SME Kubernetes क्लस्टर की लागत: पूरा बिल

संक्षिप्त उत्तर: एक मैनेज्ड Kubernetes क्लस्टर, जो किसी SME के ऐप्लिकेशन को गंभीरता से होस्ट करता है, OVHcloud या Scaleway पर प्रति माह 80 से 250 € (कर रहित) के बीच खर्च करता है — और इसमें मुफ्त कंट्रोल प्लेन का हिस्सा लगभग शून्य है। बिल का बड़ा हिस्सा तीन वर्कर नोड्स (40 से 150 €), एक लोड बैलेंसर (12 से 20 €), परसिस्टेंट वॉल्यूम और बैकअप के लिए ब्लॉक स्टोरेज (10 से 40 €), और उसके ऊपर कुछ ऐसी लाइनें हैं जो कोई सिम्युलेटर नहीं दिखाता: वॉल्यूम स्नैपशॉट, बैकअप के लिए ऑब्जेक्ट स्टोरेज, आउटगोइंग ट्रैफ़िक, पब्लिक IP, इमेज रजिस्ट्री। खराब तरीके से इस्तेमाल किए गए तीन VPS की तुलना में, समान लोड पर क्लस्टर अक्सर सस्ता पड़ता है — लेकिन तभी, जब requests असली खपत को दर्शाते हों।

यह सवाल हर प्री-सेल्स बातचीत में आता है: «Kubernetes पर हमें कितना खर्च आएगा?» और प्राइसिंग पेज जो जवाब देते हैं वह हमेशा गलत होता है, क्योंकि वे मुफ्त कंट्रोल प्लेन और प्रति घंटा नोड की कीमत दिखाते हैं, और फिर आधी लाइनें छोड़ देते हैं। हमने अपने द्वारा संचालित क्लस्टरों का असली बिल उठाया है, मद-दर-मद, ताकि बजट में उपयोग करने योग्य आँकड़े दिए जा सकें। उद्धृत दरें वे हैं जो लेख लिखने की तिथि पर प्रदाताओं द्वारा प्रकाशित थीं; ये बदलती रहती हैं, अनुबंध करने से पहले इन्हें जाँच लें।

मैनेज्ड Kubernetes बिल की छह लाइनें

शुरुआत ढाँचे से करें। हम जिन भी यूरोपीय प्रदाताओं का उपयोग करते हैं — OVHcloud Managed Kubernetes Service, Scaleway Kapsule — उन सबका बिल हमेशा एक ही तरह से बँटता है। जो बदलता है, वह है इकाई मूल्य और व्यावसायिक नाम।

पहला निष्कर्ष, और यह एक फ्रांसीसी SME के लिए मायने रखता है: OVHcloud और Scaleway पर मुफ्त कंट्रोल प्लेन और बिना शुल्क egress बिल की दो सबसे अप्रत्याशित लाइनें हटा देते हैं। AWS पर, प्रति क्लस्टर प्रति घंटा 0.10 $ वाला EKS कंट्रोल प्लेन पहली इंस्टेंस से पहले ही लगभग 73 $ प्रति माह बन जाता है, और मुफ्त कोटा से ऊपर आउटगोइंग ट्रैफ़िक प्रति GB चार्ज होता है। किसी ऐसी साइट के लिए जो इमेज और वीडियो सर्व करती है, यह एक लाइन अकेले नोड्स की लागत से आगे निकल सकती है।

कई एनवायरनमेंट का जाल

प्रति एनवायरनमेंट एक क्लस्टर (dev, staging, production) का मतलब है कई लोड बैलेंसर, कई न्यूनतम नोड्स और कई वॉल्यूम। तीन क्लस्टरों पर केवल लोड बैलेंसर ही प्रति माह 40 से 60 € खा जाते हैं। हम जो तरीका अपनाते हैं: एक प्रोडक्शन क्लस्टर, और dev तथा staging के लिए एक साझा क्लस्टर, जिन्हें namespaces, रिसोर्स कोटा और NetworkPolicies से अलग किया जाता है। EKS पर, जहाँ कंट्रोल प्लेन सशुल्क है, बचत और भी स्पष्ट होती है।

नोड्स वाली मद: असल में यही एकमात्र मायने रखती है

नोड्स आम तौर पर बिल का 60 से 75 % होते हैं। इसलिए साइज़िंग का खेल यहीं है, और इसे गणना से तय किया जाता है — अंदाज़े से नहीं।

