Kubernetes (K8s) không còn là khái niệm mới với hầu hết doanh nghiệp và đội ngũ phát triển phần mềm, đặc biệt những ai đã, đang và sẽ triển khai ứng dụng theo mô hình microservices hoặc cần hạ tầng linh hoạt, dễ mở rộng. Tuy nhiên, một thực tế khá phổ biến là chi phí vận hành Kubernetes thường tăng nhanh khi quy mô ứng dụng và lượng người dùng phát triển mạnh. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn những cách tối ưu để có thể tiết kiệm đến 30% chi phí khi vận hành Kubernetes, đồng thời vẫn đảm bảo hiệu suất và chất lượng dịch vụ.
1. Tối ưu việc sử dụng tài nguyên
1.1. Hiểu đúng về tài nguyên trong Kubernetes
Kubernetes được thiết kế để phân bổ tài nguyên (CPU, RAM, Storage) một cách linh hoạt thông qua cơ chế Pods, Deployments, ReplicaSets, v.v. Mỗi ứng dụng hay dịch vụ chạy trong container đều cần được “khai báo” đúng lượng CPU và bộ nhớ (request/limit). Nếu bạn yêu cầu quá cao (over-request), cụm Kubernetes sẽ cấp phát dư thừa, khiến chi phí đám mây đội lên một cách không cần thiết. Ngược lại, nếu đặt quá thấp (under-request), ứng dụng có thể bị thiếu tài nguyên, dẫn tới tình trạng quá tải (overload) và sụt giảm hiệu năng.
1.2. Xác định nhu cầu thực tế
Để biết một ứng dụng thực tế cần bao nhiêu CPU hay RAM, bạn cần theo dõi thông số sử dụng khi ứng dụng hoạt động trong điều kiện tải thật. Các công cụ như Prometheus hay Grafana có thể giúp thu thập và hiển thị chi tiết về hiệu suất. Ngoài ra, kube-state-metrics cũng là công cụ hữu ích để giám sát thông tin về các đối tượng trong Kubernetes (Pods, Deployments, DaemonSets,…). Từ dữ liệu theo dõi, bạn dễ dàng điều chỉnh phù hợp request/limit cho từng container, tránh tình trạng cấp phát thừa hoặc thiếu.
1.3. Triển khai “Horizontal Pod Autoscaler” và “Vertical Pod Autoscaler”
Horizontal Pod Autoscaler (HPA): Tự động tăng hoặc giảm số lượng Pod dựa trên các chỉ số hiệu suất (CPU, RAM, hoặc custom metrics). HPA đảm bảo bạn chỉ trả tiền cho đúng số lượng Pod cần thiết ở mỗi thời điểm, đặc biệt hữu ích khi ứng dụng có lưu lượng truy cập thay đổi theo giờ hoặc theo mùa.
Vertical Pod Autoscaler (VPA): Tự động điều chỉnh request và limit (CPU, RAM) cho mỗi container dựa trên mức sử dụng thực tế. Thay vì bạn phải ước tính tĩnh ngay từ đầu, VPA liên tục “học” và điều chỉnh để tối ưu việc cấp phát tài nguyên. Tuy nhiên, cần triển khai và giám sát cẩn thận, bởi việc thay đổi tài nguyên có thể dẫn đến việc phải khởi động lại (restart) Pod.
Bằng cách dùng HPA và VPA phù hợp, bạn có thể tận dụng tốt hơn tài nguyên sẵn có và tránh “tiêu tiền oan” cho phần dư thừa.
2. Lựa chọn kích cỡ (size) và loại máy chủ hợp lý
2.1. Tối ưu node theo workload
Khi thuê máy ảo (VM) hay server vật lý để tạo thành cụm Kubernetes, bạn có nhiều tùy chọn cấu hình (size) khác nhau. Mỗi loại có giá thành riêng: instance càng mạnh, giá càng cao. Vì vậy, hãy lựa chọn kích cỡ phù hợp với kiểu tải (workload) của ứng dụng:
Workload nhiều CPU: Ứng dụng phân tích dữ liệu thời gian thực hoặc xử lý video thường ngốn nhiều CPU. Hãy chọn loại máy chủ có tỷ lệ CPU cao hơn so với RAM để tránh lãng phí dung lượng bộ nhớ.
