DevOps成本優化與多租戶安全：如何識別浪費來源並強化團隊協作？

其實喔，做 DevOps 最大的挑戰還不真的是什麼半夜修 server 啦，更不是眼睛快花掉一行行去 debug 那 500 行的 Terraform 檔案。想一下 - 其實最扯是怎麼跟整個團隊溝通，有些人明知道系統沒在用還硬是要開 4 核 CPU 結果連 0.2 都沒跑到，就這樣燒錢。嗯，這種情況應該很多公司都會有吧。

然後換講 Kubernetes cluster，更妙。有些 cluster 設太大，反而一堆資源都空著沒被用過；有時甚至誇張到 60 - 80% 資源都閒置在那啊，Pods 一開給太高 CPU、記憶體直接飆天花板；至於 storage volume，也是一直狂加，好像不用成本，可事實可能有九成五容量根本都只是讓帳單變厚，不是真的被資料塞爆。

再說 AWS，那個雲端月帳單真的嚇人，每天點開一次又刷新心跳，有時一忙就看到金額破六位數美金…不過冷靜點算，你會發現其實用掉的，大概才所有配置總量的五分之一左右。搞半天最難就是找出一個管理方法，可以讓申請多少、實際消耗多少，不要落差到這麼扯 - 大概也只能多盯幾次才行吧。

技術其實也沒多困難吧，嗯……Vertical Pod Autoscaler 丟上去，resource quotas 設一設，再補幾個 monitoring。這種 routine 啦，老手根本不用拖，一個週末就能做完。喔，重點都很直白。

問題是，難卡在別的地方啦。比如那種狀況：團隊喊說新 microservice 要 8 顆 CPU、16GB RAM，你也只能點頭先配給他。結果事後再瞄一眼 metrics，最高只用到 1.2 cores 跟 3GB RAM，欸？明顯就大材小用。

看預算更明顯，一個月 2,400 元（USD）照需求給；實際用量如果調整，其實只要 400。唉…講數據、建議大家別浪費，也常會被回「說不定之後很快要 scale 吧」、「穩當一點囉」、「有錢能省嗎」這些話 - 完全偏了啊，但還是會有人執著。

最後預算空轉、資源沒被善用，都寫在 metrics 上了啦。不過要怎麼真的讓人改想法，好像也不是多加監控 alert 能搞定的事呢。

技術問題，有時候真的一下就處理完了吧。像資源限制這塊，直接去改 deployment YAML，那個數值調一調，重 deploy 就 OK 啦，不需要很久。有時甚至五分鐘不到就收工。不過組織要改？唉，這複雜很多。你得想辦法讓大家的成本意識、效能要求、風險觀念全部跟著動，這樣真的蠻有挑戰的，好像沒那麼單純呢。

舉例講，「成本最佳化」這關通常卡很久喔。有隊伍一開始猛申請 10TB 頂級儲存空間，就最貴那種。八年後呢？實際只用了 0.7%，還是要照付 $3,200 美元月租，那台硬碟基本空轉，只能說...嗯，好浪費。

另外有個情況他們每季都說缺 RAM，每次再申請一波，但其實根本沒人認真去 debug 記憶體洩漏。怎麼講啊，其實這都不是參數配置的單純問題，比較偏向決策邏輯、團隊文化跟彼此溝通啦。有些事靠換設定根本解不了，系統外的人和氛圍才難處理。

1. 欸，六個月猛衝各種「快速修補」 - 結果呢？費用整個飆，比直接請一個性能工程師還爆表！真的傻眼，有夠搞笑。對啦，「The Migration Coordination Problem」你有聽過嗎？就是那個，要把 2,500 個 microservices 從 EC2 搬去 EKS，而且硬要零 downtime，這聽起來狂但技術面其實不難喔。service mesh 路由、漸進式流量切換什麼的，Google 一堆現成教學文，全世界的人都玩爛了。

2. 不過說真的，最複雜超級卡的地方根本是協調問題。五十三個開發團隊！然後跨十二時區，一大半服務全球在跑，其中有三十六項貼著「critical」的標籤。不容許生意時間停一下下，那光溝通與排程步驟就夠讓人腦炸啦。欸，有時候還沒動手寫 code 準備會議就累到翻。

3. 對啦再補一句，Multi Tenant Security 也是大坑啊！你想省事、要可擴展又怕維運爆炸，其實重點就靠 namespace quota、network policies 還有像 Kyverno 那類政策引擎出馬。有些公司會乾脆整合自助配置平台，把模板包好把安全規則寫死，新手直接用，也比較安全穩啦。

