OpenShift 定价深度解析：AWS 与 Azure 的成本博弈与优化策略

2026-02-01 21:54:24 0条评论 1次阅读 0人点赞

在云原生架构日益普及的今天，我们经常面临这样一个核心问题：在将 OpenShift 容器编排平台部署到公有云时，如何精准地理解和控制成本？OpenShift 作为基于 Kubernetes 的企业级平台，为我们提供了强大的开发、部署和管理能力，但当我们将其托管在 AWS 或 Azure 上时，定价模型往往会变得错综复杂。

这不仅仅是“租用虚拟机”那么简单。作为架构师或开发者，我们需要深入理解基础设施成本、OpenShift 订阅费用、数据传输以及存储细节之间的微妙关系。在本文中，我们将摒弃晦涩的营销术语，像审视自己的账单一样，深入探讨 OpenShift 在 AWS 和 Azure 上的定价差异、配置细节以及实战代码示例，帮助你做出最具性价比的决策。

OpenShift 与云环境的深度集成

OpenShift 构建于 Kubernetes 之上，这是一个开源的容器编排平台，能够自动化容器化应用程序的部署、扩缩和管理。但 OpenShift 不仅仅是 Kubernetes 的“换皮”，它通过额外的企业级功能、开发者工具和增强的安全策略扩展了 K8s。

当我们把 OpenShift 部署在公有云上时，它与底层基础设施的深度集成成为了成本考量的关键。无论是 AWS 还是 Azure，OpenShift 都需要利用底层的计算实例来运行节点（Master 节点、Infra 节点、Worker 节点），利用持久化存储卷来保存数据，并利用网络服务来实现组件间的无缝通信。这种“即服务”的模式虽然便捷，但如果配置不当，极易造成资源浪费。

OpenShift on AWS：拆解 AWS 定价模型

Amazon Web Services (AWS) 是最成熟的云服务提供商之一，在该平台上部署 OpenShift 涉及多种成本因素的组合。让我们逐一拆解这些关键组件。

1. 计算成本：EC2 实例的抉择

OpenShift 运行在虚拟机上，这意味着 EC2（Elastic Compute Cloud）实例的选择直接影响成本。AWS 提供了广泛的实例系列（如通用型 m5、计算优化型 c5、内存优化型 r5 等）。

实战见解： 对于 OpenShift 的 Master 节点，我们通常不需要极高的计算能力，但对稳定性要求极高；而对于 Worker 节点，则取决于我们运行的应用类型。如果你运行的是在 CPU 密集型应用，选择 c5 实例可能比 m5 更具性价比。
代码示例：通过 AWS CLI 查询特定区域的价格

为了自动化成本估算，我们可以编写脚本。下面是一个使用 Python 和 Boto3（AWS SDK）的示例，用于查询特定实例类型的价格。请确保你已经配置好了 AWS 凭证。

import boto3

# 定义定价和区域客户端
def get_ec2_price(instance_type, region=‘us-east-1‘):
    # 这是一个简化的逻辑，实际 Pricing API 返回复杂的 JSON 结构
    client = boto3.client(‘pricing‘, region_name=‘us-east-1‘)
    
    try:
        response = client.get_products(
            ServiceCode=‘AmazonEC2‘,
            Filters=[
                {‘Type‘: ‘TERM_MATCH‘, ‘Field‘: ‘instanceType‘, ‘Value‘: instance_type},
                {‘Type‘: ‘TERM_MATCH‘, ‘Field‘: ‘location‘, ‘Value‘: ‘US East (N. Virginia)‘}, # 示例区域
                {‘Type‘: ‘TERM_MATCH‘, ‘Field‘: ‘operatingSystem‘, ‘Value‘: ‘Linux‘},
                {‘Type‘: ‘TERM_MATCH‘, ‘Field‘: ‘tenancy‘, ‘Value‘: ‘Shared‘},
                {‘Type‘: ‘TERM_MATCH‘, ‘Field‘: ‘preInstalledSw‘, ‘Value‘: ‘NA‘}
            ],
            MaxResults=1
        )
        
