AI智能总结
随着Kubernetes推动云环境的使用创下历史新高,云支出大幅增长,尽管大多数组织缺乏清晰的洞察力,但他们正在采取坚定的措施来建立成本控制。 Kubernetes已经推动了近一半的云支出(49%)CNCF关于CloudNative和KubernetesFinOps的最新微观调查报告中接受调查的人,无论是要求更多资源还是实现更大规模的部署。 受访者告诉我们,在实施流行的编排平台后,他们的成本略有或显著增加。不到三分之一(28%)表示,他们的成本没有变化。 Kubernetes以来 ,成本是否增加、减少或保持不变? Kubernetes正在全面从云预算中删除不同大小的数据。最大的受访者中有一半表示,他们在Kubernetes上花费了高达四分之一的预算,但对于一个体面的数字来说,这个数字更高。一些28%的受访者表示,Kubernetes占据了他们预算的一半,而10%,这个数字是75%和一个苗条5%,Kubernetes在76%和一切. 您的云花了多少钱到Kubernetes? 最大的群体,26%,每月在云上的支出高达5万美元,但第二大(22%)支付的费用是这一数字的20倍,因此,每月100万美元以上的费用比其他任何人都高。第三大集团的这一数字大幅下降,21%每月在云上花费不到1万美元。 Kubernetes用户在做什么? Kubernetes基础设施的规模各不相同,低端的甜蜜点和较大端的长尾。近一半,49%,最多有50个 节点,而17%运行101-250,第三大集团,15%,has51-100个节点。在长尾上,遗产范围从251到1,000-加上加在一起,占19%的受访者。 您的Kubernetes在所有集群中的规模是多少? 许多人和技术因素被归咎于云环境中的支出以及不必要和意外成本的增加。过度配置首先在70%,缺乏意识 个人或团队层面的责任排在第二位45%。在使用资源和技术存在后,无法停用资源债务-定义为尚未重新架构以利用云原生环境的可扩展性的工作负载-并列第三位43%each. 哪些因素导致你超支? 选择所有适用的选项。 我们看到了一系列用于理解和管理云支出的工具和方法。其中包括计费分析和监控以及 带有警报的仪表板。Kubernetes看到了较少发展的方法:不到五分之一(19%)可以获得准确的信息,而40%说他们估计了他们的Kubernetes成本。没有监控38%. 您对Kubernetes的成本监控有什么级别? 准确的Showback 在参与者使用成本和预算工具的情况下,数据似乎反映了云服务提供商的整体市场份额。AWSCostExplorer是使用最广泛的工具(55%)我们的受访者,其次是GCP成本工具(28%),使用Azure成本管理(23%)排名第三。微软与独立成本监控提供商并列第三Kubecost. 另一个11%使用本土工具报告,以及11%使用开源OpenCost工具,一个供应商中立的CNCF沙箱项目,用于测量和 实时分配云基础设施和容器成本。Kubecost、RedHat、AWS、Adobe、SUSE、Armory、GoogleCloud、Pixie、Mindcurv、D2IQ和NewRelic都是OpenCost项目的创始贡献者,它提供 与AWS、Azure和GCP计费API的集成。OpenCost最近出现在前30名CNCF项目速度列表这是第一次,展示了随着全球FinOps运动的兴起而持续增长。 OpenCost还实现了FinOps开放式成本和使用规范(FOCUS)来自FinOps基金会,该基金会提供了技术规范和工具包,用于在所有主要云服务提供商中构建和维护云成本,使用和计费数据的开放标准。 鉴于我们对推动支出和成本上升的因素的发现,一种联系出现在控制这些因素并获得控制的最佳方式上。大多数,68%,相信这将有助于使个人和团队意识到他们的支出责任,并增加他们对成本的理解。在支出和消费方面改善的协作和沟通排在第二位58%.tying第二名,也在58%,是可以在个人和团队级别遵循和实施的最佳实践。一半的人说,通过采用标准化工具和实践,执行级别的领导将 帮助。完成结果,48%确定了用于监测和优化资源、预测和核算的标准化工具。 你认为什么有助于控制超支? 选择所有适用的选项。 总体而言,人们相信个人和团队应该并且愿意在更大的财务状况中发挥作用。一个响亮的98%他说,工程师、开发和产品团队注意支出和参与成本控制是很重要的,而75%希望他们能让这些球队发挥作用。 因此,我们发现调查参与者处于采用FinOps工具和实践的不同阶段也就不足为奇了。35%正在研究和评估预算分析和预测的工具,20%已经转向跟踪、报告和评估消费和支出,而18%已经开始优化他们的基础设施-采取步骤,如点击未使用的实例和权限调整。 CLOUDNATIVE和KubernetesFINOPS微观调查 微观调查是由CNCF在OpenCost团队成员的帮助下设计的。它是在2023年6月至11月期间进行,总共收到了超过100份回复。 完整的调查数据可以在GitHub上找到。