[QC] Tự triển khai hay chọn Managed Kubernetes để ứng dụng ổn định, tiết kiệm chi phí

Theo các nghiên cứu gần đây, có khoảng hơn 60% doanh nghiệp sử dụng Kubernetes trong quá trình vận hành. Có thể thấy tầm quan trọng ngày càng tăng của K8s trong hạ tầng công nghệ hiện đại. Tuy nhiên, lựa chọn phương án triển khai đúng đắn với nhu cầu phát triển sẽ quyết định tính hiệu quả của K8s trên thực tế.

Quản lý hiệu quả phụ thuộc vào việc hiểu rõ các cluster, node, pod và service. Mỗi thành phần đều đóng vai trò quan trọng trong việc điều phối ứng dụng. Ví dụ, một pod tương ứng với đơn vị triển khai nhỏ nhất trong Kubernetes, chứa một hoặc nhiều container. Các node đóng vai trò là máy chủ, trong khi các cluster nhóm các node này lại để quản lý. Mỗi lớp lại làm tăng thêm độ phức tạp, khiến việc lựa chọn đúng trở nên vô cùng quan trọng đối với sự ổn định. Quyết định lựa chọn phương án triển khai không chỉ ảnh hưởng đến hiệu suất mà còn cả chi phí và phân bổ tài nguyên.

Có hai phương án triển khai K8s chủ đạo: tự triển khai trên cloud hoặc hạ tầng vật lý của doanh nghiệp và sử dụng managed Kubernetes (dịch vụ K8s do cloud provider cung cấp).

Bài toán triển khai ban đầu phức tạp và tốn kém chi phí

Một hệ thống phần mềm bán hàng ban đầu sử dụng hệ thống máy chủ cloud để tự dựng 1 cụm kubernetes, việc triển khai mới tương đối mất nhiều thời gian do cần kỹ thuật viên hiểu sâu hơn về hệ thống kubernetes để có thể dựng và vận hành được, chưa kể còn thiếu tương tác với các dịch vụ khác như Load Balancer hoặc Storage.

Khi lựa chọn tự triển khai Kubernetes, team phát triển sẽ tự chịu trách nhiệm toàn bộ cho việc thiết lập và quản lý cụm Kubernetes. Đồng nghĩa với việc team sẽ tự xử lý mọi vấn đề từ việc cài đặt, cấu hình, bảo trì và cập nhật, đòi hỏi nhiều chuyên môn kỹ thuật và nỗ lực hơn so với giải pháp Kubernetes. Ví dụ để thao tác triển khai K8s trên cloud thì đầu tiên cần thuê cloud server để làm node, tạo các máy ảo để làm master và worker, thiết lập cấu hình cho từng máy ảo, mở cổng firewall giữa các node, cài đặt K8s với kubeadm, kubelet, kubectl, cài Docker hoặc container runtime, sau đó khởi tạo cụm K8s và cấu hình truy cập. Khi muốn thêm worker node vào cụm thì cần chạy lệnh, sau đó tự cài đặt plugin mạng (CNI).

Trong khi đó với dịch vụ K8s trên cloud, việc thêm node chỉ mất vài thao tác. Người dùng chỉ cần truy cập giao diện điều khiển, tạo cluster và chọn thông số. Sau đó chọn node pool, Bizfly Kubernetes Engine (BKE) sẽ tự động khởi tạo cloud server (node), cài kubernetes agent, kết nối với master, thiết lập mạng, storage, load balancer nội bộ. Thời gian khởi tạo và chờ cụm hoạt động chỉ khoảng từ 3-10 phút.

Lấy một so sánh đơn giản:
Tạo node: K8s tự dụng cần tự tạo từng cái – BKE tạo tự động qua node pool
cài Docker/container: Tự triển khai K8s phải tự cài trên từng máy ảo – BKE thì được cài sẵn
Cài kubeadm, kubelet, kubectl: K8s tự triển khai cần tự làm – trên BKE được tự động cấu hình…

Sau khi chuyển sang hạ tầng K8s tại Bizfly Cloud, các công việc quản trị và vận hành hệ thống của phần mềm bán hàng đã dễ dàng hơn rất nhiều do không cần phải tốn thời gian làm việc với hạ tầng server và kubernetes, hiệu quả làm việc tăng cao.