        # 解析价格（实际应用中需要更健壮的解析逻辑）
        for price in response[‘PriceList‘]:
            print(f"实例类型: {instance_type}")
            print(f"原始定价数据: {price[:200]}... (截断)")
            # 注意：这里仅演示如何获取数据，实际提取 USD 金额需要深入解析 JSON
            
    except Exception as e:
        print(f"获取价格时出错: {e}")

# 让我们查询 m5.large 的价格
# get_ec2_price(‘m5.large‘)
# print("在脚本中运行此函数以获取实时定价数据。")

成本优化建议： 对于工作负载稳定的 OpenShift 集群，强烈建议使用“预留实例”或“Savings Plans”。这相比按需付费可以节省高达 70% 的费用。

2. 存储成本：Elastic Block Store (EBS)

OpenShift 容器本身是无状态的，但数据库或中间件往往需要持久化存储。AWS 提供了 EBS 卷。

  • GP3 (通用型 SSD)： 目前的默认推荐，价格均衡，提供独立的 IOPS 配置。
  • IO2 (Provisioned IOPS SSD)： 极高性能，但价格昂贵，仅用于关键数据库。

常见错误： 很多开发者为普通 Web 应用的 PVC（持久卷声明）配置了 IO2 卷，导致每月账单激增。我们应该根据应用需求匹配存储类型。

3. 数据传输与网络费用

AWS 会向公共互联网传输的数据收费。如果我们的 OpenShift 应用程序需要频繁从外部 AWS 调用 API，或者向外部用户传输大量数据，这部分费用不容忽视。

实用技巧： 尽量将 OpenShift 集群部署在与它所依赖的服务（如 RDS 数据库、S3 存储桶）相同的 AWS 区域 内。同一区域内的流量通常免费或极低成本，这能显著降低网络开支。

4. OpenShift 订阅成本（Red Hat OpenShift Service on AWS, ROSA）

除了基础设施，还需要支付 Red Hat 订阅费。在 AWS 上，最简单的方式是使用 ROSA（托管服务）。

  • Control Plane 费用： ROSA 按小时收取控制平面管理费用（如 vCPU 小时数）。
  • Worker 节点订阅： 这通常包含在 ROSA 的定价结构中，或者是按节点收费。

注意：如果你选择在 EC2 上“自管”OpenShift，你仍需向 Red Hat 购买订阅，这通常基于物理核心或虚拟插槽数量。

OpenShift on Azure：Azure RedHat OpenShift (ARO) 的经济学

在 Microsoft Azure 上，情况与 AWS 类似，但命名和服务细节有所不同。Azure 提供了 ARO，这是一项联合管理的服务，由微软和红帽共同支持。

1. 计算成本：Azure 虚拟机

OpenShift 在 Azure 上运行于虚拟机实例之上。

  • Dsv3/Dsv4 系列： 通用型，适合大多数 OpenShift 节点。
  • Esv3/Esv4 系列： 内存优化，适合内存密集型的 Java 应用。

代码示例：使用 Azure CLI 查询虚拟机 SKU 和价格

虽然 Azure CLI 主要用于管理资源，但我们可以通过 Azure PowerShell 或查询价格 API 来估算成本。以下是一个模拟获取可用 SKU 列表的逻辑，这有助于我们在部署前选择正确的机型。

# 这是一个 Azure CLI 命令示例，用于列出特定区域的可用 VM 大小
# 这可以帮助我们确认是否有我们要的规格，避免购买昂贵的超大规格
# az vm list-sizes --location eastus --output table

# 对应的 Python SDK 逻辑示例 (需要 azure-mgmt-compute 库)
"""
from azure.mgmt.compute import ComputeManagementClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential

# 初始化凭证和客户端
credential = DefaultAzureCredential()
compute_client = ComputeManagementClient(credential, subscription_id=‘‘)

def list_vm_sizes(location=‘eastus‘):
    try:
        sizes = compute_client.virtual_machine_sizes.list(location=location)
        print(f"
在 {location} 可用的虚拟机规格 (前10个):")
        for size in list(sizes)[:10]:
            print(f"名称: {size.name}, 核心数: {size.number_of_cores}, 内存(MB): {size.memory_in_mb}")
            # 逻辑：我们可以在这里过滤出适合 OpenShift Worker 节点的规格
            # 例如：至少 2 vCPU 和 8GB RAM
    except Exception as e:
        print(f"Azure API 错误: {e}")

