Ajánlott eljárások a költségoptimalizáláshoz az Azure Kubernetes Service-ben (AKS)

A költségoptimalizálás az erőforrások értékének maximalizálását és a szükségtelen költségek minimalizálását ismerteti a felhőkörnyezetben. Ez a folyamat magában foglalja a költséghatékony konfigurációs lehetőségek azonosítását és az ajánlott eljárások implementálását a működési hatékonyság javítása érdekében. Az AKS-környezetek úgy optimalizálhatók, hogy minimalizálják a költségeket, figyelembe véve a teljesítményre és a megbízhatóságra vonatkozó követelményeket.

Ebben a cikkben a következő tudnivalókat ismerheti meg:

  • Az AKS Automatictól kezdve a beépített költségoptimalizáláshoz.
  • Holisztikus monitorozási és FinOps-eljárások.
  • Stratégiai infrastruktúra kiválasztása.
  • Dinamikus jogosultságok és automatikus skálázás.
  • Azure-kedvezmények használata jelentős megtakarítások érdekében.

Kezdés az AKS Automatic használatával a beépített költségoptimalizáláshoz

Az AKS Automatic egy olyan fürtmód, amely előre beállítja a cikkben ismertetett költségoptimalizálási gyakorlatok nagy részét. Ha új fürtöt hoz létre, érdemes megfontolnia az AKS Automatic használatát a mérnöki ráfordítás, a konfigurációs kockázat és a felesleges felhőkiadásokat eredményező folyamatos üzemeltetési többletteher csökkentése érdekében.

Az AKS Automatic alapértelmezés szerint a következő költségoptimalizálási képességeket biztosítja további konfigurációk nélkül:

Képesség Költség juttatás
Csomópontok automatikus üzembe helyezése (NAP) Automatikusan kiválasztja a legköltségtakarékosabb virtuálisgép-termékváltozatot az egyes számítási feladatokhoz a tényleges poderőforrás-kérések alapján. Megszünteti a csomópontkészletek manuális kezelését és a túlméretezést.
Számítási feladatok automatikus skálázása (VPA, HPA és KEDA) Alapértelmezés szerint az összes számítási feladat automatikus skálázása engedélyezve van, így a podok és a csomópontok dinamikusan skálázhatók a tényleges igényekre, nem pedig csúcsidőszaki feltételezésekre.
Hatékony dobozos csomagolás A podok a csomópontok kihasználtságának maximalizálása érdekében vannak ütemezve, csökkentve a számítási feladatok kiszolgálásához szükséges csomópontok teljes számát.
Menedzselt Prometheus A felügyelt Prometheus az alapértelmezett metrikák platformja. Migrálási erőfeszítés nélkül elkerülheti a Container Insights-metrikák magasabb költségét.
Üzembe helyezési biztosítékok Az Azure Policy-szabályzatok kényszerítési üzemmódban minden pod esetében előírják az erőforráskéréseket és -korlátokat, megakadályozva az ellenőrizetlen erőforrás-felhasználást és a fürtszintű túlméretezést.

Az AKS Standardot igénylő számítási feladatok esetében a cikk további része ismerteti ezeket a gyakorlatokat, és azt, hogyan konfigurálhatja őket manuálisan. Ha az AKS Automatic alapértelmezés szerint biztosít egy gyakorlatot, egy megjegyzés azt jelzi, hogy nincs szükség további lépésekre.

A FinOps felkarolása a költségmegtakarítási kultúra felépítéséhez

A pénzügyi műveletek (FinOps) egy olyan szemlélet, amely egyesíti a pénzügyi elszámoltathatóságot a felhőfelügyelettel és az optimalizálással. A felhőköltségek megértéséhez és szabályozásához a pénzügyi, üzemeltetési és mérnöki csapatok közötti összhangra összpontosít. A FinOps alapítványnak számos jelentős projektje van, például a FinOps Framework és a FOCUS Specifikáció.

További információ: Mi az a FinOps?

Költséghatékony infrastruktúra és fürtkonfiguráció kiválasztása

Termékváltozat-család értékelése

Feljegyzés

Az AKS Automatic használata esetén a csomópont automatikus kiépítése (NAP) automatikusan kiválasztja a legköltséghatékonyabb virtuálisgép-termékváltozatot az egyes számítási feladatokhoz az erőforrás-kérelmek alapján. Nem kell manuálisan kiértékelnie, létrehoznia vagy kezelnie a csomópontkészleteket.

