio par nœud et par mois, puis facturé 0,01 $ par Gio.