# list_vm_sizes() # 运行此函数查看规格
"""

成本优化建议： Azure 提供了“Azure 预留实例”，类似于 AWS。如果你承诺使用 1 年或 3 年，可以获得大幅折扣。对于持续运行的 OpenShift 基础设施，这是必须考虑的选项。

2. 存储成本：Azure 托管磁盘

Azure 中对应 EBS 的服务是托管磁盘。

  • Standard SSD (E10 或更高级别)： 推荐用于大多数 Web 应用程序。
  • Premium SSD (P10 或更高级别)： 用于生产环境数据库，支持低延迟。

代码示例：定义 StorageClass (YAML)

在 OpenShift 中，我们通过 INLINECODEd8aebeb2 来定义后端存储的类型。以下是一个在 Azure 上定义 INLINECODE2b060e0a 存储类的 YAML 示例，这决定了你的 PVC 将使用哪种昂贵的磁盘。

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: azure-premium-ssd
provisioner: disk.csi.azure.com
parameters:
  # 指定存储账户类型，这里选择 Premium_LRS (本地冗余高级 SSD)
  storageaccounttype: Premium_LRS
  # 注意：如果你的应用不需要高性能，请将此值改为 StandardSSD_LRS 以节省成本
reclaimPolicy: Delete
volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
allowVolumeExpansion: true

工作原理解析：

  • Provisioner: disk.csi.azure.com 告诉 OpenShift 使用 Azure 的 CSI 驱动程序去创建磁盘。
  • storageaccounttype: 这是关键参数。INLINECODE1b6077b7 通常是生产级数据库的选择，但价格较高。如果你的开发环境或测试环境不需要高性能，你应该创建另一个使用 INLINECODE7ec57053 或 StandardHDD_LRS 的 StorageClass。
  • ReclaimPolicy: INLINECODEd85b737e 意味着当 PVC 被删除时，底层的 Azure 磁盘也会被删除（以防止费用继续产生）。INLINECODEe5b2c7fd 则会保留磁盘，这在数据备份时有用，但容易导致“僵尸磁盘”产生费用。

3. OpenShift 订阅成本 (ARO)

Azure RedHat OpenShift (ARO) 的计费模式通常是通过 Azure 账单统一结算的。你不需要单独向 Red Hat 开支票。

  • 集群管理费用： 按小时收费，包含了 OpenShift 订阅许可。
  • 资源费用： VM、存储和网络的费用是额外计算的。

这种模式简化了管理，但意味着你在查看账单时需要仔细区分“基础设施费”和“软件许可费”。

深入对比：AWS VS Azure 定价模型

为了更直观地理解，我们将这两个巨头放在显微镜下对比。虽然具体的美元数字每天都在变动，但计费逻辑是固定的。

计算与存储成本对比

Category

Amazon Web Services (AWS)

Microsoft Azure :—

:—

:— 计算资源

EC2 Instances (m5, c5 等)
费用基于操作系统类型、实例大小和区域。
省钱利器： Reserved Instances 或 Savings Plans。

Azure Virtual Machines (Dsv3, Esv4 等)
费用基于 VM 系列和配置。
省钱利器： Azure Reserved Instances (预留实例)。 自动扩展

AWS Auto Scaling Groups。
虽然扩展本身不收费，但扩展产生的额外实例按标准费率收费。

Azure Virtual Machine Scale Sets。
同样，按实际消耗的资源付费。 存储

Elastic Block Store (EBS)
按 GB 容量和 IOPS/吞吐量收费。
GP3 是目前的性价比首选。

Managed Disks (托管磁盘)
按类型（Premium SSD, Standard SSD）和大小收费。
支持突发 性能的磁盘类型可节省间歇性负载的成本。

