O que são ferramentas de otimização de custos do Kubernetes?
TL;DR: As principais ferramentas de otimização de custos do Kubernetes incluem PerfectScale, Cast AI e ScaleOps. Essas soluções são úteis para alocação e monitoramento detalhado e granular de custos, para economias autônomas e automatizadas, e para otimização de instâncias Spot e gestão de gastos na nuvem. Essas plataformas automatizam o rightsizing e a redução de desperdício sem afetar a performance.
Principais estratégias de otimização usadas por essas ferramentas:
- Rightsizing: ajuste automático das solicitações de CPU/memória para corresponder ao uso real.
- Bin-packing: empacotamento mais denso de pods nos nós para reduzir o número total de nós necessários.
- Uso de instâncias Spot: aproveitamento da capacidade ociosa da nuvem para reduzir custos.
- Detecção de recursos ociosos: identificação e remoção de recursos esquecidos ou subutilizados.
Neste artigo:
- Por que a otimização de custos do Kubernetes é importante
- Otimização de custos do Kubernetes vs. gestão de custos na nuvem
- Principais estratégias usadas pelas ferramentas de otimização de custos
- Ferramentas de otimização de custos do Kubernetes em destaque
- Como escolher a ferramenta certa de otimização de custos do Kubernetes
Por que a otimização de custos do Kubernetes é importante
O autoscaling de cluster sozinho não é suficiente
O autoscaling de cluster no Kubernetes ajusta automaticamente o número de nós de um cluster com base na demanda por recursos. Ele ajuda a evitar a falta de recursos e reduz o esforço manual, mas por si só não garante eficiência de custos. Os autoscalers reagem às solicitações agregadas de recursos, não ao uso real, e podem escalar clusters para acomodar workloads configurados de forma ineficiente, o que resulta em desperdício de gastos.
Depender apenas do autoscaling de cluster também pode esconder ineficiências dentro de workloads individuais. Se as solicitações e os limites de recursos estiverem definidos muito acima do necessário, o autoscaler provisionará mais nós do que o necessário, aumentando os custos de nuvem. A otimização de custos exige visibilidade da utilização em nível de workload e a capacidade de identificar e corrigir recursos superprovisionados.
Solicitações e limites de recursos podem gerar desperdício oculto
O Kubernetes permite definir solicitações e limites de recursos de CPU e memória para garantir que os workloads tenham recursos suficientes. No entanto, quando esses valores são superestimados, eles causam fragmentação e subutilização de recursos. Os nós podem parecer cheios com base nos recursos solicitados, mas ter uma capacidade ociosa significativa, o que impede um bin-packing eficiente e provoca o escalonamento desnecessário de nós.
Esse desperdício oculto é difícil de detectar sem ferramentas especializadas. As soluções de otimização de custos analisam padrões de uso ao longo do tempo, comparam com os valores solicitados e recomendam ou automatizam o rightsizing. Ao alinhar solicitações e limites com o consumo real, as organizações reduzem o desperdício, melhoram a utilização do cluster e diminuem os custos de infraestrutura.
Times de FinOps precisam de alocação de custos em nível de workload
Os times de FinOps rastreiam, gerenciam e otimizam os custos de nuvem em toda a organização. Em ambientes Kubernetes, o faturamento tradicional da nuvem fica aquém, porque os custos são agregados no nível da infraestrutura em vez de detalhados por workload, namespace ou equipe. Essa falta de granularidade dificulta atribuir responsabilidades, orçar com precisão e identificar os principais geradores de custo.
A alocação de custos em nível de workload viabiliza práticas eficazes de FinOps. As ferramentas de otimização de custos coletam e atribuem custos a workloads, equipes ou projetos específicos usando labels, namespaces e metadados personalizados. Essa capacidade permite às organizações implementar chargebacks, acompanhar gastos em relação a orçamentos e dar às equipes a responsabilidade pelos próprios custos de nuvem.