Fontos, hogy az üzembe helyezés előtt értékelje ki az alkalmazás erőforrás-követelményeit. A kis fejlesztési számítási feladatok infrastruktúrájának igényei eltérnek a nagy, éles üzemre kész számítási feladatoktól. Bár a processzor-, memória- és hálózati kapacitáskonfigurációk kombinációja nagyban befolyásolja a termékváltozat költséghatékonyságát, vegye figyelembe a következő virtuálisgép-típusokat:

SKU-család Leírás Legjobb a számára
Azure Spot virtuális gépek Az Spot csomópontkészletek mögött Azure Spot virtuálisgép-méretezési csoportok állnak, és ezek egyetlen hibatartományba vannak telepítve, magas rendelkezésre állásra vagy szolgáltatási szintre vonatkozó megállapodásra (SLA) vonatkozó garanciák nélkül. A Spot rendszerű virtuális gépekkel jelentős kedvezmények mellett kihasználhatja az Azure fel nem használt kapacitását (akár 90%-os megtakarítással a használatalapú díjszabáshoz képest). Ha az Azure-nak vissza kell igényelnie a kapacitást, az Azure-infrastruktúra kiüríti a kihasználatlan csomópontokat. Fejlesztői/tesztelési környezetek, olyan számítási feladatok, amelyek képesek kezelni a megszakításokat, például a kötegelt feldolgozási feladatokat és a rugalmas végrehajtási idejű számítási feladatokat.
Arm-alapú processzorok (Arm64) Az Arm64 virtuális gépek energiatakarékosak és költséghatékonyak a teljesítmény veszélyeztetése nélkül. Az Arm64-csomópontkészlet AKS-támogatásával Arm64 Ubuntu-ügynökcsomópontokat hozhat létre, és kombinálhatja az Intel- és Arm-architektúracsomópontokat egy fürtben. Ezek a virtuális gépek dinamikus, skálázható számítási feladatok hatékony futtatására lettek tervezve, és akár 50% jobb ár-teljesítmény érhető el, mint a méretezhető számítási feladatokhoz hasonló x86-alapú virtuális gépek. Web- vagy alkalmazáskiszolgálók, nyílt forráskódú adatbázisok, natív felhőbeli alkalmazások, játékkiszolgálók stb.
GPU-optimalizált termékváltozatok A számítási feladat jellegétől függően fontolja meg a számításra optimalizált, a memóriaoptimalizált, a tárolásra optimalizált vagy a GPU-ra optimalizált virtuálisgép-termékváltozatok használatát. A GPU-s virtuálisgép-méretek olyan speciális virtuálisgépek, amelyek egy vagy több, illetve tört GPU-val érhetők el. Az AKS GPU-kompatibilis Linux-csomópontkészletei a legjobban olyan számítási feladatokhoz használhatók, mint a grafikus megjelenítés, a nagy modell betanítása és a következtetés.

Feljegyzés

A számítási költségek régiónként eltérőek. Ha kevésbé költséges régiót választ a számítási feladatok futtatásához, tisztában kell lennie a késés és az adatátviteli költségek lehetséges hatásával. A virtuálisgép-termékváltozatokról és azok jellemzőiről további információt az Azure-beli virtuális gépek méretei című témakörben talál.

Tárolási lehetőségek áttekintése

A tárolási lehetőségekről és a kapcsolódó költségekről az alábbi cikkekben talál további információt:

Előre beállított fürtkonfigurációk használata

Nehéz lehet kiválasztani a megfelelő virtuálisgép-termékváltozatot, régiókat, csomópontok számát és egyéb konfigurációs beállításokat. Az Azure Portal fürthöz elérhető előre beállított konfigurációi megkönnyítik ezt a kezdeti kihívást azáltal, hogy különböző alkalmazáskörnyezetekhez költséghatékony és nagy teljesítményű, ajánlott konfigurációkat biztosítanak. A fejlesztési/tesztelési beállítás az új számítási feladatok fejlesztéséhez vagy a meglévő számítási feladatok teszteléséhez a legjobb. Az Üzemi gazdaság beállítás a legjobb megoldás az éles forgalom költségtudatos kiszolgálására, ha a számítási feladatok képesek elviselni a megszakításokat. A nem kritikus funkciók alapértelmezés szerint ki vannak kapcsolva, és bármikor módosíthatja az előre beállított értékeket.

