Контейнеры не панацея: скрытые затраты на содержание Kubernetes, о которых молчат вендоры

Kubernetes стал де-факто стандартом оркестрации, но за кадром остаются реальные эксплуатационные расходы. Когда стоимость обслуживания кластера превышает стоимость самих сервисов — пора пересматривать архитектурные решения.
Что не учитывают при внедрении:
Эффективность нод: В среднем 35-40% ресурсов простаивают "на всякий случай"
Стоимость сетей: Service mesh + CNI добавляют 15-20% к потреблению CPU
Трудозатраты: 1 инженер на 3-5 кластеров — утопия для средних компаний
Реальные метрики из практики:
bash
# Анализ утилизации за 3 месяца
kubectl top nodes | awk '{sum += $3} END {print "Средняя загрузка:", sum/NR "%"}'
# Результат: 41% по CPU, 28% по памяти
Где теряем деньги:
Overprovisioning
"На всякий случай" развертываем на 200% больше ресурсовСложность мониторинга
Требуется отдельный стек: Prometheus + Grafana + AlertmanagerБезопасность
Pod Security Policies, network policies — +20% к времени развертывания
Когда Kubernetes оправдан:
50+ микросервисов
Непредсказуемая нагрузка
Команда из 3+ DevOps инженеров
Альтернативы для средних проектов:
Nomad — проще оркестратор без привязки к контейнерам
Docker Swarm — для простых сценариев
Managed k8s — если нет своей экспертизы
Вывод:
Kubernetes — мощный инструмент, но не серебряная пуля. Прежде чем прыгать в эту экосистему, посчитайте TCO и убедитесь, что сложность управления не съест всю экономию от контейнеризации.
#Kubernetes #DevOps #контейнеризация #TCO #микросервисы
А как у вас с реальной утилизацией ресурсов в k8s? Делитесь наблюдениями в комментариях.