Otimização de custos do Kubernetes vs. gestão de custos na nuvem
A otimização de custos do Kubernetes foca nos desafios de gestão de recursos e faturamento da execução de workloads em clusters Kubernetes. Essas ferramentas oferecem visibilidade da utilização em nível de pod, da eficiência do cluster e dos custos específicos de cada workload — algo que as plataformas gerais de gestão de custos na nuvem muitas vezes não cobrem. Elas trazem insights sobre rightsizing de contêineres, bin-packing e estratégias de escalonamento nativas do Kubernetes na camada de orquestração.
As ferramentas de gestão de custos na nuvem têm escopo mais amplo, cobrindo serviços como armazenamento, rede, bancos de dados e recursos de computação fora do Kubernetes. Embora essas plataformas ofereçam análise de custos, orçamento e relatórios em alto nível, muitas vezes falta a granularidade necessária para otimizar workloads em contêineres. Organizações com workloads significativos no Kubernetes costumam combinar as duas abordagens para obter visibilidade e controle completos sobre os gastos na nuvem.
Conteúdo relacionado: leia nosso guia sobre gestão de custos do Kubernetes (em breve)
Principais estratégias usadas pelas ferramentas de otimização de custos
Rightsizing
O rightsizing ajusta as solicitações e os limites de recursos de contêineres e workloads para corresponder aos padrões reais de uso. Muitos workloads são inicialmente superprovisionados para evitar problemas de performance, o que gera desperdício de recursos e custos mais altos ao longo do tempo. O rightsizing analisa dados históricos de uso, identifica workloads super ou subprovisionados e recomenda ou automatiza ajustes para melhorar a alocação de recursos.
O rightsizing automatizado é útil em ambientes Kubernetes dinâmicos, onde os padrões de uso mudam e o ajuste manual é impraticável. O rightsizing reduz gastos desnecessários e melhora a utilização e a estabilidade do cluster. Muitas ferramentas de otimização de custos oferecem monitoramento contínuo e rightsizing automatizado para manter os recursos alinhados aos requisitos dos workloads.
Bin-packing
O bin-packing distribui workloads entre os nós de forma a maximizar a utilização de recursos e reduzir a capacidade ociosa. O scheduler padrão do Kubernetes faz um empacotamento básico, mas surgem ineficiências quando as solicitações de recursos estão desalinhadas ou o uso dos workloads varia. As ferramentas de bin-packing analisam o uso do cluster e recomendam mudanças em node pools, políticas de agendamento ou configurações de workloads para aumentar a densidade de empacotamento.
Um bin-packing eficaz reduz o número de nós necessários para executar os workloads, diminuindo os custos de infraestrutura. Algumas ferramentas simulam cenários de agendamento e recomendam tipos ou tamanhos de nós para reduzir custos. A otimização contínua de bin-packing ajuda a evitar a fragmentação de recursos e o escalonamento desnecessário.
Uso de instâncias Spot
Instâncias Spot custam menos que instâncias sob demanda, mas podem ser encerradas quando o provedor recupera a capacidade. O Kubernetes pode usar instâncias Spot para workloads não críticos ou stateless graças aos seus recursos de autorrecuperação e reagendamento. As ferramentas de otimização de custos identificam workloads adequados para instâncias Spot e automatizam o agendamento para aumentar a economia sem afetar a confiabilidade.
Essas ferramentas costumam se integrar às APIs da nuvem para monitorar a disponibilidade de Spot e migrar workloads quando interrupções são detectadas. Otimizar o uso de Spot reduz os custos de computação mantendo os níveis de serviço. Equilibrar instâncias Spot e sob demanda é uma estratégia de custo comum em ambientes Kubernetes.
Detecção de recursos ociosos
Recursos ociosos em um cluster Kubernetes, como nós sem uso, pods ociosos ou volumes desanexados, aumentam os gastos. Detectar e remover esses recursos exige monitoramento e correlação dos dados de uso em todo o cluster.
