腾讯云 Finops Crane 开发者集训营 - 云成本优化一站式解决方案实践

news2024/11/25 2:33:05

一、 相关活动介绍：

自从上次参加完CSDN联合腾讯云发起的《云原生之降本增效》活动后，只是停留聚焦在优秀实践方法论、资源与弹性、架构设计上的了解，本次《腾讯云 Finops Crane 开发者集训营》是深入了解并实践基于 FinOps 框架开展的一个成本优化项目Crane。

  1. 活动相关链接：

https://marketing.csdn.net/p/038ae30af2357473fc5431b63e4e1a78

  1. 相关讲座视频回放链接：

https://live.csdn.net/room/csdnnews/CPEN2JKh

https://live.csdn.net/room/csdnnews/83xhNo4C

二、 背景来由：

1.云上资源利用率低，导致浪费成本：

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2.在后云原生时代，成本管理面临着诸多挑战？

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  1. 面临云原生上的降本挑战：

面对云原生成本管理现状与挑战，FinOps 定义了一系列云财务管理规则和最佳实践，通过助力工程和财务团队、技术和业务团队彼此合作， 进行数据驱动的成本决策，使组织能够获得最大收益。

三、 什么是FinOps？

腾讯的云原生降本增效最佳实践是基于FinOps框架开展的。

FinOps团队的日常工作涵盖降本增效战略、成本分析与浪费识别、目标制定与下发、费率优化、业务侧优化、平台侧优化。

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基于以上的方法论，腾讯开源了一个成本优化项目Crane(Cloud Resource Analytics and Economics)。

四、 什么是Crane？

Crane是由腾讯云主导开源的国内第一个基于云原生技术的成本优化项目，遵循FinOps标准，已经获得FinOps基金会授予的全球首个认证降本增效开源方案。

Crane项目开源链接，可以star和收藏：
https://github.com/gocrane/crane

1.成就：

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2.价值：

Crane 能够帮助云原生用户充分发挥云上资源的最大价值，从而实现企业降本增效。

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3.功能：

Crane 依托于云原生技术，结合监控预测、调度增强、业务混部等多项硬核科技，将优化措施应用到了云成本优化的多个关键环节，从而辅助用户决策、简化运维效率、提升系统稳态、全面降本增效。

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4.组成部分：

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五、 Crane的应用：

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六、 公司Crane可行性分析：

公司的业务集群中的业务大多是内存消耗型的，因此极易出现内存利用率很高的节点，并且各个节点的内存利用率分布也很不平均。

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1.公司目前业务服务k8s的使用情况：

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2.公司业务报表相关服务使用情况：

在这里插入图片描述3. 相关CPU与内存使用率：
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4. 慢SQL导致系统缓慢：
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5. 针对于大型活动内存使用率：

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6. 大量的阻塞任务：

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七、 本地环境实验：

需要一些提前的预装的软件：docker、kubectl、Helm、kind，如果环境中已经有，不需要再安装

1.安装docker：

curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

在这里插入图片描述2. 安装 kubectl：

# 下载最新发行版：
curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"
# 下载 kubectl 校验和文件：
   curl -LO "https://dl.k8s.io/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl.sha256"
# 基于校验和文件，验证 kubectl 的可执行文件：
echo "$(cat kubectl.sha256)  kubectl" | sha256sum –check
# 安装 kubectl
sudo install -o root -g root -m 0755 kubectl /usr/local/bin/kubectl
# 执行测试，以保障你安装的版本是最新的：
kubectl version --client

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3. 安装 Helm：

curl https://baltocdn.com/helm/signing.asc | gpg --dearmor | sudo tee /usr/share/keyrings/helm.gpg > /dev/null
sudo apt-get install apt-transport-https --yes
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/helm.gpg] https://baltocdn.com/helm/stable/debian/ all main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/helm-stable-debian.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install helm

