نحوه بهینه سازی عملکرد و هزینه برای Prometheus & Grafana Pods در EKS Fargate

Hey Cloud Developers & Engineerings، اگر می‌خواهید مراقب عملکرد برنامه‌هایتان در Kubernetes باشید، Prometheus و Grafana در جایی هستند که در آن قرار دارند. و اگر از AWS استفاده می کنید، Fargate راهی است که می توانید برای بارهای کاری کانتینری بدون دردسر مدیریت زیرساخت استفاده کنید. اما اینکه Prometheus و Grafana در Fargate خوب بازی کنند و در عین حال هزینه ها را پایین نگه دارند، می تواند دشوار باشد. برای شما خوش شانس هستم، من چند نکته و مثال های واقعی برای کمک به شما دارم. آن را بررسی کنید!

EKS Fargate چیست؟

Fargate از Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) یک موتور محاسباتی بدون سرور برای کانتینرها است که نیاز به مدیریت زیرساخت را حذف می کند. EKS Fargate به شما این امکان را می دهد که غلاف های Kubernetes را بدون دردسر نگهداری نمونه های EC2 کار کنید. EKS Fargate زیرساخت را برای شما به طور خودکار کنترل می کند و در نتیجه یک راه حل مدیریت کانتینر ساده تر و مقرون به صرفه تر ایجاد می کند.

چرا از Prometheus و Grafana در EKS Fargate استفاده کنیم؟

Prometheus یک ابزار مانیتورینگ منبع باز برای نظارت و هشدار در مورد معیارهای سیستم، عملکرد برنامه و سایر داده های حیاتی است. Grafana یک ابزار تجسم منبع باز محبوب است که به شما امکان می دهد داشبورد، نمودارها و هشدارهای سفارشی را بر اساس داده های Prometheus ایجاد کنید.

Prometheus و Grafana با هم کار می کنند تا یک ابزار نظارت و تجسم قوی برای بهینه سازی عملکرد و هزینه غلاف های EKS Fargate شما ارائه دهند.

مروری بر معماری پرومتئوس و گرافانا

Prometheus یک پاد است که در کلاستر EKS Fargate شما کار می کند و معیارها را از سایر پادها و خدمات جمع آوری می کند. سپس معیارها در یک پایگاه داده سری زمانی ذخیره می شوند، جایی که ممکن است با Grafana جستجو و مشاهده شوند.

Prometheus ممکن است اطلاعات منابع دیگر مانند پایگاه‌های داده، دستگاه‌های شبکه و سایر برنامه‌ها را علاوه بر جمع‌آوری معیارها از اشیاء Kubernetes مانند پادها و سرویس‌ها حذف کند.

انتخاب نوع نمونه مناسب برای حجم کاری شما

برای به حداکثر رساندن کارایی و هزینه غلاف های EKS Fargate خود، نوع نمونه مناسب را برای حجم کاری خود انتخاب کنید. شما می توانید از انواع مختلفی از نمونه ها با درجات مختلف CPU، حافظه و عملکرد شبکه انتخاب کنید.

تجزیه و تحلیل منابع مورد نیاز برنامه های کاربردی خود و انتخاب نوع نمونه ای که منابع مناسب را بدون تامین بیش از حد ارائه می دهد بسیار مهم است. تامین بیش از حد می تواند منجر به افزایش هزینه ها و عملکرد بدتر شود.

استفاده از مقیاس خودکار برای بهینه سازی استفاده از منابع

قابلیت مقیاس‌پذیری خودکار EKS Fargate یک ابزار ارزشمند برای بهینه‌سازی استفاده و هزینه‌های منابع است. می‌توانید از مقیاس خودکار برای افزودن یا حذف خودکار پادها بر اساس مصرف منابع استفاده کنید.

قوانین مقیاس خودکار را می توان به گونه ای پیکربندی کرد که بر اساس مصرف CPU یا حافظه یا سایر معیارهای خاص، افزایش یا کاهش یابد. این تضمین می کند که شما منابع کافی برای انجام وظیفه خود بدون پرداخت اضافی یا پرداخت اضافی دارید.

