TL;DR
O Kubernetes em si é gratuito. O que custa dinheiro é tudo ao redor dele — o control plane gerenciado, os worker nodes, o armazenamento e a rede.
Veja o que você precisa saber:
- Taxa do control plane: AWS EKS e Google GKE cobram ~US$ 0,10/hora (~US$ 73/mês) por cluster. O Azure AKS cobra US$ 73/mês para produção. A DigitalOcean não cobra nada pelo control plane
- Maior fator de custo: Worker nodes (VMs) — é daí que vem a maior parte da sua fatura
- Nível gratuito do GKE: Um cluster zonal ou Autopilot gratuito por mês (crédito de ~US$ 74,40)
- Opções serverless como GKE Autopilot e AWS Fargate cobram pelo uso de recursos de cada pod, não por nó
- Principais formas de cortar custos: faça right-sizing dos requests de CPU e memória, use autoscaling, rode instâncias Spot para workloads não críticos e defina orçamentos por namespace para cada time
Quanto mais clusters você executa, mais rápido as taxas do control plane se acumulam — leve isso em conta antes de dividir ambientes.
O Que É o Preço do Kubernetes?
O Kubernetes é uma plataforma gratuita e de código aberto, mas muitas organizações optam por soluções gerenciadas de Kubernetes, geralmente na nuvem, para reduzir a complexidade operacional. O preço do Kubernetes gerenciado normalmente envolve uma taxa de gerenciamento de US$ 0,10/hora (US$ 73–74/mês) por cluster nos principais provedores de nuvem (AWS EKS, Google GKE, Azure AKS), além dos custos de worker nodes (VMs), armazenamento e rede (tráfego de saída de dados). O GKE oferece um nível gratuito, enquanto alternativas como o DigitalOcean Kubernetes dispensam a taxa do control plane, cobrando apenas pelos recursos.
Principais componentes do preço:
- Taxa de gerenciamento do cluster: As principais nuvens (EKS, GKE, AKS) geralmente cobram US$ 0,10 por cluster por hora pelo control plane.
- Worker nodes (computação): Você paga pelas VMs subjacentes (EC2, GCE, Azure VMs) usadas pelas suas aplicações, com custos que dependem dos requisitos de CPU/RAM.
- Armazenamento e rede: Armazenamento persistente (EBS, Persistent Disk) e o tráfego de saída de rede geram cobranças extras.
Destaques por provedor:
- Amazon EKS: O suporte padrão custa US$ 0,10 por cluster por hora; o Suporte Estendido custa US$ 0,50/hora adicionais.
- Google GKE: Oferece um nível gratuito com US$ 74,40 em créditos mensais (um cluster zonal ou Autopilot).
- Azure AKS: Oferece gerenciamento de cluster gratuito, cobrando apenas pelos nós e recursos.
- DigitalOcean (DOKS): Plano de gerenciamento gratuito; nós a partir de US$ 12/mês.
Estratégias de otimização de custos:
- Faça right-sizing dos requests de CPU e memória: Escolha os tamanhos adequados de VM para evitar o superprovisionamento
- Use o Cluster Autoscaler ou provisionamento no estilo Karpenter: Adicione ou remova nós automaticamente com base nos pods pendentes e na demanda dos workloads, evitando pagar por capacidade ociosa.
- Use autoscaling horizontal e vertical de pods: Escale as réplicas de pods ou ajuste os requests de CPU/memória com base no uso real, em vez de estimativas fixas de pico.
- Use instâncias Spot ou preemptivas com cautela: Utilize as Spot Instances da AWS ou as VMs preemptivas do GCP para workloads não críticos e economize até 90% em computação.
- Defina orçamentos por namespace e por time: Use cotas, labels e ferramentas de alocação de custos para acompanhar os gastos por time ou ambiente e evitar custos descontrolados.
Neste artigo:
- Quais São os Principais Modelos Operacionais e de Custo do Kubernetes
- Quais Fatores Afetam o Preço do Kubernetes Gerenciado?
