Best Practices für die Kostenoptimierung in Azure Kubernetes Service (AKS)

Bei der Kostenoptimierung geht es darum, den Wert von Ressourcen zu maximieren und gleichzeitig unnötige Ausgaben in Ihrer Cloudumgebung zu minimieren. Dieser Prozess umfasst die Ermittlung kostenwirksamer Konfigurationsoptionen und die Implementierung bewährter Methoden zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz. Eine AKS-Umgebung (Azure Kubernetes Service) kann optimiert werden, um die Kosten unter Berücksichtigung der Leistungs- und Zuverlässigkeitsanforderungen zu minimieren.

In diesem Artikel lernen Sie Folgendes:

  • Beginnend mit AKS Automatic für integrierte Kostenoptimierung.
  • Ganzheitliche Überwachung und FinOps-Methoden
  • Strategische Infrastrukturauswahl
  • Dynamische Dimensionierung und automatische Skalierung
  • Nutzen von Azure-Rabatten, um erhebliche Einsparungen zu erzielen

Beginnen Sie mit AKS Automatic für integrierte Kostenoptimierung

AKS Automatic ist ein Clustermodus, der viele der in diesem Artikel beschriebenen Kostenoptimierungsmethoden vorkonfiguriert. Wenn Sie einen neuen Cluster erstellen, sollten Sie AKS Automatic in Betracht ziehen, um den Technischen Aufwand, das Konfigurationsrisiko und den laufenden Betriebsaufwand zu reduzieren, der zu unnötigen Cloudausgaben führt.

AKS Automatic bietet standardmäßig die folgenden Kostenoptimierungsfunktionen ohne zusätzliche Konfiguration:

Fähigkeit Kostenvorteil
Automatische Bereitstellung von Knoten (Node Auto-Provisioning, NAP) Wählt automatisch die kostengünstigste VM-SKU für jede Workload basierend auf tatsächlichen Pod-Ressourcenanforderungen aus. Macht die manuelle Verwaltung von Knotenpools und die Überprovisionierung überflüssig.
Automatische Skalierung von Arbeitsauslastungen (VPA, HPA und KEDA) Standardmäßig sind alle Workload-Autoscaler aktiviert, sodass Pods und Knoten dynamisch entsprechend der tatsächlichen Nachfrage statt auf Basis angenommener Spitzenlasten skaliert werden.
Effiziente Behälterverpackung Pods werden so eingeplant, dass die Auslastung der Knoten maximiert wird, wodurch sich die Gesamtzahl der Knoten reduziert, die für Ihre Workloads erforderlich sind.
Verwaltetes Prometheus Managed Prometheus ist die Standardmetrikenplattform. Sie vermeiden die höheren Kosten von Container Insights-Metriken ohne Migrationsaufwand.
Bereitstellungsschutzmechanismen Azure Policy-Richtlinien setzen im Durchsetzungsmodus Ressourcenanforderungen und -grenzwerte für alle Pods durch und verhindern so unkontrollierten Ressourcenverbrauch und Überprovisionierung auf Clusterebene.

Für Arbeitslasten, die AKS Standard erfordern, beschreibt der Rest dieses Artikels jede dieser Methoden und die manuelle Konfiguration. Wenn AKS Automatic standardmäßig eine Übung bereitstellt, weist eine Notiz darauf hin, dass keine zusätzlichen Schritte erforderlich sind.

Schaffen einer Kultur der Kosteneinsparung mit FinOps

FinOps (Financial Operations, Finanzgeschäft) ist eine Fachrichtung, die finanzielle Rechenschaftspflicht mit Cloudverwaltung und -optimierung kombiniert. Ihr Schwerpunkt ist die Abstimmung zwischen Finanz-, Betriebs- und Entwicklungsteams, um die Cloudkosten zu verstehen und zu kontrollieren. Die FinOps-Stiftung hat mehrere wichtige Projekte wie das FinOps Framework und die FOCUS Specification.

Weitere Informationen finden Sie unter Was ist FinOps?.