隐性成本：数据传输与支持

Cost Factor

AWS

Azure :—

:—

:— 数据传出

根据每月的总流量收费。跨可用区传输数据会产生少量费用。

类似的分级计费模式。提供一定的免费流量额度。 订阅模式

ROSA (托管服务) 将 Red Hat 许可费包含在每 vCPU 的小时费率中。

ARO (托管服务) 也采用类似的打包订阅模式，账单更统一。 支持服务

AWS Business Support 需额外按月费比例支付。

Azure Standard Support 需额外订阅，但包含在 ARO 的某些层级中。

关键决策因素与实战策略

作为技术决策者，我们不能只看单价，必须结合实际场景进行考量。

1. 理解使用模式

  • 突发流量： 如果你的应用有明显的波峰波谷（如电商网站），不要只看按需价格。在 AWS 上，Spot Instances（竞价实例）配合 OpenShift 可以极大降低 Worker 节点的成本，但需要应用能容忍中断。
  • 持续高负载： 对于稳态业务（如内部 ERP），预留实例 是强制性的，不买预留等于在扔钱。

2. 代码示例：应用标签以追踪成本

在云环境中，最大的成本杀手通常是“未命名的资源”。如果我们不知道这笔钱是谁花掉的，就无法优化。在 OpenShift 中，我们可以通过定义 INLINECODE52bc42ca 或 INLINECODE1dc2a2d8 的标签，并结合云端的标签映射来实现成本分摊。

以下是一个配置 AWS IPI (Installer Provisioned Infrastructure) 集群时，为节点添加标签的 Config 概念（这在 install-config.yaml 或后续通过 MachineSet 配置）。

# 这是一个概念性示例，展示如何确保节点被标记用于成本追踪
apiVersion: machine.openshift.io/v1
kind: MachineSet
metadata:
  name: myapp-workers
  namespace: openshift-machine-api
spec:
  template:
    spec:
      metadata:
        labels:
          machine.openshift.io/cluster-api-cluster: my-cluster
          # 关键：自定义业务标签
          cost-center: "engineering"
          application: "payment-service"
      providerSpec:
        value:
          # AWS 特定配置
          tags:
          - name: "kubernetes.io/cluster/my-cluster"
            value: "owned"
          # 将 OpenShift 的标签映射到 AWS 标签，以便在 AWS Cost Explorer 中查看
          - name: "CostCenter"
            value: "Engineering"
          - name: "Environment"
            value: "Production"

工作原理： 通过这种方式，当你在 AWS Cost Explorer 中查看账单时，你可以按 INLINECODEe01fad0b 或 INLINECODEa6b9f838 进行过滤。你可能会发现，名为“Test”的环境竟然运行着昂贵的 GPU 实例，这就是优化的起点。

3. 监控与预警

不要等到月底收到账单才感到惊讶。

  • AWS: 设置 Billing Alarms。如果预估的月度费用超过 $1000，立即发送邮件给技术负责人。
  • Azure: 使用 Azure Cost Management 和 Budgets 设置预算限额。

总结与后续步骤

OpenShift 在 AWS 和 Azure 上的定价并非简单的数字对比，而是架构与成本的平衡艺术。

  • AWS (ROSA) 适合那些已经深度依赖 AWS 生态系统（如广泛使用 Lambda, DynamoDB）的企业，其强大的工具链和 Spot 实例市场是优化的重点。
  • Azure (ARO) 则为企业级用户提供了极佳的集成体验，特别是如果你的团队已经习惯了 .NET 生态或 Windows Server 环境，Azure 的统一计费模型能简化财务流程。

无论选择哪个平台，作为工程师，我们必须做到以下几点：

  • 基础设施即代码： 永远不要手动点击控制台来创建生产环境。保持资源创建的可追溯性和可销毁性。
  • 定期审查： 每季度检查一次实例家族，是否有新推出的性价比更高的实例类型？
  • 生命周期管理： 确保开发环境和测试环境在下班后被自动关闭或缩容到 0。

希望这篇深入的分析能帮助你更自信地规划 OpenShift 的云上之旅。现在，去检查一下你的云账单，看看有哪些可以优化的地方吧！

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