Kubernetes 不贵,糊涂才贵 聊聊如何量化 Namespace / 团队的真实成本

简介: Kubernetes 不贵,糊涂才贵 聊聊如何量化 Namespace / 团队的真实成本

Kubernetes 不贵,糊涂才贵

聊聊如何量化 Namespace / 团队的真实成本

搞 Kubernetes 的朋友,迟早都会遇到一个灵魂拷问

👉 “我们这套 K8s,一年到底烧了多少钱?”
👉 “哪个团队最费钱?”
👉 “为啥老板总觉得集群是个无底洞?”

更扎心的是——
你是运维,你心里大概有个数,但你算不清,也说不明

于是常见画面就出现了:

  • 业务方:

    “我们也没用多少资源啊?”

  • 运维:

    “集群快满了,再加节点要钱。”

  • 老板:

    “钱花哪儿了?谁花的?”

如果你点头了,那这篇文章,就是写给你的。


一、先说个大实话:Kubernetes 本身不懂“钱”

这是很多人一开始就拧巴的地方。

Kubernetes 只关心三件事:

  • CPU
  • 内存
  • 调度

完全不关心:

  • 谁在用
  • 用来干嘛
  • 值不值这个钱

所以:

👉 K8s 天生不具备“成本视角”

成本,是我们运维后来硬塞进去的概念

而 Namespace,恰好成了这件事里最像“账本”的东西


二、为什么一定要按 Namespace / 团队算成本?

我见过不少团队,一上来就想:

“直接算 Pod 成本不就完了?”

理论上可以,现实中基本翻车。

原因很简单:

  • Pod 太碎
  • 生命周期太短
  • 没业务语义

Namespace 通常满足三个条件:

  1. 和团队 / 项目强绑定
  2. 生命周期相对稳定
  3. 天然隔离(权限 / 配额)

所以在绝大多数公司里:

Namespace ≈ 团队 / 项目 / 成本中心

这不是完美方案,
但这是最现实、最好落地的方案


三、成本到底该怎么算?别一上来就搞复杂

很多人一提“成本量化”,脑子里就浮现:

  • 账单拆分
  • 云厂商 API
  • 财务系统对账

我劝你一句:
👉 先别急着上“核武器”。

成本的第一性原理其实很朴素:

资源 × 单价 × 时间

在 Kubernetes 里,最核心的资源就两个:

  • CPU
  • Memory

四、第一步:算清楚 Namespace “要了多少资源”

注意,我这里用的是 “要了多少”,不是“实际跑了多少”。

为什么?

因为钱,是按 Request 付的,不是按 Usage 付的。

1️⃣ 从 Resource Request 下手

举个最常见的 Deployment:

resources:
  requests:
    cpu: "500m"
    memory: "1Gi"
  limits:
    cpu: "1"
    memory: "2Gi"

这意味着什么?

  • 调度器会认为:

    • 这个 Pod 至少要 0.5 核 CPU
    • 至少要 1Gi 内存
  • 节点容量被“锁定”

哪怕你程序在睡觉,
账单也在跑。


2️⃣ 聚合 Namespace 维度的 Request

可以用 kube-state-metrics + PromQL 很优雅地解决。

sum(
  kube_pod_container_resource_requests_cpu_cores
) by (namespace)
sum(
  kube_pod_container_resource_requests_memory_bytes
) by (namespace)

这一步,你就能拿到:

每个 Namespace 理论上“占用”了多少 CPU / 内存


五、第二步:给资源打上“价格标签”

没有价格,谈成本就是耍流氓。

一个实用但不完美的定价模型

假设你用的是云上节点:

  • 单节点:

    • 8 vCPU
    • 32 GiB 内存
    • 月费用:¥2400

那我们可以粗算:

CPU 单价 = 2400 / 8 = 300 元 / 核 / 月
内存单价 = 2400 / 32 = 75 元 / GiB / 月

别嫌粗,这已经比“拍脑袋”强 10 倍了。


计算 Namespace 月成本

Namespace 成本 =
  CPU_Request × CPU_单价
+ Memory_Request × Memory_单价

你甚至可以用一段 Python 算给老板看:

cpu_cost = cpu_cores * 300
mem_cost = mem_gib * 75
total = cpu_cost + mem_cost

一行公式,立刻具象化。


六、第三步:把“共享成本”也算进去(很多人卡在这)

现实世界里,集群里不只有业务 Pod。

还有一堆:

  • kube-system
  • ingress
  • monitoring
  • logging
  • cicd runner

这些怎么算?

我的建议很直接:

别纠结“绝对公平”,追求“可解释”。

常见三种分摊策略

1️⃣ 按 CPU Request 比例分摊(最常用)

团队 A 成本占比 =
  团队 A CPU_Request / 全集群 CPU_Request

2️⃣ 按 Namespace 数量均摊(简单粗暴)

适合小团队、早期阶段。

3️⃣ 单独算平台成本(成熟团队)

  • 平台团队兜底
  • 业务团队只背业务 Pod

没有银弹,只有适合。


七、再往前一步:用 Label,而不是只靠 Namespace

当公司变大后,你会发现:

  • 一个 Namespace 多个项目
  • 一个项目多个环境

这时候,Label 才是王道。

labels:
  team: search
  project: recall
  env: prod

配合 PromQL:

sum(
  kube_pod_container_resource_requests_cpu_cores
) by (label_team)

你就能做到:

真正的“团队 / 项目 / 环境”维度成本洞察

这一步,是从“算账”走向“治理”的关键。


八、说点我自己的真实感受

我做运维这些年,有一个越来越坚定的认知:

成本不是财务的事,是运维的基本功。

你如果算不清成本:

  • 就没资格谈扩容
  • 也很难说服业务优化
  • 最后只能被动挨骂

但一旦你能清楚地说:

“搜索团队这个月用了 120 核 CPU,
其中 40% 其实是空转的。”

那一刻,你的角色就变了。


九、最后一句话送你

如果你只记住一句,我希望是这句:

Kubernetes 的成本问题,
从来不是“算不算得清”,
而是“你敢不敢算”。

算清楚了,
你就不只是“管集群的”,
而是帮公司守钱的那个人

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