Kosteneffiziente Infrastruktur- und Clusterkonfiguration auswählen

Bewerten der SKU-Familie

Hinweis

Wenn Sie AKS Automatic verwenden, wählt node auto-provisioning (NAP) automatisch die kostengünstigste VM-SKU für jede Workload basierend auf ihren Ressourcenanforderungen aus. Sie müssen keine Knotenpools manuell auswerten, erstellen oder verwalten.

Es ist wichtig, die Ressourcenanforderungen Ihrer Anwendung vor der Bereitstellung zu bewerten. Kleine Entwicklungsarbeitslasten haben unterschiedliche Infrastrukturanforderungen als große produktionsfähige Workloads. Obwohl die Kombination von CPU-, Arbeitsspeicher- und Netzwerkkapazitätskonfigurationen großen Einfluss auf die Kosteneffizienz einer SKU hat, sollten Sie die folgenden VM-Typen prüfen und in Erwägung ziehen:

SKU-Familie BESCHREIBUNG Am besten geeignet für:
Azure Spot-Virtualmaschinen Azure Spot Virtual Machine Scale Sets unterstützen Spot node pools und werden in einer einzelnen Fehlerdomäne bereitgestellt, ohne Garantien für Hochverfügbarkeit oder Service Level Agreements (SLAs). Mithilfe von Spot-VMs können Sie die nicht genutzten Azure Kapazität mit erheblichen Rabatten nutzen (bis zu 90% im Vergleich zu pay-as-you-go-Preisen). Wenn Azure die Kapazität wieder benötigt, entfernt die Azure-Infrastruktur die Spot-Knoten. Entwicklungs-/Testumgebungen, Workloads, die Unterbrechungen wie Batchverarbeitungsaufträge und Workloads mit flexibler Ausführungszeit verarbeiten können.
Arm-basierte Prozessoren (Arm64) Arm64-VMs sind energieeffizient und kostengünstig, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Mit arm64-Knotenpoolunterstützung in AKS können Sie Arm64 Ubuntu-Agentknoten erstellen und Intel- und Arm-Architekturknoten in einem Cluster kombinieren. Diese virtuellen Computer werden entwickelt, um dynamische, skalierbare Workloads effizient auszuführen und bis zu 50% bessere Preisleistung als vergleichbare x86-basierte VMs für Skalierungsworkloads bereitzustellen. Web- oder Anwendungsserver, Open-Source-Datenbanken, cloudeigene Anwendungen, Spieleserver und vieles mehr.
GPU-optimierte SKUs Je nach Art Ihres Workloads sollten Sie rechenoptimierte, arbeitsspeicheroptimierte, speicheroptimierte oder GPU-optimierte VM-SKUs in Betracht ziehen. GPU-VM-Größen sind spezialisierte VMs, die mit einzelnen, mehreren und teilweisen GPUs verfügbar sind. GPU-fähige Linux-Knotenpools in AKS eignen sich am besten für rechenintensive Workloads wie das Grafikrendering, Trainieren großer Modelle und Rückschließen.

Hinweis

Die Computekosten variieren je nach Region. Achten Sie bei der Auswahl einer kostengünstigeren Region zum Ausführen von Workloads auf die potenziellen Auswirkungen der Wartezeit sowie die Datenübertragungskosten. Weitere Informationen zu VM-SKUs und ihren Merkmalen finden Sie unter Größen für virtuelle Computer in Azure.

Überprüfen von Speicheroptionen

Weitere Informationen zu Speicheroptionen und zugehörigen Kostenaspekten finden Sie in den folgenden Artikeln:

Verwenden voreingestellter Clusterkonfigurationen

Die Auswahl der richtigen VM-SKU, Regionen und Knotenanzahl sowie anderer Konfigurationsoptionen kann schwierig sein. Cluster-voreingestellte Konfigurationen im Azure-Portal entladen diese anfängliche Herausforderung, indem empfohlene Konfigurationen für verschiedene Anwendungsumgebungen bereitgestellt werden, die kostenbewusst und leistungsfähig sind. Die Voreinstellung "Dev/Test" eignet sich am besten für die Entwicklung neuer Workloads oder das Testen vorhandener Workloads. Die Voreinstellung „Production Economy“ eignet sich am besten, um Produktions-Workloads kosteneffizient zu bedienen, wenn Ihre Workloads Unterbrechungen tolerieren können. Nicht kritische Features sind standardmäßig deaktiviert, und Sie können die voreingestellten Werte jederzeit ändern.