As ferramentas de otimização de custos identificam recursos ociosos ou órfãos e oferecem opções de correção automatizada, como reduzir o número de nós, excluir objetos não utilizados ou recuperar armazenamento. A detecção regular de recursos ociosos ajuda a manter os clusters eficientes e reduz artefatos remanescentes de deployments ou eventos de escalonamento anteriores.
Otimização de autoscaling
O Kubernetes oferece autoscaling horizontal e vertical, mas a eficácia deles depende da configuração e das métricas. As ferramentas de otimização de custos aprimoram o autoscaling analisando o comportamento dos workloads, ajustando limiares de escalonamento e recomendando ou implementando políticas de scaling com base na demanda.
Esse ajuste ajuda a evitar scale-ups desnecessários e garante que os recursos sejam alocados quando necessário. Algumas ferramentas também integram métricas de negócio, como demanda de usuários ou receita, para alinhar o escalonamento da infraestrutura aos objetivos da organização. Um autoscaling otimizado reduz o superprovisionamento em períodos de baixa demanda e o subprovisionamento durante picos de tráfego.
Orçamentos, alertas e detecção de anomalias
Orçamentos e alertas são recursos comuns nas ferramentas de otimização de custos do Kubernetes. Esses sistemas acompanham os gastos em relação a orçamentos predefinidos no nível de cluster, namespace ou workload e disparam alertas quando os limites estão próximos de ser atingidos ou são ultrapassados.
A detecção de anomalias identifica padrões de gasto incomuns ou picos no uso de recursos para que as equipes possam investigar. Alertas e relatórios automatizados ajudam os stakeholders a monitorar estouros ou ineficiências e sustentam o controle contínuo de custos em ambientes nativos da nuvem.
Ferramentas de otimização de custos do Kubernetes em destaque
Ferramentas de otimização e rightsizing automatizados do Kubernetes
1. PerfectScale
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2. CAST AI
A CAST AI é uma plataforma de otimização de Kubernetes que automatiza a gestão de infraestrutura e a redução de custos de nuvem em ambientes Kubernetes. A plataforma analisa o comportamento dos workloads, sinais de performance das aplicações e dados de utilização do cluster para identificar ineficiências e otimizar a alocação de recursos.
Principais recursos:
- Rightsizing automatizado de CPU e memória: ajusta continuamente as solicitações de CPU e memória do Kubernetes com base nos padrões de consumo dos workloads.
- Monitoramento de performance em tempo real: monitora latência, taxas de erro, pods não agendados e kills por falta de memória (OOM) para detectar degradação e acionar a correção.
- Otimização autônoma de infraestrutura: escala os nós do cluster para cima ou para baixo com base na demanda em tempo real dos workloads.
- Otimização e gestão de instâncias Spot: automatiza o uso de instâncias Spot da nuvem e migra workloads para reduzir interrupções.
- Posicionamento preditivo de workloads: posiciona pods em tipos de instância e configurações de hardware adequados com base no comportamento dos workloads.
Fonte: CAST AI
3. ScaleOps
A ScaleOps é uma plataforma de otimização de custos do Kubernetes e gestão de recursos de nuvem focada em visibilidade de custos, eficiência de workloads e utilização de infraestrutura em ambientes Kubernetes. A plataforma oferece alocação e monitoramento de custos para mostrar como os gastos com Kubernetes se distribuem entre clusters, namespaces, equipes, aplicações, labels e annotations.
Principais recursos:
- Alocação detalhada de custos do Kubernetes: oferece visibilidade dos gastos com Kubernetes por cluster, namespace, equipe, aplicação, label e annotation.
- Relatórios e monitoramento de custos personalizáveis: oferece visões de relatório adaptadas a diferentes stakeholders.
- Integração com o faturamento da nuvem para dados de custo precisos: integra-se com AWS Cost and Usage Reports (CUR), GCP Billing Export e Azure Cost Management, incluindo Savings Plans e Reserved Instances (RIs).
- Comparação de custos e acompanhamento de otimizações: compara períodos de tempo para medir economias e acompanhar os esforços de otimização.
- Gestão de custos multicluster: oferece visibilidade centralizada em vários clusters Kubernetes.