Doanh nghiệp cũng chỉ cần chi trả phần tài nguyên mà mình đang sử dụng, giúp giảm chi phí hạ tầng đáng kể do không cần phải thanh toán cho các tài nguyên dư thừa. Và do không cần phải quan tâm về hạ tầng máy chủ để chạy K8s và các thành phần liên quan nữa giúp doanh nghiệp giảm chi phí nhân sự vận hành hạ tầng chuyên môn, thay vào đó tập trung cho các công việc nghiên cứu, phát triển, tối ưu tính năng.

Bài toán mở rộng (scalability) đáp ứng nhu cầu phát triển nhanh và tiết kiệm chi phí

Theo một khảo sát gần đây, 75% tổ chức ưu tiên tốc độ khi triển khai các ứng dụng. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của khả năng mở rộng nhanh chóng hạ tầng công nghệ.

Đối với mô hình K8s tự triển khai, muốn mở rộng cluster, cần có sẵn phần cứng hoặc quy trình provisioning server. Nếu không dự trù trước các máy chủ vật lý thì không thể scale được hoặc scale rất khó. Để triển khai auto scale (tự động mở rộng), doanh nghiệp sẽ cần chuẩn bị sẵn hạ tầng vật lý, còn nếu hạ tầng vật lý không sẵn sàng thì việc autoscale cũng không sẵn sàng.

Trong thời gian gần đây, một hệ thống cung cấp các khóa học công nghệ cho mọi lứa tuổi liên tục mở rộng, trong khi đó hạ tầng máy chủ vật lý không thể đáp ứng được, không tối ưu cho việc mở rộng và đồng thời không có người quản lý, vận hành chuyên môn.

Hệ thống khóa học đã chuyển sang dịch vụ managed service với khả năng mở rộng hạ tầng linh hoạt, giảm bớt công sức vận hành và đảm bảo thời gian uptime (thời gian hoạt động ổn định) cho ứng dụng. BKE với tính năng auto scale cung cấp tự động tăng giảm tài nguyên theo mức sử dụng, lúc cần tăng máy chủ để phát nhiều khóa học thì hệ thống mở rộng đủ lớn để dùng, khi khung thời gian học cao điểm đã qua thì tự thu hẹp lại để tiết kiệm chi phí.

Với các tình huống lượng công việc tăng đột biến, rõ ràng các K8s tự triển khai không thể nhanh chóng scale như cloud. Vì khó dự đoán được mức tăng thực tế là bao nhiêu để dự trù chính xác lượng máy chủ. Chuẩn bị không đủ thì ứng dụng không thể đáp ứng được nhu cầu sử dụng tăng cao. Chuẩn bị nhiều hơn mức sử dụng thực tế sẽ gây lãng phí.

Tự triển khai K8s mang đến khả năng kiểm soát cao hơn cho team phát triển nhưng đồng thời cũng khiến gánh nặng vận hành và tối ưu nhiều công đoạn khi làm việc với K8s tăng lên khá nhiều. Tùy theo nhu cầu và mô hình của doanh nghiệp để lựa chọn tối ưu, hoặc kết hợp linh hoạt giữa hệ thống tự triển khai và dịch vụ managed service. BKE đã triển khai thành công nhiều mô hình K8s cho các nhu cầu khác nhau cho nhiều hệ thống như MindX, fabiviet, Meeyland, diijam, báo Tinh Tế,…

Độc giả quan tâm có thể tham khảo, dùng thử miễn phí và nhận ngay ưu đãi 25% giải pháp Bizfly Cloud Kubernetes Engine tại: https://bizflycloud.vn/kubernetes-engine