Workload nhiều RAM: Các ứng dụng trong lĩnh vực học máy (machine learning) hoặc xử lý dữ liệu lớn (big data) có thể cần nhiều RAM hơn. Hãy ưu tiên loại node có RAM dư dả để tránh vỡ giới hạn bộ nhớ.
2.2. Sử dụng Spot Instances (Preemptible VMs)
Nhiều nhà cung cấp đám mây (AWS, Google Cloud, Azure) có loại máy chủ giá rẻ như Spot Instances (AWS) hay Preemptible VMs (Google Cloud). Tuy giá thành rẻ hơn đáng kể, nhưng những máy chủ này có thể bị thu hồi (terminate) bất cứ lúc nào khi nhà cung cấp cần tài nguyên, hoặc giá thầu (spot price) tăng vượt quá mức bạn thiết lập. Để tận dụng loại instance này hiệu quả:
Thiết kế ứng dụng theo hướng tự phục hồi (self-healing) và không trạng thái (stateless) để dễ dàng di chuyển workload sang node khác nếu instance đang dùng bị thu hồi.
Thiết lập Pod Disruption Budget (PDB) để ngăn cụm Kubernetes không “rút” quá nhiều Pod cùng lúc, tránh gián đoạn dịch vụ.
Triển khai kết hợp HPA và cluster-autoscaler, đảm bảo khi mất node Spot, hệ thống sẽ tự động bổ sung node mới.
Nếu cấu trúc hạ tầng và dịch vụ cho phép, chỉ cần thay một phần node thường bằng Spot Instances, bạn có thể tiết kiệm từ 50% đến 70% chi phí cho những node này. Tính trung bình toàn cụm, mức tiết kiệm có thể đạt 10%–30%.
3. Thiết kế cluster đa vùng (multi-zone) và đa cụm (multi-cluster)
3.1. Phân chia môi trường
Thay vì “dồn tất cả trứng vào một giỏ”, hãy cân nhắc phân chia thành nhiều cụm Kubernetes khác nhau dựa trên mục đích hay tính chất của ứng dụng (chẳng hạn cụm cho môi trường phát triển, cụm cho môi trường staging và cụm cho môi trường production). Mỗi cụm có thể được tối ưu theo yêu cầu thực tế về tài nguyên, vùng địa lý (zone/region) và mức độ chịu lỗi (fault tolerance).
3.2. Tận dụng giá vùng rẻ và khuyến mãi
Các nhà cung cấp đám mây thường có chênh lệch giá giữa các khu vực (region). Nếu ứng dụng không yêu cầu độ trễ (latency) quá thấp, bạn có thể đặt cụm Kubernetes ở khu vực có giá rẻ hơn, hoặc chia tải sang các vùng có chương trình khuyến mãi. Tất nhiên, cần đánh giá thêm yếu tố hiệu năng và chi phí truyền dữ liệu (data egress) giữa các vùng để tránh “được ít mà mất nhiều”.
4. Tối ưu lưu trữ (storage) và băng thông (network)
4.1. Lựa chọn loại ổ đĩa phù hợp
Đối với ứng dụng cần tốc độ truy xuất cao và lưu trữ dữ liệu quan trọng (OLTP, database…), ổ SSD (Solid State Drive) là lựa chọn gần như bắt buộc. Tuy nhiên, những tác vụ lưu trữ ít quan trọng hoặc yêu cầu thấp về tốc độ (ví dụ: lưu trữ logs, backup trung gian, ảnh tạm) có thể dùng ổ HDD hoặc giải pháp lưu trữ đối tượng (Object Storage) rẻ hơn. Hãy cẩn thận cấu hình StorageClass trong Kubernetes để gán đúng loại ổ đĩa cho từng workload.
