Em cloud ou ambiente local, você consegue reduzir o custo do seu Kubernetes de maneira inteligente. Aplique as diretivas que explico abaixo, economize e depois peça um pastel delivery de recompensa!

Dou aqui duas dicas muito importantes que podem reduzir grandes custos de sua infraestrutura: 

Ajuste a quantidade fixa de seu cluster e utilize bem a elasticidade de sua Cloud.
Ok, mas como chegar no dimensionamento correto do seu workload? 

• Instale uma stack de monitoração, acompanhe a inicialização e o uso por um período de tempo. Isso vai te dar uma margem de manobra, então, ajuste sempre que possível essas réguas. O uso de NodePools pode ser um grande aliado para separar workloads.

  
  

• Crie pods garantidos. Esse tipo de pod é o mais barato por razões como disponibilidade, pré-análise de uso de recursos e, como seu nome diz, é garantido e dificilmente será removido em prol de outra aplicação.

  
  

Dica bônus:

Procure criar as imagens da menor forma possível. "FROM scratch" ou pelo menos de uma "Alpine" já são ótimos passos, porque diminui o tamanho das imagens, evita perda de tempo no download e o risco de disco cheio nos nodes. Se liga nesse post mais completo sobre o assunto.

Conclusão

Lembre-se: a rotina de redução de custos é contínua. Todo dia é necessário verificar o uso da infraestrutura, ajustar os resources, estar alinhado com o time de negócio para as campanhas serem atendidas com sucesso e sem indisponibilidade, validar a escalabilidade do seu ambiente e acompanhar o relatório de despesas da cloud.

Às vezes, aprender como funciona uma stack de monitoração - como Prometheus, Alertmanager, Grafana e família (tempo, loki e etc) - pode te economizar uma baita grana, além de te dar o prazer de ensinar a seus colegas como usar ferramentas top de mercado e admiradas por todos!

Se você estiver com bastante coragem, execute uma rotina de caos: desligue nodes e diminua réplicas.Force uma situação para analisar o tempo de recuperação e o quanto isso vai te custar. 

Importante: o custo de cloud ou Kubernetes não é só pelo uso de recursos, mas também pela indisponibilidade dele num caso de desastre.