- Preços do Kubernetes por Provedor de Nuvem
- Estratégias de Otimização de Custos no Kubernetes
Quais São os Principais Modelos Operacionais e de Custo do Kubernetes
Kubernetes Autogerenciado
O Kubernetes autogerenciado envolve implantar e manter seus próprios clusters, seja on-premises ou em máquinas virtuais na nuvem. Nessa abordagem, você é responsável por provisionar a infraestrutura de computação, instalar o Kubernetes, configurar rede e armazenamento e cuidar de tarefas operacionais como upgrades, escalonamento e resolução de problemas. Os principais custos vêm do hardware ou das máquinas virtuais subjacentes, dos dispositivos de armazenamento, da largura de banda de rede e dos softwares ou ferramentas que você integra para monitoramento, segurança ou backup.
A sobrecarga operacional é um fator importante no Kubernetes autogerenciado. Você precisa de um time com expertise para gerenciar o ciclo de vida do cluster, manter os patches de segurança em dia e garantir alta disponibilidade. Embora esse modelo ofereça flexibilidade e controle, ele costuma resultar em um custo total de propriedade mais alto devido ao maior esforço de equipe e ao potencial de indisponibilidade causado por configurações incorretas ou falhas. Para organizações com requisitos rígidos de conformidade ou necessidades específicas de infraestrutura, o Kubernetes autogerenciado pode ser necessário, mas é importante considerar tanto os custos diretos quanto os indiretos.
Kubernetes Gerenciado na Nuvem
Serviços de Kubernetes gerenciado, como Amazon EKS, Google Kubernetes Engine, Azure Kubernetes Service e DigitalOcean Kubernetes, oferecem gerenciamento automatizado de clusters, incluindo provisionamento, upgrades, aplicação de patches e monitoramento. Esses serviços reduzem a complexidade operacional, permitindo que os times se concentrem em implantar e gerenciar workloads em vez da infraestrutura subjacente. Os provedores de nuvem normalmente cobram uma taxa de gerenciamento por cluster ou control plane, além dos custos de computação, armazenamento e rede consumidos pelos workloads.
A principal vantagem do Kubernetes gerenciado é a redução da carga operacional e a implantação mais rápida. No entanto, os preços podem variar entre provedores e incluir custos adicionais para recursos como autoscaling, redes avançadas e observabilidade integrada. Embora os serviços gerenciados simplifiquem a operação dos clusters, eles podem impor limitações de configuração e personalização. As organizações devem analisar o modelo de preços e o conjunto de recursos de cada provedor para garantir o alinhamento com os requisitos operacionais e de orçamento.
Kubernetes Serverless ou Autopilot
Ofertas de Kubernetes serverless ou Autopilot, como o Google Kubernetes Engine Autopilot ou o AWS Fargate para EKS, abstraem o gerenciamento da infraestrutura. Nesses modelos, o provedor de nuvem gerencia tanto o control plane quanto os worker nodes, e os usuários são cobrados com base nos recursos consumidos pelos workloads, em vez de pagar por uma capacidade fixa de nós. Essa abordagem pay-as-you-go pode reduzir o desperdício ao eliminar recursos subutilizados e simplificar o escalonamento do cluster.
Embora o Kubernetes serverless possa reduzir custos para workloads variáveis, ele costuma ter um preço maior em comparação com os serviços gerenciados tradicionais. Pode haver limitações nos recursos suportados, na personalização e na integração com certas ferramentas de terceiros. Além disso, workloads com padrões de uso previsíveis e estáveis podem não apresentar diferenças significativas de custo. As organizações devem analisar as características dos workloads e as calculadoras de preços dos provedores para determinar se um modelo serverless ou Autopilot atende às suas necessidades.
Quais Fatores Afetam o Preço do Kubernetes Gerenciado?
Custos de Computação
Os custos de computação representam a maior parcela das despesas com Kubernetes. Eles são determinados pelo tipo e pela quantidade de máquinas virtuais ou servidores físicos usados como worker nodes no cluster. Os preços variam com base nas especificações de CPU, memória e, em alguns casos, GPU, além do provedor de nuvem ou do hardware on-premises. Em clusters na nuvem, os custos podem oscilar dependendo das famílias de instâncias, dos commitments de instâncias reservadas e do uso de instâncias sob demanda, Spot ou preemptivas.