4.2. Giảm chi phí băng thông
Chi phí băng thông có thể trở thành “kẻ vô hình” âm thầm “đốt” ngân sách nếu ứng dụng của bạn có quy mô người dùng lớn hoặc thường xuyên trao đổi dữ liệu giữa các cụm, giữa các zone, hoặc từ local lên đám mây. Để tiết kiệm chi phí:
Tối ưu kiến trúc để giảm thiểu luồng dữ liệu di chuyển qua lại giữa các dịch vụ.
Dùng giải pháp cache hoặc CDN cho nội dung tĩnh.
Khi cần sao lưu (backup) dữ liệu lớn, hãy sử dụng mạng nội bộ giữa các dịch vụ (internal load balancer, VPC peering) thay vì chuyển qua mạng công cộng.
Thường xuyên theo dõi và phân tích Ingress/Egress để phát hiện điểm bất hợp lý.
5. Tận dụng tính năng cluster-autoscaler
5.1. Cơ chế hoạt động
Cluster Autoscaler (CA) là thành phần mở rộng (add-on) cho Kubernetes, có chức năng tự động thêm hoặc bớt node (máy chủ) trong cụm dựa trên tình trạng Pod. Khi Pod không thể chạy do thiếu tài nguyên, CA sẽ đề xuất thêm node. Ngược lại, khi node nhàn rỗi, CA có thể “thu hẹp” (scale down) để giải phóng tài nguyên và cắt giảm chi phí.
5.2. Các điểm cần chú ý
Định nghĩa Node Pool hợp lý: Mỗi Node Pool có thể chứa một loại máy chủ hoặc một nhóm cấu hình tương tự. Điều này giúp CA làm việc trơn tru và quyết định chính xác node nào cần thêm vào hoặc loại bỏ.
Thiết lập nhóm node on-demand và nhóm node spot tách biệt: CA sẽ ưu tiên sử dụng spot trước (nếu còn dư hạn mức spot), qua đó tiết kiệm đáng kể chi phí.
Thiết lập ngưỡng an toàn (buffer capacity) để đảm bảo khi có “burst traffic” đột ngột, hệ thống không bị thiếu tài nguyên.
6. Sử dụng các công cụ giám sát và phân tích chi phí
6.1. Theo dõi chi phí chi tiết
Để cắt giảm 30% chi phí, bạn cần biết chính xác tiền đang “chảy” đi đâu. Một số công cụ như Kubecost, Cost Analyzer của CNCF, hoặc AWS Cost Explorer (nếu bạn chạy trên AWS) sẽ cho phép phân tích chi phí đến từng namespace, deployment, thậm chí đến từng Pod. Bạn sẽ nhanh chóng nhận ra dịch vụ nào tốn kém nhất, node pool nào đang bị lãng phí, hay vùng nào (region) đang có chi phí cao bất thường.
6.2. Tích hợp quan sát (observability) với chi phí
Ngoài ra, kết hợp dữ liệu quan sát (metrics, logs, traces) với chi phí giúp bạn có cái nhìn toàn diện: khi nào dịch vụ tăng tải đột ngột, chi phí “nhảy vọt” do đâu, có phải do cấu hình sai limit CPU/RAM hay không,… Qua việc so sánh những đột biến về hiệu năng với đột biến chi phí, bạn có thể tìm ra “gốc rễ” và đưa ra phương án khắc phục nhanh chóng.
