Знакомство
Предположим, что вы работаете в качестве руководителя DevOps в компании по отслеживанию и управлению дронами. Ваша компания предоставляет клиентам решение для отслеживания дронов по всему миру и использует Службу Azure Kubernetes (AKS) для оркестрации множества контейнерных экземпляров этого решения. Вы поняли, что управление стоимостью вычислительных ресурсов AKS становится все более важным из-за двух определяющих факторов. Во-первых, ваша клиентская база увеличилась, и вам нужно обработать и отслеживать много других беспилотных летательных аппаратов. Во-вторых, другие команды разработчиков начали охватывать новые облачные процессы компании для разработки приложений.
Вы хотите устранить оба этих фактора, чтобы сэкономить затраты. Во-первых, вы ищете варианты для управления экономичным развертыванием многих рабочих нагрузок. Во-вторых, вы хотите ввести бизнес-политики, которые управляют тем, как команды разработки создают и используют вычислительные ресурсы AKS.
В этом модуле вы изучите стратегии оптимизации затрат на вычисления при разработке облачных приложений в AKS. Чтобы начать, вы создадите пул узлов пользователей и узнаете, как масштабировать узлы. Затем вы настроите пулы точечных узлов AKS для автомасштабирования кластера, чтобы получить доступ к неиспользуемой вычислительной емкости Azure со скидкой. Чтобы завершить, вы определите политику Azure для AKS, чтобы управлять квотами ресурсов и контролировать развертывание вычислительных ресурсов AKS.
Цели обучения
- Оптимизация затрат на AKS с помощью пулов узлов с нулевой шкалой
- Оптимизация затрат на AKS с помощью пулов точечных узлов с автомасштабированием
- Управление затратами с помощью политики Azure в AKS
Необходимые условия
- Доступ к подписке Azure
- Основные знания о выполнении команд с помощью Azure CLI
- Знание Kubernetes и его концепций
- Базовые знания о создании файлов манифестов YAML Kubernetes
- Базовые знания о выполнении команд с помощью kubectl