👉️URL: https://www.kubecost.com/
📝Description:
Kubeccost 为使用 Kubernetes 的团队提供实时成本可视化和洞察，帮助您持续降低云成本。
昨天浏览 Kubectl 插件的时候发现了 Kubecost，一看惊为天人啊，这个功能对于运营团队和 PM 团队领导来说太重要了。直接把监控数据换算成钱，而且明确告诉你钱花在哪个 namespace、哪个应用、哪个标签、哪个 deployment下，明确告诉你那些钱花得值、哪些钱浪费了，有哪些办法可以减少浪费… 真的都是实打实的「降本」功能。
下面详细介绍一下。
Kubeccost 为使用 Kubernetes 的团队提供实时成本可视化和洞察，帮助您持续降低云成本。
按 Kubernetes 概念划分成本，包括部署（Deployment）、服务（Service）、命名空间（Namespace）、标签（Label）等等。开销视图可以跨越单个视图中的多个集群或通过单个 API 端点。
将 Kubernetes 的成本与任何外部云服务或基础设施的支出结合起来，就可以获得一个完整的图景。可以分摊外部成本，然后归因于任何Kubernetes 概念，以实现综合支出。
在不牺牲绩效的前提下接受动态的建议。优先考虑关键基础设施或应用程序更改，以提高资源效率和可靠性。
alerts: # Kubecost 产生关于群集数据的警报
# 在命名空间 `kubecost` 的每日预算警报
- type: budget # 支持: 预算, recurringUpdate, 等.
threshold: 50 # 预算警报所需
window: daily # 或 1d
aggregation: namespace
filter: kubecost
在成本超支和基础设施中断风险成为实时通知问题之前，迅速捕捉它们。通过集成像 PagerDuty 和 Slack 这样的工具来保留工程工作流。
而且可以运行在以下环境：
可以使用 Helm Chart 进行安装。
![[K8S 实用工具之四 - kubectl 实用插件#cost https github com kubecost kubectl-cost]]
安装见这里：《K8S 实用工具之四 - kubectl 实用插件：cost》
部署完成后，访问 kubecost-cost-analyzer 的 9090 端口即可查看 UI，Ingress 方式或者 port-forward 都可以。
kubectl port-forward --namespace kubecost deployment/kubecost-cost-analyzer 9090
helm repo update && helm upgrade kubecost kubecost/cost-analyzer -n kubecost
也是 Helm：
helm uninstall kubecost -n kubecost
以我的集群为例，这展示的不是 UI，这展示的是白花花银子、绿油油的美元 💵 啊！
Kubecost 有以下几大菜单项，各个都是省钱能手。
通过 port-forward 方式，访问 http://localhost:9090，首先的页面平平无奇：
Kubecost 第一屏：Cluster 集群 #1, 5 个节点，每月开销 138.39 美元。
点进去后，真正的大杀器来了：
左上角：识别到 5 条省钱小妙招，每月可以帮我节省 $93.64。🤑
右上角：每月开销 $138.39，成本效益 2.7％，97.3% 都让云厂商白嫖啦 😱
左下角：每月集群开销，基于资源价格的每月运行费率费用走势图，这里还可以拆分到：
计算：
内存
存储
此外！点击右侧「CLUSTER METRICS」还可以直接跳转到我们熟悉的 Grafana 仪表板，查看监控指标和 💵 的具体联系。（下一篇再补充）
右下角：资源浪费率（🙊资源利用率），基于当前已购的资源和过去 7 天的用量
Overview 继续下拉，还是震惊：
kubecost/deployment:kubecost-cost-analyzer 成本占比 $8.37 (17.1%)monitoring/statefulset:prometheus-prometheus-operator-prometheus 成本占比 $5.83(11.9%)monitoring/statefulset:alertmanager-prometheus-operator-alertmanager: 成本占比 $2.81(5.7%)kubecost/kubecost-cost-analyzer 成本占比 $8.37 (17.1%)ℹ️ 提示：
成本效益定义为 CPU 和 RAM 的(使用量 / request)。如果使用了资源，但没有 request 资源，那么效率被认为是无限的。
进入第二个菜单，成本分摊，效果如下：
细粒度到：CPU、GPU、RAM、PV、Network、LB、Shared。
另外，成本效益可以根据非常多的维度去进行分析，我想应该可以满足领导的需求：
ℹ️ 提示：
资产和公有云的信息对接后，可以获得更丰富的信息，如：云账号、供应商类型等。
目前版本可以对接：AWS 和 GCP，但是是付费功能。
下图为资产信息：
也可以从多个维度拆分：
悬停到信息按钮，会告诉你计费单位：（计费单价可调整的）。如下图：
如下图，可以评估每月大概能省多少钱，节省的比例。以及具体的节流措施：
这个功能比较一般，就是类似 K9S 的 popeye。效果如下图：
点进去还会有详细的指南，如下图：
报告就是基于 成本 和 资产两个维度，根据上面的仪表来定制定期的报告。
成本警报就是告警，主要的区别是基于💵的维度：
定制化还挺全面的，说一些我认为实用的配置吧：
完整看下来，如果让运营团队和 PM 团队领导看到，一定会爱不释手的。🤑🤑🤑
三人行, 必有我师; 知识共享, 天下为公. 本文由东风微鸣技术博客 EWhisper.cn 编写.