Gerenciar os recursos de computação é fundamental para controlar os custos do Kubernetes. O superprovisionamento gera desperdício, enquanto o subprovisionamento pode causar problemas de desempenho. Ferramentas de autoscaling e right-sizing ajudam a alinhar a alocação de recursos com a demanda dos workloads. As organizações devem monitorar a utilização dos nós e ajustar as configurações para evitar gastos desnecessários sem comprometer a confiabilidade das aplicações.
Taxas do Control Plane
O control plane gerencia o agendamento, o escalonamento e a orquestração dos workloads. Os serviços de Kubernetes gerenciado normalmente cobram uma taxa pela operação do control plane, que pode ser uma mensalidade fixa por cluster ou baseada no uso. Essa taxa cobre os custos do provedor para operar e manter o servidor de API do Kubernetes, o banco de dados etcd e outros componentes essenciais à operação do cluster.
As taxas do control plane podem impactar significativamente o custo total, especialmente ao executar vários clusters por questões de isolamento, conformidade ou limites organizacionais. Alguns provedores oferecem control planes gratuitos até um determinado tamanho ou nível de cluster, enquanto outros sempre cobram. Ao planejar o orçamento para Kubernetes, considere esses custos recorrentes nas decisões sobre proliferação de clusters, configurações multiambiente e clusters de desenvolvimento versus produção.
Custos de Armazenamento
Os custos de armazenamento no Kubernetes dependem do tipo, do tamanho e do nível de desempenho dos volumes de armazenamento persistente anexados aos workloads. Os provedores de nuvem oferecem várias opções de armazenamento, como armazenamento em bloco, armazenamento de objetos e armazenamento conectado à rede, cada uma com sua própria estrutura de preços. Os custos podem se acumular tanto pela capacidade provisionada quanto pelo volume de dados lidos ou gravados, especialmente em workloads de alto IO ou aplicações stateful, como bancos de dados.
Escolher a classe de armazenamento correta e otimizar o tamanho dos volumes é essencial para gerenciar os custos de armazenamento. O superprovisionamento pode gerar despesas desnecessárias, enquanto o subprovisionamento traz riscos de indisponibilidade das aplicações ou perda de dados. Recursos como backups, snapshots e replicação podem gerar cobranças extras. Auditar o uso do armazenamento e limpar volumes não utilizados ou dados obsoletos ajuda a reduzir os custos contínuos.
Custos de Rede
Os custos de rede em clusters Kubernetes vêm da comunicação interna do cluster, do tráfego de entrada e saída e de recursos avançados de rede, como load balancers ou interconexões privadas. Os provedores de nuvem normalmente cobram pela transferência de dados entre regiões ou para a internet, e esses custos podem se acumular em aplicações com tráfego intenso. A rede intra-cluster, como a comunicação entre pods na mesma região ou zona de disponibilidade, costuma ser mais barata, mas ainda assim deve ser monitorada.
Implantar load balancers externos ou usar plugins de rede avançados pode gerar cobranças adicionais. É importante entender o modelo de preços de rede do seu provedor de nuvem, incluindo os custos de endereços IP públicos, VPNs e interconexões. Otimizar a arquitetura das aplicações para minimizar transferências de dados desnecessárias e escolher a configuração de rede adequada ajuda a controlar esses custos. O monitoramento e a análise do uso da rede são importantes para manter as despesas sob controle.
Custos de Observabilidade
Os custos de observabilidade se referem às despesas associadas ao monitoramento, à geração de logs e ao rastreamento de clusters e workloads Kubernetes. Embora métricas básicas possam estar incluídas nos serviços gerenciados, a observabilidade avançada exige ferramentas adicionais ou integrações de terceiros. Essas ferramentas costumam cobrar com base no volume de dados ingeridos, no número de recursos monitorados ou no período de retenção de logs e métricas.