7. Quản lý vòng đời ứng dụng và Pod
7.1. Xóa hoặc tạm ngưng dịch vụ không dùng
Có nhiều trường hợp dịch vụ “thử nghiệm” hoặc “chạy chơi” bị bỏ quên, nhưng vẫn chiếm tài nguyên trong cụm. Hãy thường xuyên rà soát và tạm ngưng hoặc xóa những namespace, service, deployment không còn hoạt động. Kể cả những môi trường staging cũ, ứng dụng demo cho hội thảo,… cũng cần được quản lý vòng đời, tránh để chi phí tiếp tục “chạy” vô ích.
7.2. Tự động dọn “rác” container images
Khi Kubernetes kéo (pull) nhiều phiên bản container image khác nhau về node (như phiên bản cũ, hotfix, thử nghiệm), dung lượng ổ cứng có thể bị “ăn mòn” dần. Quá nhiều image thừa thãi không chỉ làm đầy disk mà còn tốn chi phí lưu trữ (nếu bạn dùng Registry riêng). Hãy cấu hình imagePullPolicy hợp lý (thường là IfNotPresent) và thiết lập lịch dọn dẹp (garbage collection) để xóa các image không còn sử dụng.
8. Tối ưu Pipeline CI/CD
8.1. Triển khai trên môi trường tạm
Trong quy trình DevOps, việc chạy thử (test) trên môi trường tạm (temporary environment) là rất cần thiết để đảm bảo chất lượng. Tuy nhiên, hãy giới hạn thời gian “sống” của môi trường này. Sử dụng những công cụ tự động xóa môi trường test sau vài giờ hoặc vài ngày, tránh trường hợp quên xóa và bị tính phí kéo dài.
8.2. Dùng tính năng caching và build incremental
Việc build image liên tục cho mỗi commit có thể tiêu tốn chi phí nếu pipeline chạy trên hạ tầng Kubernetes. Hãy tận dụng Docker layer caching hay những cơ chế build incremental (chỉ build lại layer thay đổi) để rút ngắn thời gian build, giảm tài nguyên CPU, RAM. Ngoài ra, bạn cũng có thể sử dụng Kaniko hoặc BuildKit để build container image hiệu quả, đồng thời giảm chi phí vì thời gian build nhanh hơn.
9. Bảo mật không chỉ vì an toàn mà còn vì chi phí
9.1. Lỗ hổng bảo mật và “đào coin” (cryptomining)
Việc thiếu chú trọng bảo mật trên Kubernetes có thể dẫn đến tình trạng tấn công, chiếm quyền điều khiển cluster để “đào coin” hoặc thực hiện những tác vụ “đen”. Khi đó, hóa đơn đám mây sẽ tăng vọt mà chính bạn có thể không hề hay biết. Để ngăn chặn:
Thiết lập Network Policy, hạn chế vùng giao tiếp.
Sử dụng RBAC (Role-Based Access Control) để giới hạn quyền truy cập.
Thường xuyên quét container image bằng các công cụ như Trivy, Clair.
Bật tính năng Audit Logging để kịp thời phát hiện hành vi bất thường.
9.2. Quản lý bí mật (secrets) an toàn
Nếu khóa API hoặc thông tin đăng nhập (credentials) bị lộ, kẻ xấu có thể lợi dụng để “mượn” tài khoản đám mây của bạn, triển khai tài nguyên khủng, gây thiệt hại khôn lường. Hãy lưu trữ bí mật trong Kubernetes Secrets, hoặc sử dụng Vault (HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager, Google Secret Manager) để bảo mật. Điều này không chỉ ngăn chặn rủi ro, mà còn đảm bảo bạn không phải trả tiền cho những tài nguyên “vô chủ” do kẻ xấu cài đặt.
10. Tạo văn hóa “Cost-Aware” trong đội ngũ
10.1. Công khai chi phí và liên tục đào tạo
Chi phí không nên là một “bí mật” chỉ nằm ở bộ phận tài chính hay IT Operations. Hãy công khai chi phí cho từng nhóm (team) phát triển, từng dịch vụ. Khi mỗi nhóm đều hiểu chi phí mà mình đang “tiêu tốn” hàng tháng, họ sẽ chủ động tìm cách tối ưu nhiều hơn. Các buổi đào tạo ngắn về cách thức “right-sizing” (đặt request/limit phù hợp), tận dụng spot instance, hoặc cấu hình autoscaler sẽ giúp nâng cao nhận thức.