Für einen umfassenderen Ansatz, der über statische Voreinstellungen hinausgeht, sollten Sie AKS Automatic berücksichtigen. AKS Automatic übernimmt die vollständige Verwaltung der Knotenpools mithilfe der automatischen Knotenbereitstellung (Node Auto-Provisioning, NAP), wodurch die Infrastruktur kontinuierlich an Ihre tatsächlichen Workload-Anforderungen angepasst wird. Darüber hinaus aktiviert es standardmäßig alle Workload-Autoscaler und erzwingt die Ressourcenkontrolle durch Schutzmechanismen bei der Bereitstellung – zusätzliche Vorteile, die Clustervoreinstellungen nicht bieten.

Erwägen der Mehrinstanzenfähigkeit

AKS bietet Flexibilität beim Ausführen von Multitenantclustern und Isolieren von Ressourcen. Für eine benutzerfreundliche Mehrinstanzenfähigkeit können Sie Cluster und die Infrastruktur über die logische Isolation zwischen Teams und Geschäftseinheiten teilen. Kubernetes-Namespaces bilden die logische Isolationsgrenze für Workloads und Ressourcen. Die gemeinsame Nutzung der Infrastruktur reduziert den Verwaltungsaufwand für Cluster und verbessert gleichzeitig die Ressourcenverwendung und die Poddichte innerhalb des Clusters. Weitere Informationen zur Mehrinstanzenfähigkeit in AKS und zum Prüfen der Eignung dieser Option für Ihre Organisationsanforderungen finden Sie unter Überlegungen zur Mehrinstanzenfähigkeit mit Azure Kubernetes Service (AKS) und Entwerfen von Clustern für die Mehrinstanzenfähigkeit.

Warnung

Kubernetes-Umgebungen sind nicht vollständig vor feindseliger Mehrinstanzenfähigkeit geschützt. Wenn ein Mandant in der freigegebenen Infrastruktur nicht vertrauenswürdig ist, ist eine weitere Planung erforderlich, um zu verhindern, dass Mandanten die Sicherheit anderer Dienste beeinträchtigen.

Erwägen Sie die Verwendung physischer Isolationsgrenzen. In diesem Modell werden Teams oder Workloads ihrem eigenen Cluster zugewiesen. Das hinzugefügte Management und der finanzielle Aufwand sind ein Kompromiss.

Verringern der Ressourcenverschwendung durch Anwendungs- und Clusterkonfiguration

Verwenden eines schlanken Containerentwurfs

Der Begriff „schlanker Container“ bezieht sich auf die Optimierung der Größe und des Ressourcenbedarfs der containerisierten Anwendung. Überprüfen Sie, ob Ihr Basisimage minimal ist und nur die erforderlichen Abhängigkeiten enthält. Entfernen Sie nicht benötigte Bibliotheken und Pakete. Ein kleineres Containerimage beschleunigt die Bereitstellungszeiten und erhöht die Effizienz von Skalierungsvorgängen. mit Artifact Streaming auf AKS können Sie Containerimages von Azure Container Registry (ACR) streamen. Beim Artefaktstreaming wird nur die erforderliche Ebene für den anfänglichen Podstart gepullt, wodurch die Pullzeit für größere Images von Minuten auf Sekunden reduziert wird.