एक SME की वास्तविक ज़रूरत से शुरू करें: सर्वर-साइड रेंडर किया गया Next.js ऐप्लिकेशन, एक Node.js API, इमेज प्रोसेसिंग वर्कर, एक ऑपरेटर द्वारा मैनेज किया गया PostgreSQL डेटाबेस, और साथ में टूलिंग (ingress controller, cert-manager, Prometheus, Velero, external-dns)।

कुल माँग: लगभग 2.9 vCPU और 9 Gi मेमोरी। इसके ऊपर हर नोड पर kubelet और DaemonSets का रिज़र्व जुड़ता है (CNI, node-exporter, लॉग एजेंट) — प्रति नोड 10 से 15 % CPU और कुछ सौ MiB गैर-आवंटनीय मानकर चलें।

4 vCPU / 8 Gi के तीन नोड्स 12 vCPU और 24 Gi कुल देते हैं, यानी मोटे तौर पर 10 vCPU और 21 Gi आवंटनीय। पूरा एक नोड मार्जिन रखते हुए लोड सँभल जाता है: एक नोड के खो जाने या रोलिंग अपडेट से बचने के लिए, बिना pods के Pending में अटके रहने के, ठीक इतनी ही गुंजाइश चाहिए।

हम जो नियम अपनाते हैं: प्रोडक्शन के requests का जोड़ N-1 नोड्स पर समा जाना चाहिए। इससे कम पर, एक Kubernetes वर्ज़न अपडेट ही इंसिडेंट बन जाता है। इससे ऊपर, आप बेवजह एक नोड का पैसा दे रहे हैं।

OVHcloud पर, 4 vCPU / 8 GB वाली तीन जनरल-पर्पज़ इंस्टेंस रेंज (B3, D2, C3) के हिसाब से प्रत्येक लगभग 25 से 35 € प्रति माह (कर रहित) पड़ती हैं, यानी तीनों के लिए 75 से 105 €। Scaleway पर, DEV और PLAY2/PRO2 रेंज CPU/RAM अनुपात के अनुसार प्रति नोड 20 से 40 € के करीब पहुँचने देती हैं। दोनों ही मामलों में बिलिंग प्रति घंटा है: दोपहर में हटाया गया नोड दोपहर बाद के लिए बिल नहीं करता, जिससे अस्थायी (ephemeral) पूल आर्थिक रूप से वास्तविक बन जाते हैं।

तीन सेटिंग्स जो नोड्स की लाइन बदल देती हैं

1. दो अलग पूल। छोटे नोड्स (2 vCPU / 4 Gi) का एक system पूल — ingress, मॉनिटरिंग और cert-manager के लिए — जिसे टैग किया जाए और nodeSelector से सुरक्षित रखा जाए। और ऐप्लिकेशन वर्कलोड के लिए एक ऑटोस्केल्ड apps पूल। सिस्टम पूल कभी हिलता नहीं, ऐप्लिकेशन पूल साँस लेता है।
2. ईमानदार न्यूनतम वाला क्लस्टर ऑटोस्केलर। कार्यदिवसों में ऐप्लिकेशन पूल पर minNodes: 2, «हो सकता है ज़रूरत पड़े» वाला 5 नहीं। OVHcloud और Scaleway पर ऑटोस्केलर 2 से 4 मिनट में एक नोड जोड़ता है; अगर आपका ट्रैफ़िक इससे तेज़ बढ़ता है, तो आगे का काम पहले से तैयार pods के साथ HPA और KEDA का है, स्थायी रूप से ओवरसाइज़्ड नोड्स का नहीं।
3. मापे गए requests, कॉपी किए गए नहीं। आदतन छह डिप्लॉयमेंट पर लगाया गया requests.cpu: 1 मतलब 6 vCPU रिज़र्व और बिल किए गए, जबकि असली खपत 0.8 vCPU है। Prometheus से एक हफ्ते तक मापें, फिर दोबारा समायोजित करें: यह लागत का एकमात्र ऑप्टिमाइज़ेशन है जो किसी चीज़ को खराब नहीं करता।