10.2. Đặt mục tiêu và theo dõi
Cũng như các chỉ số (metrics) khác, chi phí cần được theo dõi liên tục và có mục tiêu rõ ràng (ví dụ, mỗi quý giảm 10%, mỗi năm giảm 20%). Khi đội ngũ có mục tiêu cụ thể, họ sẽ tự tìm tòi giải pháp, triển khai thử nghiệm và điều chỉnh.
11. Kiểm tra định kỳ và thử nghiệm tối ưu mới
11.1. Định kỳ xem lại cấu hình
Môi trường Kubernetes luôn “chuyển động”: phiên bản K8s mới, nhu cầu ứng dụng thay đổi, mô hình kinh doanh mở rộng,… Vì vậy, hãy lên lịch kiểm tra định kỳ (hàng tháng, hàng quý) để xem có thể tiếp tục điều chỉnh Pod limit, request tài nguyên, cấu hình autoscaler, hay có vùng đám mây nào đang khuyến mãi tốt. Tư duy “set-and-forget” trong quản trị Kubernetes thường dẫn đến lãng phí lâu dài.
11.2. Thử nghiệm các “add-on” và công nghệ mới
Cộng đồng Kubernetes phát triển rất năng động, liên tục có những add-on và tính năng mới hỗ trợ tối ưu chi phí. Ví dụ:
KEDA (Kubernetes-based Event Driven Autoscaling) giúp scale nhanh dựa trên các sự kiện, phù hợp với những workload mang tính “bùng nổ” (burst) như hàng trăm nghìn yêu cầu bất chợt.
Virtual Kubelet cho phép kết nối Kubernetes với các dịch vụ serverless.
Arm-based Instances (nếu nền tảng đám mây hỗ trợ) thường có chi phí rẻ hơn x86, trong khi hiệu suất tốt với nhiều loại workload.
Đừng ngại thử nghiệm trên một cụm nhỏ hoặc môi trường staging. Nếu kết quả tích cực, bạn có thể mở rộng để áp dụng cho cả môi trường production.
12. Kết luận: Tính linh hoạt là chìa khóa
Để giảm đến 30% chi phí khi chạy Kubernetes, bạn cần áp dụng đồng bộ nhiều giải pháp: từ việc “right-sizing” tài nguyên, dùng Spot Instances, chia nhỏ cụm, cho tới giám sát sát sao, nâng cao bảo mật và tạo văn hóa tiết kiệm chi phí trong đội ngũ. Song song đó, tính linh hoạt là yếu tố then chốt. Kubernetes được thiết kế để linh hoạt, vậy nên chúng ta cũng nên linh hoạt trong cách tối ưu, sẵn sàng thử nghiệm và cập nhật định kỳ.
Việc giảm chi phí không phải hành trình “một lần rồi xong”; ngược lại, đó là quá trình liên tục, đòi hỏi quan sát, phân tích và ra quyết định kịp thời. Hãy nhớ rằng mục tiêu cuối cùng là vừa giảm chi phí, vừa đảm bảo chất lượng dịch vụ và trải nghiệm người dùng. Một khi đạt được sự cân bằng này, bạn sẽ có lợi thế lớn trên chặng đua cạnh tranh và khai thác tối đa tiềm năng của Kubernetes một cách bền vững.
Hy vọng bài viết mang đến cho bạn những góc nhìn và giải pháp cụ thể để triển khai Kubernetes với chi phí tối ưu hơn. Chúc bạn thành công trong việc áp dụng vào dự án thực tế, đạt được mục tiêu tiết kiệm 30% chi phí mà vẫn duy trì hiệu quả vận hành cao!