Fonte: ScaleOps
4. Kubex.ai
A Kubex.ai é uma plataforma de otimização de infraestrutura Kubernetes e de IA focada em gestão autônoma de recursos, eficiência de workloads e escalonamento em tempo real. A plataforma usa machine learning e IA agêntica para otimizar clusters Kubernetes, workloads e recursos de GPU com menos intervenção manual. A Kubex.ai melhora a elasticidade do cluster, reduz o superprovisionamento, previne problemas como throttling de CPU e kills por OOM e diminui os custos de infraestrutura de nuvem.
Principais recursos:
- Otimização automatizada de recursos do Kubernetes: otimiza workloads e recursos de infraestrutura em tempo real.
- Rightsizing de CPU e memória: ajusta as alocações de CPU e memória dos workloads com base em padrões de uso e modelos preditivos.
- Escalonamento preditivo de pods: gera planos preditivos de escalonamento para pods do Kubernetes.
- Escalonador automatizado de pods: oferece modos de escalonamento somente com recomendações e automatizado.
- Prevenção de kills por OOM e throttling de CPU: detecta saturação de recursos e ajusta configurações para reduzir falhas e throttling.
Fonte: Kubex
Ferramentas de visibilidade de custos, alocação e relatórios de FinOps
5. OpenCost
O OpenCost é uma plataforma de código aberto de monitoramento e alocação de custos do Kubernetes que oferece visibilidade dos gastos com infraestrutura nativa da nuvem. Como projeto neutro em relação a fornecedores, o OpenCost ajuda as organizações a medir, alocar e analisar os custos do Kubernetes e da infraestrutura de nuvem por clusters, workloads, equipes e serviços.
Principais recursos:
- Alocação de custos do Kubernetes: oferece visibilidade de custos por cluster, namespace, pod e contêiner.
- Visibilidade de custos em nível de contêiner: detalha os custos de infraestrutura até o nível do contêiner.
- Arquitetura de código aberto neutra em relação a fornecedores: opera como projeto open source, sem vendor lock-in.
- Integrações com APIs de faturamento da nuvem: integra-se com as APIs de faturamento da AWS, do Microsoft Azure e do Google Cloud.
- Precificação dinâmica de ativos: atualiza os preços da infraestrutura com base nos dados de faturamento da nuvem.
Fonte: OpenCost
6. Kubecost
O Kubecost é uma plataforma de monitoramento e otimização de custos do Kubernetes que oferece visibilidade dos gastos com Kubernetes, reduz o desperdício de infraestrutura e melhora a responsabilidade financeira entre as equipes de engenharia e de FinOps. Criado originalmente como projeto open source, o Kubecost oferece alocação de custos, visibilidade em nível de workload, recomendações de otimização e recursos de governança para ambientes Kubernetes em infraestruturas de nuvem, híbridas e on-premises.
Principais recursos:
- Visibilidade de custos do Kubernetes em tempo real: oferece visibilidade dos custos de infraestrutura por cluster, namespace, workload, contêiner e recursos compartilhados.
- Alocação detalhada de custos e showback: detalha os custos do Kubernetes por equipe, aplicação, produto, namespace e workload.
- Reconciliação da fatura de nuvem: correlaciona o uso do Kubernetes com os dados de faturamento do provedor de nuvem.
- Gestão de custos multicluster: agrega dados de custo e uso de vários clusters.
- Suporte a ambientes multicloud e híbridos: oferece suporte a deployments Kubernetes em nuvem pública, híbrida e on-premises.
Fonte: Kubecost
7. Harness Cloud Cost Management
O Harness Cloud Cost Management é uma plataforma de FinOps e otimização de nuvem que ajuda as organizações a monitorar, alocar, governar e otimizar os gastos com infraestrutura de nuvem em ambientes multicloud e Kubernetes. A plataforma combina visibilidade de custos, recomendações baseadas em IA, automação e governança orientada por políticas para reduzir o desperdício na nuvem e melhorar a eficiência operacional.