Durchsetzen von Ressourcenkontingenten

Hinweis

AKS Automatic-Cluster setzen Ressourcenanforderungen und -grenzwerte für alle Pods automatisch mittels Bereitstellungsschutzmechanismen durch, die standardmäßig im Erzwingungsmodus aktiviert sind. Dies verhindert unkontrollierten Ressourcenverbrauch und Überbereitstellung, ohne dass Richtlinien manuell konfiguriert werden müssen. Konfigurieren Sie für AKS Standard-Cluster Ressourcenkontingente auf Namespaceebene, wie in diesem Abschnitt beschrieben.

Ressourcenkontingente sind eine Möglichkeit, um Ressourcen in einem Entwicklungsteam oder -projekt zu reservieren und einzuschränken. Kontingente werden für einen Namespace definiert und können für Computeressourcen, Speicherressourcen und Objektanzahl festgelegt werden. Wenn Sie Ressourcenkontingente definieren, werden einzelne Namespaces daran gehindert, mehr Ressourcen zu verbrauchen als zugeordnet. Ressourcenkontingente sind nützlich für mehrinstanzenfähige Cluster, in denen Teams Infrastruktur gemeinsam nutzen.

Verwenden des Features zum Starten/Beenden von Clustern

Wenn kleine Entwicklungs- und Testcluster unbeaufsichtigt bleiben, können sie unnötige Kosten verursachen. Deaktivieren Sie Cluster, die nicht durchgängig aktiv sein müssen, mit dem Feature zum Starten und Beenden von Clustern. Mit diesem Feature werden alle System- und Benutzerknotenpools heruntergefahren, sodass keine Kosten für zusätzliche Computeressourcen anfallen. Der Status des Clusters und der Objekte wird beibehalten, wenn Sie den Cluster erneut starten.

Verwenden von Kapazitätsreservierungen

Mit Kapazitätsreservierungen können Sie die Berechnungskapazität in einer Azure Region oder Verfügbarkeitszone für eine beliebige Dauer reservieren. Reservierte Kapazität ist zur sofortigen Nutzung verfügbar, bis die Reservierung gelöscht wird. Das Zuordnen einer vorhandenen Kapazitätsreservierungsgruppe zu einem Knotenpool garantiert die zugeordnete Kapazität für Ihren Knotenpool und hilft Ihnen, potenzielle Spitzen in den Preisen für die Nutzung bei Bedarf während Zeiträumen mit hohen Computeanforderungen zu vermeiden.

Überwachen der Umgebung und der Ausgaben

Verbessern der Transparenz mit Microsoft Cost Management

Microsoft Cost Management bietet eine breite Palette von Funktionen, die Sie bei der Cloudbudgetierung und -planung unterstützen und sowohl innerhalb als auch außerhalb des Clusters Kostentransparenz bieten. Transparenz ist zum Entschlüsseln von Ausgabentrends, Ermitteln von Optimierungsmöglichkeiten und Verbessern der Verantwortlichkeit zwischen Anwendungsentwicklern und Plattformteams unerlässlich. Aktivieren Sie das Add-On für die AKS-Kostenanalyse, um zusammen mit den Kategorien „Azure Compute“, „Netzwerk“ und „Speicher“ eine detaillierte Aufschlüsselung der Clusterkosten nach Kubernetes-Konstrukten zu erhalten.

Azure Monitor

Hinweis

AKS Automatic-Cluster verwenden verwaltetes Prometheus als standardmäßige Metrikplattform. Container insights-Metriken sind standardmäßig nicht aktiviert. Wenn Sie AKS Automatic verwenden, ist diese Kostenoptimierung bereits vorhanden, und es sind keine Migrationsschritte erforderlich.

Wenn Sie Metrikdaten über Container Insights erfassen, wird empfohlen, zu Managed Prometheus zu migrieren, da dies eine erhebliche Senkung der Kosten ermöglicht. Sie können Container Insights-Metriken mithilfe der Datensammlungsregel (Data Collection Rule, DCR) deaktivieren und das Managed Prometheus-Add-On bereitstellen, das die Konfiguration über Azure Resource Manager, die Azure-Befehlszeilenschnittstelle (Command Line Interface, CLI), das Azure-Portal und Terraform unterstützt.