4. 喔最後提醒一件超容易忽略的小事 - 觀測性工具一旦裝錯亂七八糟，下場絕對是自己抓頭苦笑。有團隊根本懶得多想 Prometheus、Grafana、Jaeger、Elasticsearch 跟 Fluentd 全部丟進去，本來覺得全副武裝，但每加一樣資源壓力跟運維麻煩也直線上升，很快發現收拾局面難到不行，好幾次差點翻船咧。

- 欸，講真的，監控系統一旦沒控制好，資源爆掉完全超預期。像，有個團隊只是單純看自家應用，用3顆CPU、6GB RAM，但結果咧？那套監控自己卻直接吞12 CPU core還有48GB RAM，誇張吧。六個月後居然硬體花得比生產本身多，看了真的無語啊。

- 嗯，其實這種情況很明顯，大概可以說DevOps不是光靠調工具就行啦。核心難題要解開，還是得整个平台層級的技術介入才有機會徹底搞定。只動表面效果有限，有點可惜喔。

- 有沒有發現現在「成本優化」還有FinOps突然變重點？搞懂雲端帳單細節、學會設定自動成本管理流程，甚至寫那種基礎設施投資理由書都變成日常。想省錢先別急著亂砍，要先把監控資料跟資金流向梳理清楚，不然容易失焦。

- 喔對了，「平台工程」越來越火是有原因的啦，本質就是設計出內部共用平台，把最佳做法做成預設流程。讓大家不知不覺走在正確軌道，比起一直換新工具，這種根本性的改造才比較踏實。

欸，真的，新部署的時候都只給超級少的資源額度喔！不是開玩笑，那個量真的很小、剛好能跑起來那種。接著呢，Vertical Pod Autoscaler 會自動根據實際運行情況來分析然後建議要不要調整資源，嗯…這招其實還蠻省錢的啦，畢竟大家公司都超級在意預算跟成本對吧？然後你就可以直接從成本儀表板上看到每一個團隊到底花了多少錢，很誇張，有時候一看數字會嚇到！}

{好，再說「多租戶安全」這塊啦，如果搞得夠好的話，真的能把每個團隊、應用完全隔開，可是管理起來又不會變麻煩，就是很帥啊。做法他們就是靠 Namespace 搭配資源配額，加上網路政策一起用，對了，像 Kyverno 這類政策引擎也會用進去。有時候想說懶得一直自己處理那些設定怎麼辦？其實根本不用擔心，自助式申請就交給設定好的安全模板自動幫你搞定吧，很方便！

嗯，好，Lean Observability就是說，你要讓監控真的是有用啦，就是不要為了看資料結果自己負擔很重。欸...你主要得搞清楚哪些指標才是真的對業務有價值吧，不要那種什麼都記，記一堆反而沒時間用。有些沒必要的數據啊，其實存檔就算了，精準取樣才重點。目標其實還蠻明確的，就是你的整個監控工具別弄到最後自己拖累整個叢集資源，用量不應該超過15%，差不多就好。

唉說實在，如果要做這件事齁，步驟很單純啦。第一步你就先把VPA（Vertical Pod Autoscaler）裝上去，它給你的那些建議值用起來蠻省力，安裝方法直接複製那行指令嘛：kubectl apply -f https://github.com/kubernetes/autoscaler/releases/latest/download/vpa-crd.yaml，就貼了。接下來，你其實就直接看每個Pod當下吃多少、跟你request預設差多遠，要查資源耗用不是困難事，命令也簡單：kubectl top pods --containers -A。

欸，再補一下，記得資源配置不用都放太寬鬆啊，不然真的很浪費。例如像LimitRange這樣的設定，本來就蠻直觀，你丟進manifest，大概長下面這樣：
apiVersion: v1
kind: LimitRange
spec:
limits:
- default:
cpu: "0.1"
memory: "128Mi"
type: Container

啊如果是多租戶情境吼，就乾脆namespace層級直接鎖配額好了，比如ResourceQuota裡面的requests.cpu你設成"4"，然後requests.memory寫8Gi。至於安全部分，網路最好直接把policy預設鎖起來先拒絕全部，網段管理少煩惱喔，例如：
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
spec:
podSelector: {}
policyTypes: [Ingress, Egress]

對啦，那Prometheus收集頻率也可以拉高間隔，比如說三十秒一次，其實很多case根本不用十五秒。然後資源配低一點，比如200m的CPU、一G的記憶體，多半已經夠跑不會卡。一般Pod本身也沒必要調太高啦，維持精簡比較穩。

唉，有些事情現場真的最頭痛，你知道警報灌爆Slack嗎？五百則通知沒人會管啊，有沒有理會都懶得分辨；還有像是大家自己亂複製環境，每個小組都想申請自己的infra，到頭來自己修到崩潰；或者runbook寫到一大本兩個禮拜又過時超快根本無人在意。更好笑的是明明沒幾個租戶就硬生生優化multi-tenant，把事情搞更亂；收集那種從未被查過的奇葩metric，也...算了，都這樣。

