FinOps 背景需求

在典型的互聯網公司的成本組成中，IT 成本佔比並不低，技術成本與人力成本的比例差不多在 1:2 ~ 1:2.5 左右， 降低 IT 成本顯然能帶來立竿見影的效果。

近 10 年來雲計算、雲原生、容器、Kubernetes、DevOps 等技術的高速發展，使得 IT 成本的管理變得更加複雜，也給成本的管理帶來了更多的挑戰。目前大多數互聯網公司，都基於 Kubernetes 實現資源的統一管控，實現統一的大池子，基於此的統一調度、分配、混合雲等都是過去降本增效的重要手段。

但是，隨着成本治理的深入，用户會發現資源治理團隊的壓力會越來越大。因為資源獲取途徑的簡化，會導致資源使用方很容易的開出大量資源，導致資源成本快速上升或劇烈波動，並且這個過程在流程上缺乏管控。

在雲原生時代，隨着資源池化之後，成本默認歸屬到了技術中心部門，業務部門對成本沒有感知，同時缺乏有效的手段針將成本拆分到業務線，即典型的大賬問題 ，導致無法有效評估業務 ROI。

Kubecost 簡介

為了解決“大帳問題”，分大帳為細賬，Kubecost 成本計量工具應運而生。Kubecost 是一款專為 Kubernetes 環境設計的成本監控與優化工具，是開源工具 OpenCost 的商業化版本。通過提供詳盡的資源使用情況報告，幫助用户深入瞭解其 Kubernetes 集羣的運行成本。Kubecost 的核心價值在於它能夠為用户提供一個直觀且易於理解的界面，讓用户能夠輕鬆地追蹤和管理雲資源的成本。無論是對於初創企業還是大型組織，Kubecost 都能幫助它們實現更高效的資源利用和成本控制。

Kubecost 的設計理念是基於這樣的認識：隨着 Kubernetes 在現代雲原生架構中的廣泛應用，越來越多的企業開始面臨如何有效管理和優化雲成本的問題。Kubecost 通過集成多種雲服務提供商的數據，為用户提供了一個統一的視圖，使得成本管理變得更加簡單直接。此外，Kubecost 還支持自定義成本分配規則，這意味着用户可以根據自身業務需求靈活調整成本計算方式，進一步提升成本管理的精準度。

核心功能

Kubecost 提供了一系列強大的功能，旨在幫助用户更好地理解和控制 Kubernetes 環境下的雲成本。以下是 Kubecost 的幾個關鍵特性：

• 成本可視化：Kubecost 通過圖表和儀表板的形式，為用户提供了一個清晰的成本概覽。用户可以查看不同時間範圍內的成本趨勢，以及按命名空間、工作負載等維度細分的成本詳情。
• 成本預測：基於歷史數據，Kubecost 可以預測未來的成本趨勢，幫助用户提前規劃預算並做出相應的成本優化決策。
• 成本分配：Kubecost 支持自定義成本分配規則，允許用户根據實際業務場景調整成本分攤方式，確保成本計算更加符合實際情況。
• 成本優化建議：Kubecost 不僅提供成本數據，還會根據用户的使用情況給出具體的優化建議，比如推薦更適合的工作負載配置或資源利用率改進方案。
• 多雲支持：Kubecost 支持多種雲服務提供商，包括 AWS、Azure 和 Google Cloud 等，使得用户可以在不同的雲環境中統一管理成本。

通過這些功能，Kubecost 成為了 Kubernetes 用户不可或缺的工具之一，幫助他們在享受雲原生技術帶來的便利的同時，也能夠有效地控制和優化成本。

• 產品詳細介紹鏈接：https://docs.kubecost.com/
• 開源項目地址：https://github.com/opencost/opencost/blob/develop/spec/opencost-specv01.md
• FinOps資料：https://www.finops.org/introduction/what-is-finops/

觀測雲集成

觀測雲提供了集成 KubeCost 的能力，通過 ServiceMonitor 方式獲取。

前置條件

• 安裝 K8S 環境
• 安裝 KubeCost
• 安裝 DataKit
• 安裝 Prometheus Operator

CRD 配置

KubeCost 已暴露了指標，只需要讓 DataKit 能夠發現指標並上報。

• 新增 kubecost-serverMonitor.yaml

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: kubecost-metrics
  labels:
    app.kubernetes.io/name: cost-analyzer
  namespace: kubecost
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/name: cost-analyzer
  endpoints:
    - interval: 30s
      path: /metrics
      port: tcp-model
      params:
        measurement:
          - kubecost-cost-analyzer

• 執行

kubectl apply -f kubecost-serverMonitor.yaml

DataKit 配置

如已開啓，請忽略。

• 開啓 DataKit Service Monitor 自動發現

添加 env : ENV_INPUT_CONTAINER_ENABLE_AUTO_DISCOVERY_OF_PROMETHEUS_SERVICE_MONITORS

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  labels:
    app: daemonset-datakit
  name: datakit
  namespace: datakit
spec:
  ...
  template:
    ...
    spec:
      ...
      containers:
      - env:
        ...
        - name: ENV_INPUT_CONTAINER_ENABLE_AUTO_DISCOVERY_OF_PROMETHEUS_SERVICE_MONITORS
          value: "true"
        ...

• 重啓 DataKit

場景視圖

登錄觀測雲控制枱，點擊「場景」 -「新建儀表板」，輸入 “KubeCost”， 選擇 “KUBECOST”監控視圖，點擊 “確定” 即可添加視圖。

關鍵指標

以下是 KubeCost 關鍵指標的描述信息。

總結

觀測雲可以集成 KubeCost，獲取 KubeCost 的指標並基於相關指標定製成本使用的相關視圖，從而通過關注成本視圖採取一些列的成本控制與優化策略，為企業的 FinOps 建設賦能。