GKE-Kalkulator

Schnelle Kostenschätzung für GKE-Deployments mit unserem kostenlosen Online-Rechner, ideal für Cloud-Ingenieure und Architekten, die Kubernetes-Workloads verwalten.

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Über dieses Tool

Unser GKE-Kalkulator ist ein leistungsstarkes Online-Tool, das für Cloud-Profis entwickelt wurde, um die Kosten für das Deployen und Verwalten von Kubernetes-Clustern auf Google Cloud abzuschätzen. Indem Nutzer Parameter wie die Anzahl der Knoten, Maschinentypen, Regionen und Autoscaling-Optionen eingeben, erhalten sie eine sofortige, detaillierte Kostenanalyse inklusive monatlicher Ausgaben für Rechenleistung, Speicher und Netzwerkressourcen. Dies ermöglicht es Teams, fundierte Entscheidungen zu treffen, Ressourcen effizient zu verteilen und Budgets für GKE-Projekte effektiv zu planen.

Das Tool ist flexibel gestaltet und unterstützt mehrere Konfigurationen. Es bietet Empfehlungen basierend auf regionalen Preisschwankungen und Workload-Anforderungen. Ob für kleine Testcluster oder große Produktionsumgebungen – dieser Rechner vereinfacht das Kostenmanagement und fördert kosteneffizientes Infrastrukturdesign. Dank benutzerfreundlicher Oberfläche, Echtzeit-Updates und Exportmöglichkeiten eignet es sich für technische und Management-Teams, die Transparenz und Effizienz beim Cloud-Ausgabenmanagement anstreben.

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Wie man es benutzt

1. Geben Sie Ihren Cluster-Namen und die Anzahl der Knoten ein.
2. Wählen Sie den Maschinentyp und die Region für den Einsatz.
3. Aktivieren Sie bei Bedarf das Autoscaling und legen Sie Min./Max-Knotenzahlen fest.
4. Geben Sie die Festplattengrößen ein oder belassen Sie die Standardeinstellungen.
5. Sehen Sie sofort die geschätzten monatlichen Gesamtkosten und eine detaillierte Aufschlüsselung.
6. Exportieren oder speichern Sie Ihre Konfiguration nach Bedarf.

FAQs/Zusätzliche Ressourcen

Finden Sie schnelle Antworten

Wie genau sind die GKE-Kostenschätzungen?

Kann ich verschiedene Konfigurationen mit diesem Rechner vergleichen?

Beinhaltet das Tool Kosten für Netzwerk-Output und andere Dienste?

Ist der Rechner für große oder Enterprise-Deployments geeignet?

Nutzerbewertungen

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