GKE の費用計算：Kubernetes 支出の見積もりと削減

GKE の見積もりは cluster の管理方式と料金から始め、workload を動かす Compute Engine リソースを加えます。Standard cluster では node pool ごとの machine type、node 数、稼働時間、boot disk、accelerator、適用可能な割引を計算します。Autopilot では要求した workload リソースと各 workload class の料金モデルを使います。

Persistent disk と snapshot、load balancer、外部 IP、インターネットまたはリージョン間のデータ転送、Cloud NAT、Artifact Registry、Cloud Logging、Cloud Monitoring も別に加えます。小さな Kubernetes workload でも、専用 node、disk、network リソースを一か月維持すると platform 費用が大きくなる場合があります。

すべての workload の CPU、memory、storage request を整理し、system pod、DaemonSet、zone ごとの可用性、autoscaling minimum、scheduling constraint を反映します。要求量の合計と実際の使用率を比較してください。Request は workload を node に配置する基準なので、CPU 使用率が低くても過大な request が node を増やすことがあります。

平常時と peak 時のシナリオを作ります。Deployment 中の replica 数、batch job、トラフィック急増、autoscaling した node の稼働時間も含めます。Cluster mode、machine family、割引、network 経路で結果が変わるため、選択したリージョンの公式 GKE と Google Cloud の最新料金表を使用します。

観測した使用量から request を right-size し、scaling 特性が異なる workload を分け、node pool minimum を確認します。中断可能な job には Spot VM、安定した baseline compute には committed use discount が合う場合があります。見積額だけを下げるために replica や zone redundancy を削らず、必要な信頼性を先にモデル化してください。

可能なら namespace、workload、label、service ごとに費用を追跡します。Idle node、未接続 disk、過剰な log、load balancer、zone 間またはインターネット通信を定期的に確認します。Kubernetes 固有の制御が不要なら GKE 全体を Cloud Run などの serverless 構成と比較し、公開後の実利用率で判断を検証してください。