Principais recursos:
- Análise de custos de nuvem com IA: analisa padrões de gastos na nuvem e identifica desperdícios.
- Consultas de custos em linguagem natural: permite que os usuários consultem dados de custo em linguagem natural.
- Assistente conversacional de FinOps: oferece análise interativa de custos e tendências na nuvem.
- Recomendações automatizadas de otimização de custos: detecta recursos superprovisionados ou ociosos e gera recomendações.
- Recomendações de rightsizing: cria planos de rightsizing de CPU e memória com base na utilização.
Fonte: Harness
8. CloudZero
A CloudZero é uma plataforma de inteligência de custos de nuvem e visibilidade de custos do Kubernetes que ajuda as organizações a alocar, analisar e otimizar os gastos na nuvem com granularidade. A plataforma oferece alocação de custos do Kubernetes por clusters, namespaces, labels e pods, unificando os custos do Kubernetes com os gastos gerais de infraestrutura de nuvem.
Principais recursos:
- Alocação de custos do Kubernetes: aloca os custos do Kubernetes por cluster, namespace, label e pod.
- Visibilidade de custos em nível de pod e namespace: detalha os custos do Kubernetes nos níveis de pod, namespace e cluster.
- Gestão unificada de custos de nuvem e Kubernetes: combina os custos do Kubernetes e das demais infraestruturas de nuvem em uma única visão.
- Granularidade de custos por hora: oferece visibilidade de custos em intervalos de uma hora.
- Suporte a labeling imperfeito do Kubernetes: aloca gastos mesmo quando as práticas de labeling são inconsistentes.
Fonte: CloudZero
Como escolher a ferramenta certa de otimização de custos do Kubernetes
Ao avaliar ferramentas de otimização de custos do Kubernetes, as organizações devem analisar o quanto cada solução se encaixa em sua infraestrutura, nos fluxos de trabalho de engenharia e na maturidade de FinOps. A ferramenta certa deve oferecer visibilidade granular e recursos práticos de otimização, mantendo a performance e a confiabilidade dos workloads.
Principais critérios a considerar:
- Profundidade da visibilidade do Kubernetes: oferecer insights em nível de cluster, namespace, workload, pod e contêiner.
- Recursos de rightsizing: analisar o uso de CPU e memória ao longo do tempo e ajustar solicitações e limites.
- Automação vs. recomendações: determinar se a ferramenta apenas sugere ações ou se pode automatizá-las, como rightsizing e escalonamento de nós.
- Alocação de custos e suporte a FinOps: atribuir custos por equipe, aplicação, projeto, label, namespace ou unidade de negócio.
- Integração com o faturamento da nuvem: alinhar relatórios de custos do Kubernetes com faturas de nuvem, descontos, capacidade reservada e Savings Plans.
- Suporte a multicluster e multicloud: oferecer visibilidade centralizada entre clusters e provedores.
- Otimização de autoscaling e de nós: melhorar a eficiência do autoscaler, identificar capacidade ociosa e recomendar tipos de nós ou configurações de pools.
- Salvaguardas de confiabilidade: detectar riscos como throttling de CPU, kills por OOM, aumentos de latência ou pods não agendados.
- Suporte a instâncias Spot: identificar workloads adequados e gerenciar o posicionamento em Spot.
- Alertas e detecção de anomalias: oferecer alertas de orçamento e detecção de picos de custo.
- Integrações com fluxos de trabalho: integrar-se com Slack, Microsoft Teams, Jira, Datadog, Grafana ou PagerDuty.
- Governança e controles de política: permitir que as equipes definam quando a otimização é automatizada, revisada ou restrita com base na criticidade do workload.
Conclusão
A otimização eficaz de custos do Kubernetes é um esforço vital e contínuo para o controle financeiro e a eficiência. Ela exige visibilidade granular e combina estratégias técnicas essenciais, como rightsizing e bin-packing, com uma governança sólida de FinOps. Essa abordagem holística minimiza o desperdício, mantém a performance e alinha os gastos de infraestrutura aos objetivos do negócio.