Não considerar os custos de observabilidade pode levar a estouros de orçamento, especialmente em ambientes grandes ou dinâmicos com alto volume de dados de telemetria. As organizações devem avaliar seus requisitos de monitoramento e escolher ferramentas que ofereçam controle sobre a coleta e a retenção de dados. Amostragem, filtragem e agregação de dados podem ajudar a reduzir custos sem perder visibilidade sobre a saúde do cluster e o desempenho das aplicações.
Add-Ons e Ferramentas de Terceiros
Ambientes Kubernetes costumam depender de add-ons e ferramentas de terceiros para funções como segurança, backup, service mesh ou integrações de CI/CD. Muitas dessas ferramentas operam com modelos de assinatura ou cobram com base em métricas de uso, como número de nós, pods ou chamadas de API. À medida que os clusters escalam e novos recursos são integrados, esses custos podem se tornar uma parte significativa da fatura total do Kubernetes.
É importante inventariar todos os add-ons e avaliar o valor de cada um em relação ao custo. Ferramentas não utilizadas ou redundantes devem ser removidas, e as necessárias devem ser configuradas para operar com eficiência. Ao selecionar novas integrações, considere tanto o preço direto quanto o consumo indireto de recursos que elas introduzem. Gerenciar add-ons e ferramentas de terceiros ajuda a evitar gastos desnecessários e a manter a operação do Kubernetes eficiente.
Preços do Kubernetes por Provedor de Nuvem
Preços do Amazon EKS
O Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) usa um modelo de preços em camadas que combina taxas de gerenciamento de cluster com cobranças pela infraestrutura e pelos recursos subjacentes. No nível básico, o Amazon EKS cobra uma taxa horária por cluster que depende do nível de suporte da versão do Kubernetes. Clusters com uma versão em suporte padrão custam US$ 0,10 por cluster por hora, enquanto clusters em suporte estendido custam US$ 0,60 por cluster por hora.
Além da taxa do cluster, os usuários pagam pela infraestrutura que executa seus workloads. Isso inclui:
- Instâncias Amazon EC2 usadas como worker nodes
- Volumes de armazenamento Amazon EBS
- Endereços IPv4 públicos
- Tráfego de rede, como a comunicação entre Zonas de Disponibilidade.
Organizações que usam o AWS Fargate com o EKS são cobradas com base nos recursos de vCPU e memória consumidos pelos pods, em um modelo de cobrança por segundo com mínimo de um minuto.
O Amazon EKS também oferece níveis de preço e recursos avançados:
- O control plane provisionado permite que as organizações reservem capacidade dedicada de control plane para workloads de alta escala ou sensíveis à latência. Os preços começam em US$ 1,65 por cluster por hora no nível XL e aumentam conforme o nível de capacidade selecionado.
- O EKS Auto Mode automatiza o provisionamento e o gerenciamento de nós. Com o Auto Mode, os usuários pagam uma cobrança adicional sobre o custo da instância EC2, com base na duração e no tipo das instâncias gerenciadas pelo serviço.
Cobranças adicionais podem se aplicar aos recursos do EKS e a implantações híbridas. Os recursos do EKS incluem integrações gerenciadas como Argo CD, AWS Controllers for Kubernetes (ACK) e Kubernetes Resource Orchestrator (KRO), cobradas por hora com uma taxa base e métricas baseadas em uso. Para implantações híbridas e de edge, o preço do Amazon EKS Hybrid Nodes é baseado em vCPU-horas, com preços escalonados que diminuem conforme o uso cresce.
Preços do Google Kubernetes Engine
O Google Kubernetes Engine (GKE) usa um modelo de preços baseado em gerenciamento de cluster, recursos de computação, modo de operação do cluster e cobranças relacionadas a ingress:
- O GKE cobra uma taxa fixa de gerenciamento de cluster de US$ 0,10 por cluster por hora, faturada em incrementos de um segundo. Essa taxa se aplica a todos os clusters, incluindo Autopilot, zonais, regionais e clusters standard multizonais.
- O Google também oferece um nível gratuito com US$ 74,40 em créditos mensais por conta de faturamento, que pode cobrir o custo de um cluster Autopilot ou standard zonal por mês.
