ทำไมการลด Cost ของ Kubernetes ทำไม่ได้จริง!
ความท้าทายของการบริหารจัดการ Kubernetes Resource และแนวทางการแก้ไข
ในยุคปัจจุบันที่ระบบ cloud-native ได้กลายเป็นมาตรฐานหลักสำหรับการพัฒนาและขยายระบบ application ขนาดใหญ่ Kubernetes กลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้การ deploy และ scaling application เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตามหนึ่งในปัญหาที่องค์กรหลายแห่งยังคงเผชิญ คือการ ควบคุมต้นทุนของ Kubernetes cluster ให้มีประสิทธิภาพและเหมาะสมกับการใช้งานจริง
ปัจจัยสำคัญที่ทำให้การ optimize ต้นทุนของ Kubernetes เป็นเรื่องยาก คือธรรมชาติที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของ workload บน cloud-native environment application ในปัจจุบันมีความ dynamic สูงมาก ทั้งในด้านปริมาณ load และ resource consumption ที่แปรผันอยู่ตลอดเวลา นอกจากนี้แต่ละ application ยังมีบริบททาง Business ที่แตกต่างกัน มี requirment ที่ไม่เหมือนกัน
ในความเป็นจริง Admin ที่รับผิดชอบดูแล application มักต้องกำหนดค่า resource allocation ให้กับ application ของตนเองในลักษณะ static ต้องคาดเดาไว้ล่วงหน้า ทั้ง CPU และ memory เพื่อให้รองรับ traffic spike ได้ แต่ในขณะเดียวกันก็ไม่อยาก overprovision มากเกินไปเพราะจะทำให้สิ้นเปลืองค่าใช้จ่าย
เมื่อขยายมาสู่ระดับ production cluster ที่มี application หลายพันตัว ความยุ่งยากจะทวีคูณ มีเจ้าของ application จำนวนมากที่ต้องดูแลการปรับขนาด resource ของตัวเอง ใน Environment เช่นนี้ การบริหารจัดการแบบ manual แทบจะเป็นไปไม่ได้ นำไปสู่ปัญหาที่พบได้ทั่วไปคือ resource waste ที่สูงถึง 70–80% และ performance issue จากการที่บาง application ได้รับ resource ไม่พอ
นอกจากนี้ การเติบโตของ AI workloads เช่น machine learning model training, inference jobs ยิ่งทำให้สถานการณ์ยากขึ้นอีก เนื่องจาก workload เหล่านี้มีการใช้ resource ที่สูงและไม่สม่ำเสมอ ต้องการ GPU, CPU, memory ในปริมาณมาก และยังคงต้องอาศัยการกำหนด resource แบบ static เช่นเดิม
วิธีการที่นิยมใช้เพื่อปรับปรุง Kubernetes Cost Optimization
ในอดีต องค์กรมักพึ่งพาเครื่องมือที่ช่วยให้ visibility และเสนอ recommendation ในการปรับ resource ของแต่ละ workload เครื่องมือเหล่านี้อาจบอกได้ว่าควรลด CPU หรือ memory request ลงเท่าไรเพื่อประหยัดต้นทุน
อย่างไรก็ตาม ปัญหาคือ resource consumption ของ application มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา Recommendation ที่ได้มา ณ เวลาหนึ่งอาจไม่เหมาะสมกับ load ที่เกิดขึ้นในอนาคต ยิ่งถ้าเกิด spike ที่ไม่ได้คาดการณ์ไว้ ก็อาจนำไปสู่ performance issue หรือ downtime ได้
ด้วยเหตุนี้ หลายองค์กรจึงลังเลที่จะนำ recommendation เหล่านั้นไปใช้จริง และสุดท้ายต้องกลับมาจัดการแบบ manual ซึ่งสร้างภาระงานซ้ำซ้อนและไม่สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพในระยะยาว
ข้อจำกัดของ Automation ใน Kubernetes
ถึงแม้ Kubernetes มีความสามารถในการทำ autoscaling เช่น Horizontal Pod Autoscaler (HPA) แต่การตั้งค่า scaling trigger และ threshold ต่างๆ ยังคงเป็น static configuration ต้องอาศัยการกำหนดค่าไว้ล่วงหน้า เช่น CPU utilization ต้องเกิน 80% ก่อนจึงจะ scale up เป็นต้น
ปัญหาคือ threshold เหล่านี้ไม่ได้ปรับตัวตามความเปลี่ยนแปลงของ environment อย่าง real-time จึงไม่สามารถตอบสนองต่อ workload ที่ dynamic ได้อย่างแท้จริง จำเป็นต้องมีแนวทางใหม่ที่สามารถ dynamic adjust การตั้งค่า resource ได้ตามสภาพการใช้งานปัจจุบันแบบ real-time
แนวทางที่ควรโฟกัสสำหรับ Kubernetes Cost Optimization
องค์กรส่วนใหญ่ในปัจจุบันมักเน้นไปที่การเพิ่ม visibility และรับรู้ปัญหาเรื่อง resource waste แต่ยังขาดแนวทางที่ช่วยแก้ไขปัญหาเหล่านั้นอย่างแท้จริง
วิธีที่มีประสิทธิภาพมากกว่าคือ การสร้างระบบที่สามารถ จัดสรรทรัพยากรให้เหมาะสมกับ application ทุกตัวแบบ real-time automation ช่วยให้ application owner มั่นใจได้ว่า performance ของ application จะไม่ลดลง ขณะเดียวกัน DevOps และ platform team ก็สามารถลดค่าใช้จ่าย cloud ลงได้
การ optimize แบบ full automation สำหรับทุก container ใน cluster จึงเป็นหนทางที่จะขจัดภาระ manual tuning และลดความขัดแย้งระหว่างทีมต่างๆ ภายในองค์กรได้อย่างแท้จริง
การจัดการ Resource Allocation ในระดับ Container แบบ Real-Time
แนวทางการบริหารจัดการ resource allocation ที่ได้ผลในปัจจุบัน ต้องสามารถ monitor resource usage และ business metrics ของ application แต่ละตัวอย่าง real-time เพื่อให้มั่นใจว่า performance ยังคงดีอยู่ ในขณะที่ลดการ overprovisioning ลงอย่างต่อเนื่อง
สิ่งนี้จะเปลี่ยน paradigm ของ Kubernetes จากระบบที่ต้องกำหนดค่า resource แบบ static มาเป็น dynamic resource allocation โดย container แต่ละตัวจะได้รับ resource ที่จำเป็นตามสถานการณ์ ณ เวลานั้นๆ ทำให้องค์กรไม่ต้องเสียเวลาติดตามและปรับขนาด resource ของ application ด้วยตัวเองอีกต่อไป
สรุป
การบริหารจัดการ Kubernetes resource อย่างมีประสิทธิภาพในยุค cloud-native จำเป็นต้องเปลี่ยนจาก static provisioning สู่ dynamic automation อย่างแท้จริง
Solution ที่มีประสิทธิภาพจะต้อง:
- ปรับ resource allocation ของแต่ละ container ให้เหมาะสมกับ workload จริง
- ลด resource waste และ cloud cost ได้อย่างเป็นรูปธรรม
- รักษา performance stability ของ application ไว้อย่างต่อเนื่อง
- ขจัดภาระ manual tuning และความขัดแย้งระหว่างทีมต่างๆ
โลกของ cloud-native ไม่สามารถบริหารด้วยแนวคิดแบบ static อีกต่อไปแล้ว การนำ dynamic automation เข้ามาจะเป็นกุญแจสำคัญในการ unlock ศักยภาพสูงสุดของ Kubernetes และช่วยให้องค์กรสามารถเดินหน้าต่อไปได้อย่างมั่นคงในสภาพเศรษฐกิจที่ไม่แน่นอนเช่นปัจจุบัน