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  1. 安装 kind：
# For AMD64 / x86_64
[ $(uname -m) = x86_64 ] && curl -Lo ./kind https://kind.sigs.k8s.io/dl/v0.19.0/kind-linux-amd64
# For ARM64
[ $(uname -m) = aarch64 ] && curl -Lo ./kind https://kind.sigs.k8s.io/dl/v0.19.0/kind-linux-arm64
chmod +x ./kind
sudo mv ./kind /usr/local/bin/kind

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5. 安装本地的 Kind 集群和 Crane 组件：

curl -sf https://raw.githubusercontent.com/gocrane/crane/main/hack/local-env-setup.sh | sh -

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提示：Pod 的启动需要一定的时间，等几分钟后输入命令查看后集群状态是否都 Running

  1. 确保所有 Pod 都正常运行：
export KUBECONFIG=${HOME}/.kube/config_crane
kubectl get pod -n crane-system

在这里插入图片描述7. 访问 Crane Dashboard：

kubectl -n crane-system port-forward service/craned --address 0.0.0.0 9090:9090

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8. 添加本地集群:

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后续的终端操作请在新窗口操作，每一个新窗口操作前请把配置环境变量加上(不然会出现8080端口被拒绝的提示)

export KUBECONFIG=${HOME}/.kube/config_crane

八、 使用智能弹性 EffectiveHPA：

  1. HPA的不足：

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2. EHPA 的主要架构：
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3. 实验：

3.1 安装Metrics Server：

kubectl apply -f installation/components.yaml
kubectl get pod -n kube-system

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3.2 创建测试应用：
用以下命令启动一个 Deployment 用 hpa-example 镜像运行一个容器， 然后将其暴露为一个 服务（Service）：

kubectl apply -f installation/php-apache.yaml

kubectl apply -f installation/nginx-deployment.yaml

3.3 创建 EffectiveHPA：

kubectl apply -f installation/effective-hpa.yaml

运行以下命令查看 EffectiveHPA 的当前状态：

kubectl get ehpa

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3.4 增加负载：

# 在单独的终端中运行它
# 如果你是新创建请配置环境变量 
export KUBECONFIG=${HOME}/.kube/config_crane

# 以便负载生成继续，你可以继续执行其余步骤
kubectl run -i --tty load-generator --rm --image=busybox:1.28 --restart=Never -- /bin/sh -c "while sleep 0.01; do wget -q -O- http://php-apache; done"

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随着请求增多，CPU利用率会不断提升，可以看到 EffectiveHPA 会自动扩容实例。
说明：预测数据需要两天以上的监控数据才能出现。

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在这里插入图片描述可以看到蓝色的预测数据与绿色的实时监控数据几乎吻合，表示预测数据的准确性。同时黄色曲线即为上文所说的未来时间内预测数据的最大值，所以将预测指标也作为 HPA 的阈值之一就可以达到提前扩容的效果。

  1. Crane Dashboard显示：

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  • 当月总成本：过去一个月集群总成本。从安装Crane时间开始，按小时累加集群成本
  • 预估每月成本：以最近一小时成本估算未来一个月的成本。每小时成本 * 24 * 30
  • 预估CPU总成本：以最近一小时CPU成本估算未来一个月的CPU成本。每小时CPU成本 * 24 * 30
  • 预估Memory总成本：以最近一小时Memory成本估算未来一个月的Memory成本。每小时Memory成本 * 24 * 30

成本洞察->集群总览：

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成本洞察->应用成本分布：

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六、总结：

毫无疑问，Crane 已经是 K8s 集群中用于云资源分析和经济的最佳 FinOps 平台了。目前，腾讯云 Crane 已进入 CNCF LandScape，这意味着 Crane 已成为云原生领域的重要项目。面向未来，腾讯云还将持续反馈开源社区、共建开源生态，帮助更多企业通过云原生全面释放生产力，加速实现数字化和绿色化双转型。

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