Para clusters standard, os custos de computação são baseados nas instâncias do Compute Engine usadas pelos nós do cluster. Essas instâncias são cobradas por segundo, com mínimo de um minuto, até que os nós sejam excluídos. As organizações podem reduzir esses custos com os descontos por compromisso de uso (committed use) do Compute Engine. O GKE inclui recursos como autoscaling, gerenciamento do ciclo de vida do cluster, visibilidade de custos e gerenciamento de múltiplos clusters sem custo adicional.
O preço do Autopilot funciona de forma diferente:
- Para workloads Autopilot de uso geral, o GKE usa cobrança baseada em pods. Os usuários pagam pela CPU, memória e armazenamento efêmero solicitados pelos pods em execução, em vez de pagar pelos nós subjacentes. Pods não agendados, concluídos ou com falha não são cobrados.
- Para workloads Autopilot que solicitam hardware específico, como GPUs, aceleradores ou séries de máquinas, o GKE usa cobrança baseada em nós. Nesse modelo, os usuários pagam pelo nó completo do Compute Engine provisionado para o workload, mais um adicional de gerenciamento do Autopilot.
Preços do Azure Kubernetes Service
O Azure Kubernetes Service (AKS) oferece as opções de preço Free, Standard, Premium e Automatic. O nível Free é destinado a experimentação e desenvolvimento. Não possui SLA, e os usuários pagam apenas pelos recursos subjacentes. Para workloads de produção, o nível Standard adiciona um SLA de disponibilidade do servidor de API com garantia financeira e custa US$ 73 por cluster por mês.
O nível Premium oferece suporte de longo prazo a versões do Kubernetes. Inclui o SLA e estende o suporte com correções de bugs e atualizações de segurança além da janela padrão de suporte da comunidade Kubernetes. O preço do Premium é de US$ 438 por cluster por mês.
Os custos de computação são cobrados separadamente com base nas máquinas virtuais usadas pelos nós do AKS. O Azure oferece preços pay-as-you-go, Savings Plans, reservas e instâncias Spot.
O AKS Automatic oferece uma experiência gerenciada, com upgrades automatizados, provisionamento de nós, escalonamento e configuração de rede. Custa US$ 116,80 por cluster por mês pelos componentes hospedados, mais as cobranças de máquinas virtuais e taxas adicionais por vCPU conforme o tipo de workload, como uso geral, otimizado para computação, otimizado para memória, otimizado para armazenamento, computação confidencial, computação de alto desempenho ou computação acelerada por GPU.
Preços do DigitalOcean (DOKS)
O DigitalOcean Kubernetes (DOKS) não cobra pelo control plane padrão do Kubernetes. Os usuários pagam pelos recursos, incluindo worker nodes Droplet, armazenamento em bloco, load balancers e excedentes de largura de banda. A alta disponibilidade para o control plane está disponível como um add-on por US$ 40 por mês.
O preço dos nós depende do tipo de Droplet (opções de CPU básica ou dedicada):
- Nós básicos a partir de US$ 12 por mês por nó.
- Nós otimizados para CPU a partir de US$ 42 por mês.
- Nós de uso geral a partir de US$ 63 por mês.
- Nós otimizados para memória a partir de US$ 84 por mês.
- Nós otimizados para armazenamento a partir de US$ 163 por mês.
- Nós com GPU NVIDIA H100 são cobrados sob demanda a US$ 3,39 por hora por nó.
O DOKS inclui recursos de gerenciamento do Kubernetes sem custo adicional, como atualizações, autoscaling e segurança e observabilidade baseadas no Cilium Hubble. O DigitalOcean Container Registry é gratuito até 500 MiB.
O preço da largura de banda usa franquias compartilhadas. Nós básicos incluem transferência de dados de saída gratuita a partir de 2.000 GiB por nó por mês. O excedente custa US$ 0,01 por GiB, enquanto as transferências de entrada e internas são gratuitas.
Estratégias de Otimização de Custos no Kubernetes
Confira algumas formas de melhorar o gerenciamento de custos ao usar o Kubernetes.