छिपी लाइनें: स्टोरेज, स्नैपशॉट, egress, IP

बजट यहीं पटरी से उतरते हैं, क्योंकि इनका अनुमान कोई नहीं लगाता।

ब्लॉक स्टोरेज। PVC का बिल प्रोविज़न किए गए GB पर बनता है, इस्तेमाल किए गए GB पर नहीं। 8 % भरा 100 Gi का वॉल्यूम पूरे 100 Gi का खर्च देता है। OVHcloud और Scaleway पर हाई-परफॉर्मेंस ब्लॉक स्टोरेज लगभग 0.08 से 0.10 € (कर रहित) प्रति GB प्रति माह है; «क्लासिक» स्टोरेज 0.04 € तक नीचे आता है। एक SME क्लस्टर के लिए: Prometheus के लिए 50 Gi, PostgreSQL के लिए 50 Gi, विविध 20 Gi, यानी 120 Gi → 5 से 12 € प्रति माह। मामूली, लेकिन यह चुपचाप बढ़ता है: हर हटाया गया StatefulSet अपना PVC पीछे छोड़ जाता है, अगर reclaimPolicy Retain हो। हम हर तिमाही एक बार अनाथ PVC का ऑडिट करते हैं, और हर बार बेवजह 20 से 80 Gi का बिल बनता मिलता है।

स्नैपशॉट और बैकअप। वॉल्यूम स्नैपशॉट स्टोर होता है और उसका बिल बनता है। Velero की ऐसी बैकअप पॉलिसी, जो 120 Gi वॉल्यूम के 30 दिनों के दैनिक स्नैपशॉट रखती है, खुद वॉल्यूम की लागत से आगे निकल सकती है। सही तरीका वही है जो हमने Velero के साथ Kubernetes बैकअप वाले लेख में बताया है: लंबी रिटेंशन के लिए सस्ते ऑब्जेक्ट स्टोरेज में ऐप्लिकेशन-स्तरीय बैकअप (कंप्रेस किए गए PostgreSQL डंप), और वॉल्यूम स्नैपशॉट केवल छोटी रिटेंशन के लिए। दोनों फ्रांसीसी प्रदाताओं पर S3-संगत ऑब्जेक्ट स्टोरेज लगभग 0.01 € (कर रहित) प्रति GB प्रति माह पड़ता है — ब्लॉक स्टोरेज से एक पूरी श्रेणी सस्ता।

लोड बैलेंसर। एक मैनेज्ड लोड बैलेंसर प्रति माह 12 से 20 € (कर रहित) का पड़ता है, दूसरी IP या मल्टी-ज़ोन के साथ कभी-कभी इससे भी ज़्यादा। आम गलती: प्रति ऐप्लिकेशन एक LoadBalancer टाइप का Service। पाँच एक्सपोज़्ड ऐप्लिकेशन = पाँच लोड बैलेंसर = प्रति माह 60 से 100 €, उस काम के लिए जिसे अकेला एक ingress controller या एक Gateway बहुत अच्छे से कर देता है। एक ही एंट्री पॉइंट, होस्ट और पाथ के हिसाब से रूटिंग: ठीक यही Kong या Traefik के साथ Gateway API संभव बनाता है।

आउटगोइंग ट्रैफ़िक। OVHcloud और Scaleway पर मुफ्त या काफी बड़ी हद तक शामिल, AWS और GCP पर कोटा से ऊपर सशुल्क। EKS से प्रति माह 2 TB इमेज सर्व करने वाली साइट egress के लगभग 160 से 180 $ देती है — अपने नोड्स से भी ज़्यादा। अगर आपका लोड आउटगोइंग और भारी है, तो प्रदाता का चुनाव किसी भी अन्य विचार से पहले इसी लाइन पर तय होता है।

इमेज रजिस्ट्री। Docker इमेज जगह लेती हैं और ट्रैफ़िक पैदा करती हैं। सेल्फ-होस्टेड GitLab रजिस्ट्री या प्रदाता की पेशकश का बिल स्टोर किए गए GB पर बनता है। सफाई की कोई पॉलिसी न हो और दिन के तीन बिल्ड हों, तो छह महीनों में रजिस्ट्री 200 GB की हो जाती है। एक रिटेंशन नियम (आखिरी 10 टैग और सिमेंटिक टैग रखना) समस्या सुलझा देता है; देखें हमारी गाइड प्राइवेट GitLab रजिस्ट्री की इमेज।

तीन नमूना बिल, यूरो में

ये वे अनुमान हैं जिन्हें हम कोटेशन में उपयोग करते हैं, ऑपरेशन सेवा और मैनेज्ड डेटाबेस को छोड़कर।