A statikus beállításokon túlmutató átfogóbb megközelítés érdekében fontolja meg az AKS Automatict. Az AKS Automatic teljes mértékben kezeli a csomópontkészleteket a csomópontok automatikus kiépítése (NAP) használatával, amely folyamatosan a megfelelő méretű infrastruktúrát a tényleges számítási feladatok igényeinek megfelelően méretezi. Emellett alapértelmezés szerint az összes munkaterheléshez tartozó automatikus skálázót is engedélyezi, és telepítési védőkorlátokon keresztül érvényesíti az erőforrás-szabályozást, ami olyan további előnyöket kínál, amelyeket a fürtbeállítások nem nyújtanak.

Fontolja meg a több-bérlős architektúrát

Az AKS rugalmas lehetőségeket kínál a több-bérlős fürtök kezelésére és az erőforrások elkülönítésére. A felhasználóbarát több-bérlős megoldás érdekében logikai elkülönítéssel oszthatja meg a fürtöket és az infrastruktúrát a csapatok és az üzleti egységek között. A Kubernetes-névterek alkotják a számítási feladatok és erőforrások logikai elkülönítési határát. A megosztási infrastruktúra csökkenti a fürtkezelési többletterhelést, ugyanakkor javítja a fürt erőforrás-kihasználtságát és podsűrűségét. Ha többet szeretne megtudni az AKS több-bérlős megoldásairól, és szeretné megállapítani, hogy ezek megfelelnek-e a szervezeti igényeinek, tekintse meg az AKS több-bérlős üzemeltetési szempontjai és a Fürttervezés több-bérlős környezetben című forrásokat.

Figyelmeztetés

A Kubernetes-környezetek nem teljesen biztonságosak ellenséges több-bérlős környezetben. Ha a megosztott infrastruktúra egyik bérlője sem megbízható, több tervezésre van szükség annak érdekében, hogy a bérlők ne befolyásolják más szolgáltatások biztonságát.

Fontolja meg a fizikai elkülönítés határait. Ebben a modellben a csapatok vagy munkaterhelések a saját klaszterükhöz vannak rendelve. A hozzáadott irányítás és a pénzügyi többletterhelés kompromisszumot jelent.

Erőforrás-pazarlás csökkentése alkalmazás- és fürtkonfigurációval

A konténer lehető legkönnyebbé és leghatékonyabbá tétele

A lean tároló a tárolóalapú alkalmazás méretének és erőforrás-lábnyomának optimalizálására utal. Ellenőrizze, hogy az alaprendszerkép minimális-e, és csak a szükséges függőségeket tartalmazza-e. Távolítsa el a szükségtelen kódtárakat és csomagokat. A kisebb tárolórendszerképek felgyorsítják az üzembe helyezési időket, és növelik a skálázási műveletek hatékonyságát. Artifact Streaming on AKS lehetővé teszi a tárolólemezképek streamelt átvitelét Azure Container Registry (ACR) szolgáltatásból. Csak a pod kezdeti indításához szükséges réteget húzza le, így percről másodpercre csökkenti a nagyobb képek lekérési idejét.

Erőforráskvóták kényszerítése

Feljegyzés

AKS Automatic klaszterek automatikusan kikényszerítik az erőforrásigényeket és -korlátokat az összes podra vonatkozóan üzembehelyezési védőkorlátok révén, amelyek alapértelmezés szerint kikényszerítési módban vannak engedélyezve. Ez megakadályozza a szabályozatlan erőforrás-felhasználást és a túlterjedést manuális szabályzatkonfiguráció nélkül. Az AKS Standard fürtök esetében az erőforráskvótákat a jelen szakaszban ismertetett névtérszinten konfigurálhatja.

Az erőforráskvóták lehetővé teszik az erőforrások lefoglalását és korlátozását egy fejlesztői csapat vagy projekt számára. A kvóták egy névtéren vannak meghatározva, és beállíthatók a számítási erőforrásokon, a tárolási erőforrásokon és az objektumok számán. Erőforráskvóták meghatározásakor az egyes névterek nem használhatnak fel több erőforrást, mint amennyit lefoglaltak. Az erőforráskvóták olyan több-bérlős fürtök esetében hasznosak, ahol a csapatok megosztják az infrastruktúrát.