1. Faça Right-Sizing dos Requests de CPU e Memória
Requests incorretos de CPU e memória são uma causa comum de gastos excessivos no Kubernetes. Quando os requests são definidos muito altos, o Kubernetes reserva mais recursos do que os workloads realmente utilizam, resultando em nós subutilizados e desperdício de custos de infraestrutura. Quando os requests são muito baixos, os workloads podem sofrer throttling, instabilidade ou remoção (eviction) sob pressão de recursos. Ferramentas como o metrics server do Kubernetes, Prometheus, Goldilocks ou plataformas de gerenciamento de custos nativas da nuvem podem ajudar a identificar workloads superprovisionados.
Prós
- Melhora a utilização dos nós e reduz os custos de infraestrutura ociosa
- Permite maior densidade de pods por nó
- Reduz eventos desnecessários de escalonamento do cluster
- Ajuda a melhorar a eficiência do agendamento e o planejamento de capacidade
- Pode reduzir as necessidades de computação na nuvem e de instâncias reservadas
Contras
- Reduções agressivas podem causar throttling ou instabilidade
- Exige monitoramento contínuo e ajustes periódicos
- Os padrões de uso podem variar significativamente entre deployments
- Workloads stateful ou com picos intensos são mais difíceis de dimensionar com precisão
Pontos de Atenção
- Analise tendências de uso de CPU e memória de longo prazo em vez de recortes curtos
- Configure requests e limits separadamente para evitar throttling acidental
- Use ferramentas de recomendação como o Goldilocks ou o modo de recomendação do VPA
- Aplique requests padrão menores em ambientes de desenvolvimento e staging
- Revise o dimensionamento após grandes lançamentos, mudanças de tráfego ou atualizações de arquitetura
- Monitore eventos OOMKilled, throttling de CPU e taxas de eviction após os ajustes
2. Use o Cluster Autoscaler ou Provisionamento no Estilo Karpenter
O autoscaling de cluster reduz o desperdício de infraestrutura ao adicionar ou remover worker nodes automaticamente com base na demanda dos workloads. Em vez de executar um número fixo de nós, o autoscaling ajusta a capacidade do cluster dinamicamente. O Cluster Autoscaler do Kubernetes monitora pods pendentes e a utilização dos nós. Ele adiciona nós quando os workloads não podem ser agendados e remove nós subutilizados quando a capacidade não é mais necessária. Sistemas de provisionamento mais recentes, como o Karpenter para AWS, selecionam tipos de instância dinamicamente com base nos requisitos dos workloads.
Prós
- Reduz custos causados por capacidade ociosa do cluster
- Adapta automaticamente a infraestrutura à demanda dos workloads
- Melhora a utilização de recursos entre os nós
- Permite o provisionamento dinâmico de tipos de instância otimizados
- Possibilita um melhor aproveitamento de capacidade Spot ou preemptiva
Contras
- Políticas de escalonamento mal configuradas podem aumentar a instabilidade
- Eventos frequentes de escalonamento podem afetar o desempenho das aplicações
- Atrasos no escalonamento podem impactar os workloads durante picos rápidos
- Monitoramento operacional e troubleshooting mais complexos
Pontos de Atenção
- Configure limites realistas de scale-up e scale-down
- Teste o comportamento do autoscaling em condições de tráfego semelhantes às de produção
- Use provisionamento com reconhecimento de workload sempre que possível
- Combine o autoscaling com requests de recursos precisos nos pods
- Monitore a rotatividade de nós, os pods pendentes e a latência de agendamento
- Evite comportamentos agressivos de scale-down para workloads stateful
3. Use Autoscaling Horizontal e Vertical de Pods
O Horizontal Pod Autoscaler (HPA) e o Vertical Pod Autoscaler (VPA) otimizam o uso de recursos no nível da aplicação. O HPA escala o número de réplicas de pods com base em métricas como uso de CPU, uso de memória ou métricas customizadas da aplicação. O VPA ajusta os requests de CPU e memória atribuídos a pods individuais com base nos padrões de uso observados.
