Оптимизация стоимости облачного Kubernetes — это сочетание технических приёмов, операционных процессов и финансовых контрактов. Ниже — конкретные практики и настройки, которые дают заметный эффект.

Правильный sizing ворклоадов

• Устанавливайте requests и limits для всех контейнеров — планировщик размещает поды по requests. Без них ресурс тратится про запас.

• Используйте VPA (рекомендации или auto) в dev/stage, чтобы получать профили реального потребления и корректировать requests.

• Применяйте LimitRange и ResourceQuota в namespace, чтобы предотвратить «жадные» деплои.

Автоскейлинг — HPA, VPA, Cluster Autoscaler

• HPA на уровне приложения (CPU/custom метрики), целевой CPU обычно 50–70% для стабильной работы. Для latency-sensitive выше.

• Cluster Autoscaler с разумными min/max нодами и с логикой использования spot/on-demand: держите буфер (headroom) для быстрых стартов; избегайте чрезмерного churn при scale-down (консервативные thresholds).

• Совмещайте VPA и HPA аккуратно: VPA в режиме recommendation + HPA для нагрузки — даёт лучшее качество.

Инстансы и нод-пулы

• Используйте несколько node pools: on-demand для критичных сервисов, spot/preemptible для бэчно-фонов и воркеров. Помечайте spot-узлы taint’ами, чтобы только терпимые pod’ы попадали на них.

• Миксуйте размеры инстансов (instance size flexibility) и включайте mixed instance policies; это повышает вероятность подбора дешёвых запасов spot.

• Для долгосрочных predictable нагрузок покупайте Reserved Instances / Savings Plans и комбинируйте с spot.

Эффективность размещения (packing)

• Правила affinity/anti-affinity и descheduler помогают компактно упаковать поды, уменьшив количество активных нод.

• Используйте bin-packing стратегии и экспандеры Cluster Autoscaler (least-waste) для минимального остатка ресурсов.

Работа со spot / preemptible

• Автоматически обрабатывайте прерывания: неблокирующие очереди, checkpointing, graceful termination, ReplicaSets с podDisruptionBudget.

• Deploy critical services на on-demand/nodeless pools, ненужные — на spot.

Хранилище и данные

• Правильно выбирайте класс хранения: объектное хранилище для логов/бэкапов (cheaper), блочное — для баз данных. Тюнингуйте gp3/и эквиваленты (IO, throughput) под реальные нужды.

• Архивация «холодных» данных в более дешёвые слои; жесткая политика retention для snapshot’ов.

Сеть и балансировщики

• Консолидируйте публичные IP и LoadBalancer’ы — один ingress на домен лучше, чем множество отдельных LB.

• Снижайте cross-AZ и cross-region трафик; используйте CDN для статики, чтобы уменьшить backend egress.

CI/CD, образы и артефакты

• Тонкие base-образы, multi-stage builds, удаление ненужных слоёв — меньше footprint, быстрее pull.

• Кеширование образов (pull-through cache), региональные registries — экономят egress и время.

• Политики garbage collection для registry и CI-артефактов; автоматическое удаление старых образов.

Операционные практики и финконтроль

• Tagging/labeling ресурсов (team, env, cost center) и интеграция с cost-reporting; chargeback для команд.

• Мониторинг стоимости в реальном времени + алерты при отклонениях; отчёты по namespace/label.

• Регулярные ревью: «rightsizing» отчёты, анализ throttling и OOM, удаление неиспользуемых PVC/Volumes/nodes.

Другие подходы

• Serverless / FaaS (e.g., Fargate) для нерегулярных задач — платить только за выполнение.

• Managed services для stateful (DB, cache) иногда дешевле в ops-time и отказоустойчивости, чем держать в кластере.

Автоматизация и guardrails

• Автоматизируйте рекомендации (VPA + periodic resizing), autoscaler policies, и создайте guardrails (LimitRange, admission rules) чтобы команды не разгоняли потребление.

• Тестируйте сценарии (spot interruptions, scale up/down) и настраивайте параметры scale-down delays, utilization thresholds, чтобы избежать лишних расходов из-за частых рестартов.

Эффект достигается сочетанием правок в ресурсах приложений, грамотного использования возможностей облака (spot + резервы), контроля хранения и сетевых расходов, плюс прозрачной отчетности и автоматизированных правил.