Fürt indítása és leállítása

Felügyelet nélkül hagyva a kis fejlesztési és tesztelési fürtök szükségtelen költségeket halmozhatnak fel. Kikapcsolhatja azokat a fürtöket, amelyeknek nem kell mindig futniuk a fürt indítási és leállítási funkciójával. Ez a funkció leállítja az összes rendszer- és felhasználóicsomópont-készletet, így nem kell fizetnie a többletszámításért. A fürt és az objektumok állapota a fürt ismételt indításakor megmarad.

Kapacitásfoglalások használata

A kapacitásfoglalásokkal a számítási kapacitást bármikor lefoglalhatja egy Azure régióban vagy rendelkezésre állási zónában. A fenntartott kapacitás a foglalás törléséig azonnal használható. A meglévő kapacitásfoglalási csoport csomópontkészlethez való társítása garantálja a csomópontkészlet számára lefoglalt kapacitást, és segít elkerülni az igény szerinti díjszabás esetleges kiugró emelkedését a nagy számítási igényű időszakokban.

Figyelje a környezetet és a kiadásokat

Láthatóság növelése a Microsoft Cost Management használatával

A Microsoft Cost Management számos lehetőséget kínál a felhőbeli költségvetésezéshez, az előrejelzéshez és a költségek láthatóságához a fürtön belül és kívül egyaránt. A megfelelő láthatóság elengedhetetlen a költségtrendek megfejtéséhez, az optimalizálási lehetőségek azonosításához és az alkalmazásfejlesztők és a platformcsapatok elszámoltathatóságának növeléséhez. Engedélyezze az AKS Cost Analysis bővítményt a Kubernetes elemek szerinti részletes fürtköltség-lebontáshoz, valamint az Azure Compute, Network és Storage kategóriák szerinti lebontáshoz.

Azure Monitor

Feljegyzés

Az AKS Automatikus fürtök a felügyelt Prometheust használják alapértelmezett metrikaplatformként. A Container Insights-metrikák alapértelmezés szerint nincsenek engedélyezve. Az AKS Automatic használata esetén ez a költségoptimalizálás már érvényben van, és nincs szükség migrálási lépésekre.

Ha a metrikaadatokat a Container Insights segítségével tölti be, javasoljuk, hogy váltson a felügyelt Prometheus használatára, ami jelentős költségcsökkentést kínál. Az adatgyűjtési szabály (DCR) használatával letilthatja a Container Insights-metrikákat, és üzembe helyezheti a felügyelt Prometheus bővítményt, amely az Azure Resource Manager, az Azure CLI, az Azure Portal és a Terraform használatával támogatja a konfigurációt.

További információkért tekintse meg az Azure Monitor ajánlott eljárásait és a Container Insights költségeinek kezelését.

Log Analytics

A síknaplók vezérléséhez fontolja meg a nem szükséges kategóriák letiltását, és/vagy az Alapszintű naplók API használatát, ha szükséges, a Log Analytics költségeinek csökkentése érdekében. További információ: Azure Kubernetes Service (AKS) vezérlősík/erőforrásnaplók. Adatsík-naplók vagy alkalmazásnaplók esetében fontolja meg a költségoptimalizálási beállítások módosítását.

Az Azure Monitorban található átalakításokat is használhatja a vezérlősík és adatsík naplóinak szűrésére vagy módosítására, mielőtt azok egy Log Analytics-munkaterületre lennének elküldve. Az átalakítások létrehozásáról további információt az Átalakítás létrehozása az Azure Monitorban című témakörben talál.

Az Azure Advisor költségekkel kapcsolatos javaslatai

Az Azure Advisor AKS-költségjavaslatai olyan javaslatokat nyújtanak, amelyek segítenek a költséghatékonyság elérésében a megbízhatóság feláldozása nélkül. Az Advisor elemzi az erőforrás-konfigurációkat, és optimalizálási megoldásokat javasol. További információ: Az Azure Kubernetes Service (AKS) költségjavaslatainak lekérése az Azure Advisorban.

Számítási feladatok optimalizálása automatikus méretezéssel

Alapterv létrehozása

Az automatikus skálázási beállítások konfigurálása előtt az Azure Load Testing használatával alapkonfigurációt hozhat létre az alkalmazáshoz. A terheléstesztelés segít megérteni, hogyan viselkedik az alkalmazás különböző forgalmi körülmények között, és azonosíthatja a teljesítmény szűk keresztmetszeteit. Miután elkészült az alapkonfigurációval, konfigurálhatja az automatikus méretezési beállításokat, hogy az alkalmazás kezelni tudja a várt terhelést.