Prós
- Reduz recursos superprovisionados nas aplicações
- Adapta-se automaticamente a mudanças nos padrões de tráfego
- Melhora a eficiência do cluster e a densidade de workloads
- Contribui para um melhor desempenho das aplicações sob carga
- Ajuda a reduzir operações manuais de escalonamento
Contras
- Limites de escalonamento incorretos podem gerar instabilidade
- O VPA pode reiniciar workloads durante os ajustes
- As reações de escalonamento podem não acompanhar picos súbitos de tráfego
- Combinar HPA e VPA pode gerar conflitos
Pontos de Atenção
- Use o HPA principalmente para serviços stateless e escaláveis
- Execute o VPA em modo de recomendação antes de ativar a automação
- Defina números mínimo e máximo de réplicas adequados
- Use métricas customizadas para decisões de escalonamento mais precisas
- Monitore a frequência de escalonamento e a estabilidade dos workloads
- Evite escalar com base apenas em CPU para aplicações sensíveis a memória
4. Use Instâncias Spot ou Preemptivas com Cautela
Instâncias Spot na AWS e no Azure, e instâncias preemptivas no Google Cloud, oferecem preços mais baixos em comparação com máquinas virtuais sob demanda. Essas instâncias com desconto são adequadas para workloads tolerantes a falhas, já que os provedores de nuvem podem retomá-las com pouca antecedência. Workloads Kubernetes como processamento em lote, jobs de CI/CD, workers em segundo plano e aplicações stateless costumam ser bons candidatos para infraestrutura Spot.
Prós
- Pode reduzir substancialmente os custos de computação
- Melhora a eficiência geral da infraestrutura
- Funciona bem para workloads tolerantes a falhas e em lote
- Permite capacidade de computação em larga escala a um custo menor
- Integra-se aos controles de agendamento do Kubernetes
Contras
- As instâncias podem ser encerradas inesperadamente
- Não é adequado para workloads críticos ou stateful
- Exige um design de aplicação resiliente
- A disponibilidade de Spot varia por região e tipo de instância
Pontos de Atenção
- Use capacidade Spot principalmente para workloads não críticos
- Combine nós Spot e sob demanda no mesmo cluster
- Configure taints, tolerations e políticas de afinidade de nós
- Implemente retentativas, replicação e tratamento controlado de interrupções
- Monitore a frequência de interrupções e os tempos de recuperação dos workloads
- Diversifique tipos de instância e zonas de disponibilidade para reduzir o risco de interrupção
5. Defina Orçamentos por Namespace e por Time
À medida que os ambientes Kubernetes crescem, os clusters costumam ser compartilhados entre vários times, aplicações e unidades de negócio. Sem controles de governança, o uso de recursos frequentemente se expande sem donos claros nem responsabilização, dificultando o gerenciamento dos custos de infraestrutura. Orçamentos e controles de recursos no nível de namespace ajudam as organizações a limitar o crescimento descontrolado e melhorar a visibilidade de custos. As políticas ResourceQuota e LimitRange do Kubernetes podem restringir CPU, memória, armazenamento e contagem de objetos dentro dos namespaces.
Prós
- Melhora a responsabilização por custos entre os times
- Evita o consumo descontrolado de recursos
- Ajuda a aplicar políticas de governança e capacidade
- Simplifica a alocação interna de custos e os relatórios
- Incentiva um planejamento mais eficiente dos workloads
Contras
- Cotas rígidas podem desacelerar os fluxos de desenvolvimento
- As políticas de orçamento exigem manutenção contínua
- A atribuição de custos pode se tornar complexa em clusters compartilhados
- Políticas excessivamente restritivas podem gerar atrito operacional
Pontos de Atenção
- Use as políticas ResourceQuota e LimitRange de forma consistente
- Implemente a alocação de custos com ferramentas como Kubecost ou OpenCost
- Acompanhe os gastos por namespace, aplicação ou unidade de negócio
- Revise as políticas de cota regularmente conforme os workloads evoluem
- Equilibre os controles de governança com a flexibilidade dos desenvolvedores
- Estabeleça alertas para picos anormais de uso ou estouros de orçamento
Otimização de Custos do Kubernetes com PerfectScale
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Perguntas Frequentes
Quanto custa o Kubernetes?
