Планирование мощностей Kubernetes для команд OpenStack: практичная модель затрат и производительности

Команды, которые переходят с OpenStack на Kubernetes, часто ждут лучшей утилизации ресурсов. На практике они нередко получают обратное: завышенные requests, лимиты «по шаблону» и автоскейлинг без привязки к бизнес-нагрузке.

Итог знакомый: расходы растут, а в пики появляются просадки по производительности. Ниже — практичная модель для операторов и облачных покупателей, которые ведут смешанный контур OpenStack+Kubernetes на OneCloudPlanet.

1) Начинайте с поведения сервисов, а не с размера кластера

Частая ошибка — сначала выбрать «идеальный» размер node pool и потом подгонять приложения. Рабочий подход обратный: классифицируйте сервисы по характеру нагрузки — ровная, всплесковая, чувствительная к задержкам, критичная к окну релиза.

Например, внутренний бэкофис и checkout в период промо требуют разных запасов по CPU и памяти. Такая сегментация позволяет задать адекватные requests/limits и снижает риск дорогих промахов в проде.

2) Делайте двойной baseline: платформа и приложения

Берите минимум 60–90 дней телеметрии и разделяйте платформенные затраты и полезную нагрузку сервисов. Платформа — это control plane, ingress, мониторинг, CI/CD и security-инструменты. Приложения — фактическое потребление бизнес-сервисов.

Такой подход сразу убирает иллюзии по «быстрой экономии» и делает планирование честным для руководителей. Для миграционных расчетов удобно синхронизировать методику с материалом о модели затрат OpenStack→Kubernetes.

3) Введите weekly right-sizing вместо редких «больших проектов»

Планирование не работает, если пересмотр ресурсов происходит раз в квартал. Лучше — еженедельный цикл: сервисы с CPU ниже 35% и стабильной памятью 4 недели подряд уменьшаются на один шаг с заранее прописанным rollback.

Для обратного сценария фиксируйте триггеры роста: устойчивый throttling, OOM-тренд, рост очередей. Тогда апсайзинг становится управляемым, а не аварийным.

4) Привяжите автоскейлинг к бизнес-окнам

Автоскейлинг сам по себе не стратегия. Сначала задайте бизнес-окна: часы кампаний, время отчетности, региональные пики, сервисные работы. Уже потом настраивайте HPA/VPA и лимиты.

Это снижает и недоскейл в пике, и «пустые» ресурсы вне нагрузки. Если инфраструктура управляется как код, закрепите правила через Terraform, чтобы решения не зависели от смены команды.

5) Оставьте короткий KPI-набор для еженедельных решений

Слишком много метрик размывает фокус. Для операционного уровня обычно достаточно четырех: стоимость транзакции сервиса, p95 latency в пике, скорость реакции скейлинга и доля переразмеренных ресурсов.

Такой набор понятен и инженерам, и закупке. Он помогает быстрее согласовывать бюджет и технические изменения без длинных спорных циклов.

Вывод

Планирование мощностей Kubernetes в OpenStack-командах должно быть регулярным и привязанным к реальной бизнес-нагрузке. Поведенческая сегментация, двойной baseline и еженедельный right-sizing дают предсказуемый результат без болезненных «перестроек всего сразу».

Больше прикладных материалов — в блоге OneCloudPlanet.