ये राशियाँ मुफ्त कंट्रोल प्लेन और बिना शुल्क egress मानकर चलती हैं। AWS EKS पर ले जाएँ, तो कंट्रोल प्लेन के लगभग 73 $, EC2 इंस्टेंस और NAT Gateway की लागत, साथ ही egress जोड़ना पड़ेगा: वही लोड आसानी से दुगुने से आगे निकल जाता है।

ईमानदारी से तुलना करने लायक एक चीज़: डेटाबेस। OVHcloud या Scaleway पर रेप्लिका और PITR सहित 2 vCPU / 8 GB का मैनेज्ड PostgreSQL क्लस्टर प्रति माह 100 से 200 € पड़ता है, यानी पूरे क्लस्टर के बराबर। हमने इस निर्णय को Kubernetes पर PostgreSQL या मैनेज्ड डेटाबेस वाले लेख में विस्तार से देखा है: सही जवाब इस पर निर्भर करता है कि रात 3 बजे रिस्टोर कौन करेगा, न कि दिखाई गई कीमत पर।

ऑप्टिमाइज़ करने से पहले मापें

बिना माप के लागत ऑप्टिमाइज़ेशन एक जुआ है। दो टूल काफी हैं।

नेटिव मेट्रिक्स। अगर क्लस्टर पर आपके पास पहले से Prometheus और Grafana हैं, तो डेटा आपके पास है। जो अनुपात मायने रखता है वह है माँग बनाम असली उपयोग:

sum(kube_pod_container_resource_requests{resource="cpu"})
  / sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{container!=""}[7d]))

4 से ऊपर का अनुपात मतलब आप जितना खपत करते हैं, उसका चार गुना रिज़र्व कर रहे हैं — और उसका बिल दे रहे हैं। 1.5 और 2.5 के बीच स्वस्थ है: पीक के लिए गुंजाइश बची रहती है, बिना ढाँचागत बर्बादी के।

Kubecost या OpenCost। CNCF का प्रोजेक्ट OpenCost, requests और आपके द्वारा दी गई मूल्य सूची से प्रति namespace, डिप्लॉयमेंट और label की लागत निकालता है। जब कई प्रोजेक्ट एक ही क्लस्टर साझा करते हैं, तो «क्लाइंट X के ऐप्लिकेशन की लागत कितनी है» का जवाब देने का यह सबसे आसान तरीका है। OVHcloud या Scaleway क्लस्टर पर इंस्टॉलेशन और मूल्य सूची के कैलिब्रेशन के लिए आधा दिन मानें, क्योंकि डिफ़ॉल्ट दरें हाइपरस्केलर्स की होती हैं।

एक ऐसी बात जो लेखांकन के लिहाज़ से महत्वपूर्ण है: ये टूल requests के हिसाब से सोचते हैं, उपयोग के हिसाब से नहीं। यही सही आधार है, क्योंकि नोड जोड़ने और इसलिए बिल बनने की वजह आखिरकार रिज़र्वेशन ही है।

जो मेहनत के लायक नहीं है

• प्रोडक्शन के लिए spot/preemptible इंस्टेंस। ये नोड्स की लागत आधी कर देती हैं, लेकिन इंटरप्शन सहने की ऐसी तैयारी माँगती हैं जिसे SME के कम ही ऐप्लिकेशन जायज़ ठहराते हैं। आइडेम्पोटेंट बैच वर्कर्स के पूल के लिए — हाँ। फ्रंट के लिए — नहीं।
• प्रोडक्शन क्लस्टर का रात में डाउनस्केल। 90 € के नोड्स पर प्रति रात 8 घंटे की बचत मतलब प्रति माह 30 €, बदले में सुबह कोल्ड स्टार्ट का जोखिम। इसके उलट, dev/staging क्लस्टर पर यह शुद्ध फायदा है: एक CronJob जो पूल को रात 8 बजे से सुबह 8 बजे तक और वीकेंड पर 0 नोड पर ले आए, बिल किए गए घंटों में से लगभग 70 % हटा देता है।
• 15 € के लिए प्रदाता बदलना। माइग्रेशन की लागत (CI/CD, DNS, स्टोरेज, रिस्टोर टेस्ट) बचत से कहीं ज़्यादा होती है। प्रदाता किसी तकनीकी या अनुबंधीय कारण से बदला जाता है, मामूली छूट के लिए नहीं।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

क्या एक Kubernetes क्लस्टर तीन VPS से ज़्यादा खर्चीला होता है?