Weitere Informationen finden Sie unter Best Practices für Azure Monitor und Informationen zur Kostenüberwachung für Container Insights.

Protokolldatenanalyse

Für Steuerungsebenenprotokolle sollten Sie ggf. die Kategorien deaktivieren, die Sie nicht benötigen und/oder die Standardprotokoll-API verwenden, um die Log Analytics-Kosten zu reduzieren. Weitere Informationen finden Sie unter Azure Kubernetes Service-Steuerebene/-Ressourcenprotokolle (AKS). Bei Datenebenenprotokollen oder Anwendungsprotokollen sollten Sie die Kostenoptimierungseinstellungen anpassen.

Sie können Transformationen in Azure Monitor auch verwenden, um Steuerebenen- und Datenebenenprotokolle zu filtern oder zu ändern, bevor sie an einen Log Analytics-Arbeitsbereich gesendet werden. Weitere Informationen zum Erstellen einer Transformation finden Sie unter Erstellen einer Transformation in Azure Monitor.

Azure Advisor-Empfehlungen zu Kosten

AKS-Kostenempfehlungen in Azure Advisor bieten Empfehlungen, die Ihnen helfen, Kosteneffizienz zu erzielen, ohne auf Zuverlässigkeit zu verzichten. Advisor analysiert Ihre Ressourcenkonfigurationen und empfiehlt Optimierungslösungen. Weitere Informationen finden Sie unter "Azure Kubernetes Service(AKS)-Kostenempfehlungen in Azure Advisor abrufen".

Optimieren von Workloads durch automatische Skalierung

Einrichten einer Baseline

Bevor Sie Ihre Einstellungen für die automatische Skalierung konfigurieren, können Sie Azure Load Testing verwenden, um einen Basisplan für Ihre Anwendung zu erstellen. Mithilfe von Auslastungstests können Sie verstehen, wie sich Ihre Anwendung unter verschiedenen Datenverkehrsbedingungen verhält, und Sie können Leistungsengpässe identifizieren. Sobald Sie einen Basisplan haben, können Sie die Einstellungen für die automatische Skalierung konfigurieren, um sicherzustellen, dass ihre Anwendung die erwartete Auslastung verarbeiten kann.

Aktivieren der automatischen Anwendungsskalierung

Vertikale automatische Podskalierung

Hinweis

AKS Automatic-Cluster haben standardmäßig VPA aktiviert. Wenn Sie AKS Standard verwenden, lesen Sie den Artikel Use the Vertical Pod Autoscaler in Azure Kubernetes Service (AKS), um VPA zu aktivieren und zu konfigurieren.

Anforderungen und Grenzwerte, die höher als die tatsächliche Nutzung sind, können zu überdimensionierten Workloads und zur Verschwendung von Ressourcen führen. Zu niedrige Anforderungen und Grenzwerte können dagegen durch unzureichenden Arbeitsspeicher zu Drosselungs- und Workloadproblemen führen. Die vertikale automatische Podskalierung (Vertical Pod Autoscaler, VPA) ermöglicht es Ihnen, die von Ihren Pods benötigten CPU- und Arbeitsspeicherressourcen zu optimieren. Die VPA stellt basierend auf der historischen Containerverwendung empfohlene Werte für CPU- und Arbeitsspeicheranforderungen sowie Grenzwerte bereit, die Sie manuell festlegen oder automatisch aktualisieren können. Am besten geeignet für Anwendungen mit schwankenden Ressourcenanforderungen. Der Modus Nur-Empfehlung aus Modus von VPA ermöglicht es Teams, Ressourcenvorschläge zu überprüfen, ohne sie automatisch zu erzwingen. Dieser Modus kann während des Tests aktiviert werden, und VPA-Empfehlungen können verwendet werden, um die CPU- und Arbeitsspeicheranforderung und Grenzwerte für Produktionsumgebungen festzulegen.