تنظیم درخواست ها و محدودیت های منابع برای عملکرد بهینه

درخواست‌ها برای منابع و محدودیت‌های منابع، عناصر حیاتی هستند که می‌توانند بر عملکرد و پایداری غلاف‌های EKS Fargate شما تأثیر بگذارند. حداقل تعداد منابعی که یک پاد برای اجرا نیاز دارد توسط درخواست های منبع مشخص می شود، در حالی که حداکثر مقدار منابعی که یک پاد می تواند استفاده کند با محدودیت منابع مشخص می شود.

با تنظیم دقیق این تنظیمات، می‌توانید تضمین کنید که غلاف‌های شما منابع لازم برای عملکرد کارآمد را دارند و در عین حال از هدر رفتن و بهینه‌سازی هزینه‌ها جلوگیری می‌کنند.

معیارهای خود را با برچسب ها و قراردادهای نامگذاری سازماندهی کنید

برچسب‌ها و قراردادهای نام‌گذاری به شما کمک می‌کنند معیارهای خود را سازماندهی کنید و جستجو و نمایش آنها را در Grafana آسان‌تر کنید. شما می توانید به راحتی معیارها و روندهای خاصی را با اتخاذ قوانین برچسب گذاری و نام گذاری ثابت شناسایی و ارزیابی کنید.

انتخاب سیاست های مناسب نگهداری داده ها

مدت زمانی که اندازه‌گیری‌ها در Prometheus حفظ می‌شوند، توسط سیاست حفظ داده‌ها تعیین می‌شود. بسیار مهم است که قوانین نگهداری را انتخاب کنید که بین حفظ داده های کافی برای تجزیه و تحلیل و در عین حال به حداقل رساندن هزینه های ذخیره سازی مصالحه ایجاد کند.

سیاست های حفظ داده ها را می توان بر اساس زمان یا اندازه پایگاه داده Prometheus شما پیکربندی کرد.

استفاده از Alertmanager برای راه اندازی هشدارها و اعلان ها

Alertmanager Prometheus به شما اجازه می دهد تا هشدارها و اعلان ها را بر اساس معیارها و معیارهای مشخص شده شخصی سازی کنید. Alertmanager ممکن است طوری پیکربندی شود که اعلان‌ها را از طریق ایمیل، Slack یا کانال‌های دیگر ارسال کند.

با پیکربندی هشدارها و اعلان‌ها می‌توانید به سرعت به نگرانی‌ها پاسخ دهید و مطمئن شوید که برنامه‌هایتان به درستی کار می‌کنند.

استفاده از Kubernetes Metrics Server برای نظارت بر عملکرد غلاف

Kubernetes Data Server یک راه حل داخلی برای نظارت بر پادهای EKS Fargate شما است که معیارهای اساسی عملکرد را ارائه می دهد. Measurements Server معیارهای مصرف CPU و حافظه را از طریق Kubernetes API جمع آوری و ارائه می کند.

در حالی که Metrics Server ویژگی های اساسی نظارت را ارائه می دهد، فاقد ظرفیت تحلیلی و تجسمی Prometheus و Grafana است.

نظارت بر غلاف های EKS Fargate با Prometheus و Grafana

Prometheus و Grafana برای استفاده کامل از قابلیت های نظارت EKS Fargate پیشنهاد می شوند. این به شما امکان می دهد مجموعه بسیار گسترده تری از شاخص ها را جمع آوری و تجزیه و تحلیل کنید، همچنین داشبوردها و هشدارهای سفارشی را بسته به نیازهای فردی خود ایجاد کنید.

پوسته پوسته شدن غلاف های EKS Fargate با Autoscaler Pod Horizontal Kubernetes

Horizontal Pod Autoscaler در Kubernetes یک راه حل داخلی مقیاس بندی است که به شما امکان می دهد به طور خودکار تعداد غلاف ها را بر اساس تقاضا مقیاس کنید. قوانین مقیاس خودکار ممکن است بسته به مصرف CPU یا حافظه و همچنین سایر معیارهای سفارشی پیکربندی شوند.

با تنظیم HPA، می‌توانید تضمین کنید که برنامه‌های شما منابع مورد نیاز برای مدیریت اوج تقاضا را دارند و در عین حال هزینه‌ها را در دوره‌های کم تقاضا کاهش می‌دهند.