Alkalmazás automatikus skálázásának engedélyezése

Függőleges pod automatikus skálázása

Feljegyzés

A(z) AKS Automatic-fürtök esetében alapértelmezés szerint engedélyezve van a VPA. Ha AKS Standardot használ, a VPA engedélyezéséhez és konfigurálásához lásd: Podok automatikus függőleges skálázásának használata az Azure Kubernetes Service-ben (AKS).

A tényleges használatnál magasabb kérések és korlátok túlterhelt számítási feladatokat és felesleges erőforrásokat eredményezhetnek. Ezzel szemben a túl alacsony kérések és korlátok szabályozást és számítási feladatokkal kapcsolatos problémákat eredményezhetnek a memória hiánya miatt. A függőleges pod automatikus skálázása (VPA) lehetővé teszi a podok által igényelt processzor- és memóriaerőforrások finomhangolását. A VPA ajánlott értékeket biztosít a processzor- és memóriakérelmekhez, valamint az előzménytárolók használatán alapuló korlátokhoz, amelyeket manuálisan vagy automatikusan állíthat be. A legjobb az ingadozó erőforrásigényű alkalmazásokhoz. A VPA ajánlás alapú kikapcsolt módja lehetővé teszi a csapatok számára, hogy erőforrás-javaslatokat tekintsenek át anélkül, hogy azokat automatikusan alkalmaznák. Ez a mód a tesztelés során engedélyezhető, a VPA-javaslatok pedig az éles környezetek processzor- és memóriaigényének és korlátainak beállítására használhatók.

Pod horizontális automatikus skálázása

Feljegyzés

A AKS Automatic-fürtökön a HPA alapértelmezés szerint engedélyezve van. Ha AKS Standardot használ, konfigurálja a HPA-t a munkaterhelésein a Vízszintes podok automatikus skálázása című cikkben leírtak szerint.

A Horizontal Pod Autoscaler (HPA) dinamikusan skálázza a podreplikák számát a megfigyelt metrikák alapján, mint például a CPU és a memória kihasználtsága. A nagy igényű időszakokban a HPA felskálázható, és további podreplikákat ad hozzá a számítási feladat elosztásához. Az alacsony igényű időszakokban a HPA be skálázódik, csökkentve a replikák számát az erőforrások megőrzése érdekében. A legjobb a kiszámítható erőforrásigényű alkalmazásokhoz.

Figyelmeztetés

Ne használja a VPA-t a HPA-val ugyanazon a CPU- vagy memóriametrikán. Ez a kombináció ütközésekhez vezethet, mivel mindkét automatikus skálázó ugyanazokkal a metrikákkal próbál reagálni az igények változásaira. A VPA-t azonban a PROCESSZORhoz vagy a memóriához használhatja a HPA-val az egyéni metrikákhoz az átfedések elkerülése érdekében, és biztosíthatja, hogy minden automatikus skálázó a számítási feladatok skálázásának különböző szempontjaira összpontosítson.

Kubernetes eseményvezérelt automatikus skálázás

Feljegyzés

A AKS Automatic klasztereken a KEDA alapértelmezés szerint engedélyezve van. Ha az AKS Standardot használja, tekintse meg A KEDA bővítmény telepítése Azure CLI használatával a KEDA engedélyezéséhez.

A Kubernetes eseményvezérelt automatikus skálázási (KEDA) bővítménye további rugalmasságot biztosít az alkalmazás viselkedéséhez igazodó különböző eseményvezérelt metrikák alapján történő skálázáshoz. Webalkalmazások esetében például a KEDA figyelheti a bejövő HTTP-kérések forgalmát, és beállíthatja a podreplikák számát, hogy az alkalmazás rugalmas maradjon. A feladatok feldolgozásához a KEDA az üzenetsor hossza alapján skálázhatja az alkalmazást. A felügyelt támogatás minden Azure Scalerhez biztosított. A KEDA emellett 0 replikára is skálázható, különösen szórványos eseményvezérelt számítási feladatokhoz, időszakos gépi tanuláshoz (ML) vagy GPU-számítási feladatokhoz, valamint fejlesztési/tesztelési vagy alacsony forgalmú környezetekhez.

Infrastruktúra automatikus skálázásának engedélyezése

Fürt automatikus skálázása

Feljegyzés

Az AKS Automatic szolgáltatásban a csomópontok skálázását a csomópont automatikus kiépítése (NAP) kezeli, amely alapértelmezés szerint előre konfigurálva van. NAP nélküli AKS Standard esetén konfigurálja a Cluster Autoscalert az ebben a szakaszban ismertetett módon.