Horizontale automatische Podskalierung

Hinweis

In AKS Automatic-Clustern ist HPA standardmäßig aktiviert. Wenn Sie AKS Standard verwenden, konfigurieren Sie HPA für Ihre Workloads, wie in Horizontale Podautoskalierung beschrieben.

Die horizontale automatische Podskalierung (Horizontal Pod Autoscaler, HPA) skaliert die Anzahl von Podreplikaten dynamisch auf der Grundlage von beobachteten Metriken (z. B. CPU- oder Arbeitsspeicherauslastung). In Zeiten mit hohem Bedarf skaliert die HPA auf, indem sie weitere Podreplikate zum Verteilen der Arbeitsauslastung hinzufügt. In Zeiten mit geringem Bedarf skaliert die HPA ab, indem sie die Anzahl von Replikaten reduziert, um Ressourcen zu sparen. Am besten geeignet für Anwendungen mit vorhersagbaren Ressourcenanforderungen.

Warnung

Verwenden Sie die vertikale automatische Podskalierung (VPA) nicht mit der horizontalen automatischen Podskalierung (HPA) für die gleichen CPU- oder Speichermetriken. Diese Kombination kann zu Konflikten führen, da beide Autoskalierungen anhand der gleichen Metriken versuchen, auf Bedarfsänderungen zu reagieren. Sie können allerdings die vertikale automatische Podskalierung (VPA) für CPU oder Arbeitsspeicher und die horizontale automatische Podskalierung (HPA) für benutzerdefinierte Metriken verwenden, um Überschneidungen zu vermeiden und sicherzustellen, dass sich die Autoskalierungen jeweils auf unterschiedliche Aspekte der Workloadskalierung konzentrieren.

Ereignisgesteuerte automatische Kubernetes-Skalierung

Hinweis

AKS Automatic-Cluster haben KEDA standardmäßig aktiviert. Wenn Sie AKS Standard verwenden, lesen Sie Installieren Sie das KEDA-Add-On mithilfe von Azure CLI, um KEDA zu aktivieren.

Das Kubernetes Event-Driven Autoscaler-Add-On (KEDA) bietet zusätzliche Flexibilität und ermöglicht Ihnen die Skalierung auf Grundlage verschiedener ereignisgesteuerter Metriken, die dem Verhalten Ihrer Anwendung entsprechen. Für eine Webanwendung kann KEDA beispielsweise den eingehenden HTTP-Anforderungsdatenverkehr überwachen und die Anzahl der Podreplikate anpassen, um sicherzustellen, dass die Anwendung reaktionsfähig bleibt. Bei Verarbeitungsaufträgen kann KEDA die Anwendung basierend auf der Länge der Nachrichtenwarteschlange skalieren. Verwaltete Unterstützung wird für alle Azure-Skalierungsfunktionen bereitgestellt. KEDA ermöglicht es Ihnen auch, bis zu 0 Replikate zu skalieren, besonders hilfreich für sporadische ereignisgesteuerte Workloads, regelmäßige Machine Learning (ML) oder GPU-Workloads sowie Entwicklungs-/Test- oder Low-Traffic-Umgebungen.

Aktivieren der automatischen Infrastrukturskalierung

Automatische Skalierung von Clustern

Hinweis

In AKS Automatic wird die Knotenskalierung durch die automatische Knotenbereitstellung (NODE Auto-Provisioning, NAP) behandelt, die standardmäßig vorkonfiguriert ist. Konfigurieren Sie für AKS Standard ohne NAP die Cluster-Autoscaler, wie in diesem Abschnitt beschrieben.

Um die Anwendungsanforderungen zu erfüllen, überwacht die automatische Clusterskalierung, ob Pods vorhanden sind, die aufgrund von Ressourceneinschränkungen nicht geplant werden können, und skaliert die Anzahl der Knoten im Knotenpool entsprechend. Wenn Knoten keine ausgeführten Pods aufweisen, skaliert die automatische Clusterskalierung die Anzahl der Knoten herunter. Die Profileinstellungen für die automatische Clusterskalierung gelten für alle Knotenpools in einem Cluster, für die die automatische Skalierung aktiviert ist. Weitere Informationen finden Sie in den bewährten Methoden und Überlegungen zur automatischen Clusterskalierung.