در حین کارکردن غلاف های Prometheus و Grafana در EKS Fargate، به حداقل رساندن هزینه نباید به قیمت سرعت باشد. در اینجا سه ​​رویکرد برای دستیابی به هر دو وجود دارد:

استفاده از نمونه های نقطه ای برای کاهش هزینه ها

موارد نقطه ای یک استراتژی کاهش هزینه عالی هستند زیرا ممکن است با کاهش زیادی به هزینه های درخواستی ارائه شوند. با این حال، آنها با این سلب مسئولیت همراه هستند که اگر تقاضا زیاد باشد، می توان آنها را با دو دقیقه اخطار لغو کرد. برای جلوگیری از این خطر، باید از چندین منطقه در دسترس استفاده شود و غلاف ها باید با ویژگی های مقیاس خودکار پیکربندی شوند تا در دسترس بودن و عملکرد بالا را ارائه دهند.

بهینه سازی برنامه خود برای صرفه جویی در هزینه

راه دیگر برای کاهش هزینه ها این است که برنامه خود را برای کاهش هزینه بهینه کنید. این ممکن است با تغییر ویژگی های غلاف شما، مانند نیازهای پردازنده و حافظه، برای مطابقت با نیازهای واقعی حجم کاری شما انجام شود. شما ممکن است در پول خود صرفه جویی کنید و در عین حال عملکرد را با تامین نکردن بیش از حد منابع افزایش دهید.

استفاده از برچسب های تخصیص هزینه برای پیگیری هزینه ها

اگر می خواهید هزینه ها را به درستی بهینه کنید، پیگیری هزینه ها بسیار مهم است. برچسب های تخصیص هزینه روشی موثر برای ردیابی هزینه های مرتبط با تیم ها، منابع و برنامه های مختلف است. شما به سادگی می توانید با شناسایی منابع خود در AWS، هزینه ها را در سراسر کسب و کار خود ردیابی و ارزیابی کنید.

در اینجا دو نمونه واقعی از کسب و کارهایی وجود دارد که با موفقیت از Prometheus و Grafana pods در EKS Fargate برای به حداقل رساندن هزینه ها و در عین حال حفظ عملکرد استفاده کردند.

مطالعه موردی 1: کاهش هزینه ها و بهبود عملکرد برای غلاف های EKS Fargate یک شرکت رسانه ای

یک شرکت رسانه ای غلاف Prometheus و Grafana خود را در EKS Fargate با نمونه های درخواستی اجرا می کرد. آنها مشکلات عملکرد مکرر و افزایش هزینه ها را تجربه کردند. پس از اجرای برچسب های تخصیص هزینه، آنها متوجه شدند که بیشتر هزینه های آنها به منابع کم استفاده نسبت داده می شود.

برای رفع این مشکل، آنها به استفاده از Spot Instance ها روی آوردند و مشخصات pod خود را برای مطابقت بهتر با حجم کاری خود بهینه کردند. در نتیجه توانستند هزینه ها را تا 30 درصد کاهش دهند و عملکرد را به میزان قابل توجهی بهبود بخشند.

مطالعه موردی 2: بهینه سازی استفاده از منابع برای غلاف های Prometheus و Grafana ارائه دهنده مراقبت های بهداشتی در EKS Fargate

یک ارائه‌دهنده مراقبت‌های بهداشتی غلاف Prometheus و Grafana خود را در EKS Fargate با نمونه‌های درخواستی اجرا می‌کرد. آنها هزینه های بالا و استفاده کم از منابع را تجربه می کردند.

پس از اجرای برچسب های تخصیص هزینه، آنها متوجه شدند که بخش قابل توجهی از هزینه های آنها به منابع بیش از حد تامین شده نسبت داده می شود. برای رفع این مشکل، آنها مشخصات غلاف خود را بهینه کردند و قابلیت های Auto Scaling را پیاده سازی کردند. این منجر به کاهش 40٪ در هزینه ها و حفظ عملکرد قابل اعتماد شد.

شما باید هزینه ها را بدون به خطر انداختن عملکرد مدیریت کنید تا بیشترین بهره را از Prometheus و Grafana pods در EKS Fargate ببرید. برای انجام این کار، می توانید از Spot Instance ها استفاده کنید، برنامه خود را برای کاهش هزینه ها بهینه کنید و از برچسب های تخصیص هزینه برای ردیابی صحیح هزینه ها استفاده کنید.

