在当今云计算和容器编排的时代，如何在保证稳定性和性能的前提下，最大限度地节省基础设施成本，一直是技术团队关注的重点。Omio作为欧洲较早实现100% Kubernetes原生架构的公司，在多年的Kubernetes运营实践中，探索和试验了大量节省成本的策略。其中一项出人意料的发现令人震惊——通过放弃使用价格低廉却极不稳定的Spot虚拟机（VMs），改用价格高出70%的标准虚拟机，反而实现了整体Kubernetes成本降低30%的目标。这一反常现象的背后，折射出云资源管理的复杂性和Kubernetes生态的独特挑战。早在2017年，Omio便全力迈向Kubernetes原生转型，将所有关键组件，如数据库、日志和度量指标，迁移至Kubernetes集群。十足投入到Google Kubernetes Engine（GKE）之上，并形成一套可移植、受控且可复现的使用模式，而非简单依赖云厂商提供的即用服务。
传统节省云成本的做法中，Spot虚拟机因其高达60%至90%的折扣而被广泛采用，尤其是在大规模Kubernetes集群中提供弹性计算能力。然而，Spot虚拟机具有随时被回收的固有风险，其频繁的节点消失事件给调度、网络稳定性及整体SLO（服务级别目标）带来了极大挑战。Omio通过构建复杂的管理策略，结合了反亲和性调度和多节点池策略，尽量分散负载避免单点故障。然而这种做法在实践中同样埋下了效率损耗的隐患。通过设置工作负载Pod间反亲和性，固然保证了容器分布的稳健性，但也导致资源碎片化，影响了容器调度的紧凑度，降低了集群利用率。尤其在混合多种节点池以及不同规格的Spot机器时，导致基础设施严重分散。
节点本身预留了大量资源用于系统守护进程，且节点规格不统一导致调度复杂度增大，进一步加剧了计算资源的浪费。此外，Spot VM节点的频繁“全节点驱逐”产生了自动的混沌工程效应，不断触发Pods重新调度、大量网络路由刷新及负载均衡调整，给集群的稳定性和性能带来沉重压力。这种被称为“网络噪音”的现象，使得集群的健康状况变得难以监测和维护。如果将这些间接成本折算在内，Spot VM的性价比和节约优势大打折扣。鉴于此，Omio决定尝试另一条道路，对比现有的Spot VM集群，在一个区域内全面切换到配置统一、稳定性更高的标准虚拟机池。为了确保公正对比，Omio采取了严格的节点配置策略：统一使用16核CPU、1:4 CPU与内存比的规格，并限制节点调度于两个地理区域，杜绝了因多区域跨域网络流量而产生的额外支出。
同时，运用Kubernetes的拓扑分布策略替代过去的反亲和性策略，在系统稳定性得到保障的前提下实现更为密集的资源利用。令人意想不到的是，切换后的集群成本竟比之前基于Spot虚拟机的集群降低了30%。这不仅打破了“价格低廉即意味着成本优势”的固有认知，也体现了整体系统稳定性提升后带来的附加价值。全节点突然消失的混沌因素被显著减少，网络路由和负载均衡的稳定性获得改进，相关的“网络噪音”问题大幅消退，服务的可用性和响应性达到更高水平。Omio的实践告诉我们，技术选型不能仅依赖于表面的价格标签，更需关注使用场景、稳定性、运维复杂度及间接成本的综合考量。学习如何正确配置和合理管理虚拟机资源，从而实现最优性价比，方能真正掌握云上的“钱袋子”。
这一案例也反映了成熟Kubernetes运营团队结合“场景实测”与“数据驱动”决策的智慧，以及持续优化技术栈、挑战常识的勇气。未来，Omio计划继续深入精细化节点层优化，探索更多自动化和智能化的调度策略，以实现更高效、稳定且经济的云原生基础设施。对于正处于Kubernetes运营成长阶段的团队而言，不妨反思现有的成本结构是否真正反映了整体运行效率。或许，像Omio这样逆向思维的实践会带来意想不到的收获。通过舍弃表面便宜的方案，拥抱更加稳定高效的资源组合，不仅能节省大量开支，更能提升业务的可靠性和用户体验。在日益激烈的市场竞争中，基础设施的成本效益与稳定性将成为企业持续创新和发展的重要保障。
这是一场关于成本和品质的平衡游戏，如何在其中占得先机，需要每一个DevOps和架构师不断尝试和探索。Omio的经验为所有从业者提供了宝贵的参考，助力大家在复杂多变的云计算环境中跑出更快、更稳、更省的成绩。
