Google Cloud Platform (GCP) недавно анонсировала бета -запуск рекомендаций Google Cloud, а функции и функциональность довольно захватывающие. Задолго до того, что с рекомендациями в GCP вы можете сейчас:
Автоматически получайте анализ шаблонов использования, чтобы помочь вам определить, присутствуют ли ресурсы и политики в области Google Cloud автоматически, если присутствуют чрезмерные политики доступа к чрезмерно допустимым политикам, и на основе их на основе аналогичных пользователей в вашей организации выберите оптимальный размер виртуальной машины для Ваша рабочая нагрузка, потому что большинство клиентов GCP изначально предоставляют машины, которые слишком маленькие или слишком большие. Это все довольно круто, но на самом деле это старые новости.
Агент Magalix (который можно найти на рынке Google Cloud), занимается этим с первого дня. Буквально на прошлой неделе с выпуском Kubeadvisor, мы теперь позволяем разработчикам и инженерам DevOps получать постоянные рекомендации специально для экономии денег на любом облачном провайдере (включая GCP), принять лучшие практики для конфигурации кластера и оптимизировать использование ресурсов с производительностью приложений.
Kubeadvisor помогает вам выбрать правильный тип виртуальной машины, правильные ограничения и ресурсы, и может даже предложить, как оптимизировать ваши кластеры K8S на основе модели выставления счетов вашего облачного провайдера.
Так же, как Google Cloud, мы обнаружили, что пользователи Kubernetes часто находятся в центре или недостаточно, и могут сэкономить до 80% на своих облачных затратах, используя Kubeadvisor. В этой статье мы узнаем, как работает Kubeadvisor и как он может помочь сэкономить на облачных затратах, оптимизируя производительность приложений на Kubernetes.
Оригинал: «https://dev.to/ahmedat71538826/how-to-save-up-to-80-on-google-kubernetes-engine-using-magalix-kubeadvisor-2c79»