خلاصه ای از بهترین شیوه ها و استراتژی ها

• از Spot Instances برای صرفه جویی در هزینه استفاده کنید
• برنامه خود را برای صرفه جویی در هزینه با تنظیم درخواست های CPU و حافظه بهینه کنید
• از برچسب های تخصیص هزینه برای پیگیری هزینه ها استفاده کنید

مراحل بعدی برای پیاده سازی Prometheus و Grafana در EKS Fargate

وقتی از این استراتژی‌ها استفاده می‌کنید، بسیار مهم است که در مورد چگونگی پیش‌روی کارها اطلاعاتی داشته باشید و در صورتی که کارها درست نشد، آن‌ها را تغییر دهید. AWS Cost Explorer واقعاً برای نظارت بر آنچه که خرج می‌کنید و نحوه استفاده از منابع مفید است. حتی می‌توانید هشدارهایی را تنظیم کنید تا به شما اطلاع دهند که آیا از بودجه خود خارج می‌شوید. اگر این نکات را دنبال کنید و به کار خود ادامه دهید، می‌توانید مطمئن شوید که برنامه شما به خوبی اجرا می‌شود و به ضرر شما نیست. خط پایانی: راه‌اندازی غلاف‌های Prometheus و Grafana در EKS Fargate به معنای استفاده از چیزهایی است که کار می‌کنند، از تجربه یاد می‌گیرند، و در راس امور قرار می‌گیرند. مراقب تنظیمات خود باشید، به اصلاح آن ادامه دهید و می‌توانید بیشترین بهره را از بار کاری Kubernetes خود ببرید.

مزایای استفاده از پرومتئوس و گرافانا در EKS Fargate چیست؟

Prometheus و Grafana راه حل های نظارت و تجسم بسیار سازگار و مقیاس پذیر برای بارهای کاری Kubernetes هستند. EKS Fargate یک پلت فرم مدیریت شده است که به شما امکان می دهد کانتینرها را در AWS بدون نگرانی در مورد مدیریت زیرساخت های اساسی میزبانی کنید. آنها ترکیبی قوی برای نظارت و بهینه سازی حجم کاری کانتینری ارائه می کنند.

چگونه می توانم هنگام استفاده از Prometheus و Grafana در EKS Fargate هزینه ها را کاهش دهم؟

هنگام استفاده از Prometheus و Grafana در EKS Fargate، ممکن است با استقرار نمونه های نقطه ای، بهینه سازی برنامه خود برای کاهش هزینه ها و ردیابی هزینه ها با برچسب های تخصیص هزینه، در هزینه خود صرفه جویی کنید. همچنین می‌توانید از مقیاس خودکار و دیگر استراتژی‌های بهینه‌سازی منابع استفاده کنید تا تضمین کنید که فقط برای منابعی که استفاده می‌کنید هزینه پرداخت می‌کنید.

برخی از چالش های رایج هنگام استفاده از Prometheus و Grafana در EKS Fargate چیست؟

هنگام استفاده از Prometheus و Grafana در EKS Fargate، مشکلات رایج شامل مدیریت مصرف منابع برای حداکثر کارایی، ایجاد سیاست های حفظ داده برای به حداقل رساندن از دست دادن داده ها، و سفارشی کردن هشدارها و اعلان ها برای رویدادهای ضروری است. علاوه بر این، متعادل کردن عملکرد و کارایی هزینه می‌تواند دشوار باشد، زیرا افزایش عملکرد ممکن است به منابع اضافی نیاز داشته باشد که منجر به هزینه‌های بالاتر می‌شود.

بهترین روش ها برای پیکربندی Prometheus و Grafana در EKS Fargate چیست؟

بهترین روش‌ها برای استقرار Prometheus و Grafana در EKS Fargate شامل برچسب‌گذاری و شناسایی معیارهای شما، انتخاب خط‌مشی‌های مناسب نگهداری داده‌ها و استفاده از Alertmanager برای تولید هشدارها و اعلان‌ها است. انتخاب نوع نمونه صحیح برای حجم کاری، استفاده از مقیاس خودکار برای بهینه‌سازی استفاده از منابع، و تغییر درخواست‌ها و محدودیت‌های منابع برای بهترین عملکرد، همگی تاکتیک‌های پیشنهادی برای بهبود عملکرد و اثربخشی هزینه هستند.

با تشکر از شما برای خواندن!
Soumyadeep Mandal @imsampro