所以，我認為啦，公司內真正能夠做出績效的人齁，他們不是只會Kubernetes或Terraform而已。他們會看局、懂得抓住什麼才真正影響營運節奏。有時候靠溝通能力、還有敢釘大開銷（動輒五萬美金那種），比你每天追著細部消耗還有效。所以說，不用拼命追求系統完美，就專注核心決策吧，大概就這樣哦。

欸你們最近有發現嗎？現在超多團隊都會直接用某些平台，然後只要照著步驟一步步來，好習慣就默默養成了耶！是不是有點酷😂？可是我跟你說，這種事情不是單純填個表或寫幾行文件就搞定的啦！坦白說啦，DevOps圈那種最難啃的大魔王，其實根本不在那些YAML檔案裡頭，而是在於怎麼讓大家接受「欸，各位，要讓基礎架構變有效率，公司才能活得久一點！」這個理念吧～

然後我真的好奇欸，你們自己覺得團隊目前最卡成本還是協作上最大瓶頸到底在哪啊？一定多少有點共鳴齁！喔對了，下個月打算偷偷學啥新招式來應付？還沒想好的也可以直接亂聊啦哈哈～

最後喔，如果我們聊起來感覺合拍，有沒有興趣再約聊更深入一點～LinkedIn可以加我啊！而且呢，如果你也覺得這段小經驗多少有幫到，不如直接順手分享給同事，一起來碰撞新火花咩🙌🍻

欸，有件事突然想跟大家講一下～其實啊，分享東西沒你想像的那麼複雜啦。只要願意試著開口，或是隨手丟個訊息，其實資訊真的很容易就可以流動了。不知道為什麼，有時候明明只差一點點勇氣，大家還是在等別人先行動。話說回來，如果你一直在猶豫，不如直接訂閱我的 DevOps Newsletter 吧！裡面放了很多真實案例喔，而且內容基本上都是那些已經能證明有效幫公司省錢的方法。有時我還會寫從各種 Global tech leaders 那邊偷學來的小訣竅，就是那種外面不一定找得到的東西啦。所以如果你本來就在追蹤新知，那真的不能錯過！

對了，我猜你可能也正在準備跳槽，或者正想把自己的履歷升級一下對吧？嗯…這裡我自己就整理了一份「DevOps Portfolio Projects」清單，專門給需要累積作品集的人用。裡頭全都是業界用得到的主題，舉例、細節全包好。如果你不知道怎樣開始、總是糾結到底缺哪塊技能，其實這份列表能讓你很快對照補齊。有興趣的人記得跟我要。

另外，這句真的很重要 - 所有搞 DevOps 的夥伴看過來啦！是不是偶爾要查指令超懶？還在那邊翻舊訊息好痛苦。我直接在自己的 GitHub repo 放了一個叫「DevOps-Troubleshooting-Toolkit」的資源檔案，就各種現場 troubleshooting 會用到的命令、小 script 跟文件，大部分狀況都能一眼找到解法，也不用臨時緊張亂翻資料。如果有覺得哪個超常遇到問題，也歡迎跟我講，我再補進去給大家，下次出問題絕對神速解決！

如果你有覺得這邊有點幫助，其實順手點個⭐評分也OK啦，沒什麼負擔。有時候嘛，看到某句話突然覺得還不錯，就順便多丟一句鼓勵留言，也挺隨意。唔……感謝留言本身也是一種開心的小事吧？

那對了，「Buy Me A Coffee」這種東西，有想過直接請人喝杯咖啡嗎？欸，一杯咖啡的支持，好像沒啥壓力，但收到的人就會很爽。有時候，不要太複雜啦，小小動作而已。

換個話題，Osomudeya "Zee" Zudonu。呃，他是 Cloud & DevOps Engineer，也是技術寫手啦。他的經驗其實算很扎實，累積大概超過5年喔。

他不是只玩單一家雲平台那種，Azure、AWS、GCP 還有 Huawei Cloud 都熟，所以操作跟設計面都蠻上手的。有些人也許想問，到底怎麼能顧這麼多？就是一路學一路做，多跨品牌就會懂啦。

他平常合作的客戶其實來自世界各地，大小公司都碰，不太挑對象。而且講真的，每次搞基礎架構規劃時，他考量都是先放在企業經營成果優先。講難聽一點，就是「工具別神話，用結果說話」。

至於穩定性啊、彈性跟花錢控管那些，他全部都抓進設計流程裡去看。如果反過來講，其實企業最後拼的是效益，不見得要追最潮技術 - 主要還是長久下來真的撐得住。如果還有人嫌這種履歷不夠硬，我也說不上哪裡找更符合標準的人選啦。