Automatische Bereitstellung von Knoten

Hinweis

In AKS Automatic ist die automatische Knotenbereitstellung (Node Auto-Provisioning, NAP) standardmäßig vorkonfiguriert. AKS wählt die optimale VM-SKU für jede Workload automatisch aus, ohne dass eine manuelle Knotenpoolerstellung oder SKU-Auswahl erforderlich ist. Führen Sie für AKS Standard-Cluster die Schritte unter "Aktivieren oder Deaktivieren von NAP in AKS" aus , um NAP zu aktivieren.

Komplizierte Workloads erfordern möglicherweise mehrere Knotenpools mit unterschiedlichen Konfigurationen der VM-Größe, um die CPU- und Arbeitsspeicheranforderungen zu erfüllen. Die genaue Auswahl und Verwaltung mehrerer Knotenpoolkonfigurationen erhöht die Komplexität und den operativen Mehraufwand. Die automatische Knotenbereitstellung (NAP) vereinfacht den Prozess der SKU-Auswahl und bestimmt die optimale VM-Konfiguration anhand der Ressourcenanforderungen ausstehender Pods, um Workloads auf die effizienteste und kostengünstigste Weise auszuführen.

Hinweis

Weitere Best Practices für die Skalierung finden Sie unter Bewährte Methoden im Zusammenhang mit der Leistung und Skalierung kleiner bis mittelgroßer Workloads in Azure Kubernetes Service (AKS) und Bewährte Methoden im Zusammenhang mit der Leistung und Skalierung großer Workloads in Azure Kubernetes Service (AKS).

Sparen mit Azure-Rabatten

Azure-Reservierungen

Wenn Ihre Workload vorhersagbar und für einen längeren Zeitraum vorhanden ist, sollten Sie den Kauf einer Azure-Reservierung erwägen, um Ihre Ressourcenkosten weiter zu senken. Azure-Reservierungen sind mit einer Laufzeit von einem oder drei Jahren erhältlich und bieten für Compute einen Rabatt von bis zu 72 % im Vergleich zu den Preisen für die nutzungsbasierte Bezahlung. Reservierungen werden automatisch auf die entsprechenden Ressourcen angewendet. Am besten geeignet für Workloads, die für die Ausführung in den gleichen SKUs und Regionen über einen längeren Zeitraum festgelegt sind.

Azure-Sparplan

Wenn Sie konstante Ausgaben haben, durch die Verwendung unterschiedlicher Ressourcen zwischen den SKUs und Regionen aber keine Azure-Reservierungen nutzen können, sollten Sie den Kauf eines Azure-Sparplans in Erwägung ziehen. Wie bei Azure-Reservierungen gilt für Azure-Sparpläne eine Laufzeit von einem oder drei Jahren, und sie werden automatisch auf alle Ressourcen innerhalb des Gültigkeitsbereichs angewendet. Sie verpflichten sich, einen festen Stundenbetrag für Computeressourcen auszugeben, unabhängig von der SKU oder Region. Am besten geeignet für Workloads, die unterschiedliche Ressourcen und/oder unterschiedliche Rechenzentrumsregionen nutzen.

Azure-Hybridvorteil

Der Azure-Hybridvorteil für Azure Kubernetes Service (AKS) ermöglicht es Ihnen, den Wert Ihrer lokalen Lizenzen ohne zusätzliche Kosten zu maximieren. Verwenden Sie beliebige qualifizierte lokale Lizenzen, die zudem über aktive Software Assurance (SA) oder ein berechtigtes Abonnement verfügen, um Windows-VMs in Azure zu reduzierten Kosten zu erhalten.

Nächste Schritte

Die Kostenoptimierung ist ein fortlaufender und iterativer Prozess. In den folgenden Empfehlungen und Architekturleitfäden erfahren Sie mehr zu diesem Thema:

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