O Kubernetes em si é gratuito e de código aberto. Os custos vêm da operação. Se você usa um serviço de Kubernetes gerenciado, normalmente paga:
- Uma taxa de control plane de cerca de US$ 0,10/hora (~US$ 73/mês) por cluster no AWS EKS e no Google GKE
- Custos de worker nodes pelas VMs onde seus workloads rodam — geralmente a maior parte da fatura
- Custos de armazenamento para volumes persistentes
- Custos de rede para saída de dados e load balancers
O Azure AKS cobra US$ 73/mês pelo nível de produção (Standard). O DigitalOcean Kubernetes não cobra nada pelo control plane.
O que é o preço do Kubernetes gerenciado?
O preço do Kubernetes gerenciado se refere às taxas cobradas pelos provedores de nuvem — como AWS, Google Cloud, Azure e DigitalOcean — para executar e manter o control plane do Kubernetes por você. Em vez de configurar e gerenciar a infraestrutura do cluster por conta própria, o provedor cuida dos upgrades, dos patches e da disponibilidade.
Você ainda paga pelos recursos subjacentes que seus workloads utilizam: máquinas virtuais, armazenamento e tráfego de rede. A taxa de gerenciamento é cobrada além desses custos de recursos.
Quanto custa o Amazon EKS?
O Amazon EKS cobra US$ 0,10 por cluster por hora (~US$ 73/mês) para clusters com uma versão do Kubernetes em suporte padrão. Clusters em suporte estendido custam US$ 0,60 por cluster por hora.
Além disso, você paga por:
- Instâncias EC2 usadas como worker nodes
- Volumes de armazenamento EBS
- Tráfego de rede (entre AZs, saída)
- Endereços IPv4 públicos
Se você usa o AWS Fargate com o EKS, paga por vCPU e memória consumidos por cada pod, com cobrança por segundo e mínimo de um minuto.
Quanto custa o Google GKE?
O Google GKE cobra US$ 0,10 por cluster por hora para todos os tipos de cluster. O Google também oferece US$ 74,40 em créditos mensais por conta de faturamento, o que cobre um cluster zonal ou Autopilot por mês sem custo.
Para clusters standard, você paga pelas instâncias do Compute Engine que executam seus nós. Para clusters Autopilot, o preço funciona de forma diferente:
- Workloads de uso geral: Você paga pela CPU, memória e armazenamento solicitados pelos seus pods — não pelos nós subjacentes
- Workloads que precisam de GPUs ou hardware específico: O GKE usa cobrança baseada em nós, na qual você paga pelo nó completo provisionado mais um adicional de gerenciamento do Autopilot
Quanto custa o Azure AKS?
O Azure AKS tem vários níveis:
- Nível Free: Sem taxa de gerenciamento — você paga apenas pelos nós e recursos. Sem SLA. Ideal para desenvolvimento e testes
- Nível Standard: US$ 73/mês por cluster, com SLA de disponibilidade com garantia financeira. Para workloads de produção
- Nível Premium: US$ 438/mês por cluster. Adiciona suporte de longo prazo com correções estendidas de segurança e bugs
- Nível Automatic: US$ 116,80/mês pelos componentes hospedados, mais cobranças por vCPU conforme o tipo de workload
Os custos das VMs dos worker nodes são cobrados separadamente, além do nível escolhido.
Quanto custa o DigitalOcean Kubernetes?
O DigitalOcean Kubernetes (DOKS) não cobra taxa de control plane. Você paga apenas pelos recursos que usa:
- Nós básicos: A partir de US$ 12/mês por nó
- Nós otimizados para CPU: A partir de US$ 42/mês
- Nós de uso geral: A partir de US$ 63/mês
- Nós otimizados para memória: A partir de US$ 84/mês
- Nós com GPU (NVIDIA H100): US$ 3,39/hora por nó
A alta disponibilidade para o control plane é um add-on opcional por US$ 40/mês. A transferência de dados de saída é gratuita até 2.000 GiB por nó por mês, com excedentes a US$ 0,01 por GiB.