Az alkalmazásigénynek megfelelően a Cluster Autoscaler szolgáltatás figyeli a podokat, amelyek erőforrás-korlátozások miatt nem ütemezhetők, és ennek megfelelően skálázza a csomópontkészlet csomópontjainak számát. Ha a csomópontok nem rendelkeznek működő podokkal, a Cluster Autoscaler csökkenti a csomópontok számát. A fürt automatikus skálázási profilbeállításai a fürt minden automatikus skálázást használó csomópontkészletére vonatkoznak. További információkért tekintse meg az Automatikus fürtskálázó ajánlott eljárásait és megfontolásait.

Csomópont automatikus ellátása

Feljegyzés

Az AKS Automatikus szolgáltatásban a csomópont automatikus kiépítése (NAP) alapértelmezés szerint előre konfigurálva van. Az AKS automatikusan kiválasztja az optimális virtuálisgép-termékváltozatot az egyes számítási feladatokhoz, és nincs szükség manuális csomópontkészlet létrehozására vagy termékváltozat kiválasztására. Az AKS Standard-fürtök esetében a NAP engedélyezéséhez kövesse az NAP engedélyezése vagy letiltása az AKS-ben című témakör lépéseit.

A bonyolult számítási feladatokhoz több különböző virtuálisgép-méretkonfigurációval rendelkező csomópontkészletre lehet szükség a processzor- és memóriakövetelmények kielégítése érdekében. Több csomópontkészlet-konfiguráció pontos kiválasztása és kezelése összetettebbé és működési többletterheléshez vezet. A csomópontok automatikus üzembe helyezése (NAP) leegyszerűsíti az SKU kiválasztási folyamatát, és a függőben lévő podok erőforrás-igényei alapján határozza meg az optimális virtuálisgép-konfigurációt, hogy a munkaterhelések a lehető leghatékonyabb és legköltséghatékonyabb módon fussanak.

Feljegyzés

Az ajánlott eljárások skálázásával kapcsolatos további információkért tekintse meg az Azure Kubernetes Service (AKS) kis és közepes számítási feladatainak teljesítményét és skálázását, valamint az Azure Kubernetes Service (AKS) nagy számítási feladataival kapcsolatos ajánlott skálázási eljárásokat.

Megtakarítás Azure-kedvezményekkel

Azure Reservations

Ha a számítási feladat kiszámítható, és hosszabb ideig létezik, fontolja meg az Azure Reservation megvásárlását az erőforrásköltségek további csökkentése érdekében. Az Azure Reservations egy vagy hároméves időtartamú, és legfeljebb 72%-os kedvezményt kínál a számítási erőforrások használatalapú fizetéséhez képest. A foglalások automatikusan érvényesek az egyező erőforrásokra. Leginkább olyan számítási feladatokhoz ajánlott, amelyek elkötelezettek az ugyanazon termékváltozatokban és régiókban való hosszabb ideig történő futtatás mellett.

Azure megtakarítási csomag

Ha konzisztens kiadásai vannak, de az egyes termékváltozatok és régiók eltérő erőforrásainak használata az Azure Reservationst hetetlensé teszi, fontolja meg egy Azure-beli megtakarítási csomag megvásárlását. Az Azure Reservationshez hasonlóan az Azure Savings Plans is egy vagy hároméves időtartamon működik, és automatikusan vonatkozik a juttatási hatókörön belüli erőforrásokra. Vállalja, hogy egy rögzített óradíjat költ számítási erőforrásokra, függetlenül a termékváltozattól vagy régiótól. A legjobb a különböző erőforrásokat és/vagy különböző adatközpont-régiókat használó számítási feladatokhoz.

Azure Hybrid Benefit

Az Azure Kubernetes Service -hez készült Azure Hybrid Benefit (AKS) lehetővé teszi, hogy a helyszíni licenceket extra költség nélkül maximalizálja. Használjon minden olyan jogosult helyszíni licencet, amely szintén rendelkezik aktív szoftvergaranciával (SA) vagy minősített előfizetéssel, hogy alacsonyabb költséggel szerezze be a Windows rendszerű virtuális gépeket az Azure-ban.

Következő lépések

A költségoptimalizálás folyamatos és iteratív munka. További információkért tekintse át az alábbi javaslatokat és az architektúra útmutatását:

  • Last updated on