समान कच्ची क्षमता पर, थोड़ा-सा ज़्यादा — लोड बैलेंसर और ऑब्जेक्ट स्टोरेज अतिरिक्त हैं। समान उपयोगी लोड पर, अक्सर कम, क्योंकि क्लस्टर घनत्व बढ़ाता है: छह ऐप्लिकेशन तीन नोड्स साझा कर लेते हैं, बजाय इसके कि हर एक अपने पीक के हिसाब से साइज़ किए गए छह VPS पर बैठे। Kubernetes की असली अतिरिक्त लागत क्लाउड बिल में नहीं, संचालन के समय में है: साल में दो-तीन बार वर्ज़न अपडेट, charts का रखरखाव, CVE पर नज़र।

क्या मुफ्त कंट्रोल प्लेन में कोई छिपी सीमाएँ हैं?

इसे प्रदाता नोड्स की संख्या के हिसाब से साइज़ करता है और यह मनचाहे ढंग से बढ़ाया नहीं जा सकता। मुफ्त पेशकशों में API server की रिक्वेस्ट थ्रूपुट सीमित हो सकती है: एक बातूनी ऑपरेटर या लूप में फँसा कंट्रोलर इसका असर महसूस करता है। यह गैर-ज़रूरी ऑपरेटरों को ढेर न लगाने का तर्क है, कंट्रोल प्लेन के पैसे देने का नहीं।

सालाना बजट के लिए क्लस्टर का अनुमान कैसे लगाएँ?

अपनी प्रोफ़ाइल का मासिक कुल (कर रहित) लें, बारह महीनों में स्टोरेज और बैकअप की बढ़ोतरी के लिए 20 % जोड़ें, और फिर संचालन के लिए एक अलग लाइन रखें। सालाना प्रतिबद्धताएँ (रिज़र्व्ड इंस्टेंस, वॉल्यूम छूट) आर्किटेक्चर स्थिर हो जाने के बाद फायदेमंद हैं, तीन महीने पुराने क्लस्टर पर नहीं।

बिल पर नज़र किसे रखनी चाहिए?

किसी को, नाम लेकर। हम प्रदाता के पास अपेक्षित राशि के 120 % पर एक बजट अलर्ट लगाते हैं, और अनाथ PVC, बेकार पड़े लोड बैलेंसर, रिटेंशन से बाहर के स्नैपशॉट और रजिस्ट्री की इमेज की तिमाही समीक्षा करते हैं। प्रति तिमाही एक घंटा, और हमारे पास आने वाले ज़्यादातर मामलों में 20 से 30 % की स्थायी बचत।

सारांश

• एक SME का मैनेज्ड Kubernetes क्लस्टर OVHcloud या Scaleway पर प्रति माह 80 से 250 € (कर रहित) खर्च करता है: नोड्स, एक लोड बैलेंसर, ब्लॉक स्टोरेज, ऑब्जेक्ट स्टोरेज और रजिस्ट्री।
• फ्रांसीसी प्रदाताओं पर मुफ्त कंट्रोल प्लेन और बिना शुल्क egress बिल की दो सबसे अस्थिर लाइनें हटा देते हैं; AWS EKS पर कंट्रोल प्लेन के ~73 $ और साथ में आउटगोइंग ट्रैफ़िक जोड़ें।
• नोड्स बिल का 60 से 75 % होते हैं: साइज़िंग ऐसी करें कि प्रोडक्शन के requests N-1 नोड्स पर समा जाएँ, एक स्थिर सिस्टम पूल और एक ऑटोस्केल्ड ऐप्लिकेशन पूल के साथ।
• भूली जाने वाली लाइनें हैं अनाथ PVC, रिटेंशन से बाहर के स्नैपशॉट, प्रति ऐप्लिकेशन गुणा हो चुके लोड बैलेंसर, और कभी साफ न की गई रजिस्ट्री इमेज।
• किसी भी ऑप्टिमाइज़ेशन से पहले Prometheus या OpenCost से requests / असली उपयोग का अनुपात मापें: 4 से ऊपर, आप अपनी खपत का चार गुना चुका रहे हैं।
• रात में डाउनस्केल dev/staging पर फायदेमंद है, प्रोडक्शन पर नहीं; spot इंस्टेंस केवल आइडेम्पोटेंट वर्कर्स के लिए उपयुक्त हैं।

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