Een recente analyse van meer dan 2100 organisaties (2025 Kubernetes Cost Benchmark Report) toont aan dat Kubernetes-clusters kampen met ernstige verspilling: de gemiddelde benutting bedraagt slechts 10% voor CPU’s en 23% voor geheugen. Efficiëntie is ver te zoeken – het is een financiële valkuil. Opvallend is dat deze cijfers nauwelijks zijn veranderd ten opzichte van het vorige jaar, wat erop wijst dat organisaties nog steeds moeite hebben om hun Kubernetes-omgevingen effectief te beheren, ondanks toenemende volwassenheid en kennis van optimalisatiestrategieën.
Kubernetes (vaak afgekort als K8s) is – zoals bekend – een open source-platform voor containerorkestratie dat helpt bij het beheren, schalen en uitrollen van containerapplicaties. Oorspronkelijk ontwikkeld door Google, wordt K8s tegenwoordig beheerd door de Cloud Native Computing Foundation (CNCF).
Een probleem zo oud als de cloud: rightsizing
In traditionele on premise-infrastructuren draaide het vooral om prestaties en beschikbaarheid, niet om efficiëntie. Organisaties zorgden ervoor dat er altijd voldoende capaciteit beschikbaar was om piekbelasting op te vangen. Hierdoor hoefden ontwikkelaars niet precies te voorspellen hoeveel middelen nodig waren – de hardware was immers al aangeschaft, en het ergste scenario was een tekort aan capaciteit, niet het overschrijden van budgetten.
Met de komst van self-service provisioning en het ontbreken van verantwoordelijkheid voor infrastructuurkosten is het voor DevOps-teams gemakkelijker om zonder toezicht teveel middelen toe te wijzen. Angst voor throttling, pod eviction en downtime belemmert pogingen tot rightsizing.
De cloud veranderde deze dynamiek fundamenteel met zijn on-demand beschikbaarheid en pay-as-you-go prijsmodel. Overprovisioning leidt hier direct tot oplopende kosten. Toch blijft de mentaliteit van overprovisioning bestaan. Rightsizing heeft niet altijd prioriteit – en er zijn ook andere obstakels. Zonder goede inzichten in verbruik en voorspellingen is het instellen van CPU- en geheugenlimieten riskant. Zo blijkt uit ander onderzoek dat 59% van de containers geen CPU-limieten heeft, wat kan leiden tot prestatieproblemen of het beëindigen van pods. Het vinden van een balans tussen efficiëntie en prestaties is handmatig vrijwel onmogelijk.
Kubernetes optimaliseren met emma: machine learning en automatisering
Het handmatig optimaliseren van Kubernetes bij honderden of duizenden nodes is bijzonder complex – en dat blijkt ook uit de cijfers. De 2100 onderzochte organisaties gebruikten geen Kubernetes managementtool, terwijl zo’n tool juist de noodzakelijke inzichten en waarschuwingen kan bieden om verspilling te beperken en resources efficiënter te benutten.
Hoewel grote cloudproviders hun eigen beheerde Kubernetes-diensten aanbieden (AWS EKS, Azure AKS, GCP GKE), vermijden bedrijven die soms vanwege vendor lock-in. Bij meerdere cloudomgevingen zijn verschillende CLI-commando’s, netwerkinstellingen en beveiligingsmaatregelen vereist – wat het beheer complex maakt.
Een door een third-party beheerd Kubernetes-platform biedt hier uitkomst. Een oplossing zoals emma geeft een overkoepelend inzicht en maakt optimalisatie over alle omgevingen mogelijk. Hieronder enkele bewezen optimalisatiestrategieën en hoe emma hierbij ondersteunt
Slimme autoscaling toepassen
Voor effectief autoscalen zijn realtime gegevens over CPU- en geheugengebruik essentieel. emma’s dashboard toont actuele prestaties per node en biedt aanbevelingen voor het aanpassen van autoscaling policies en resource-instellingen, gebaseerd op zowel actuele als historische data en voorspellende analyses via machine learning. Zo voorkomt u over- of onderprovisioning terwijl applicaties blijven voldoen aan prestatie-eisen.
Realtime anomaliedetectie
De continue monitoring van emma waarschuwt teams bij afwijkend gedrag en identificeert onderbenutte of inactieve nodes. Deze worden automatisch verwijderd volgens vooraf gedefinieerd beleid. Zo voorkomt u verspilling door bijvoorbeeld nodes die wel zijn opgestart maar geen enkele pod draaien.
Spot Instances: grote besparingen
Door gebruik te maken van spot instances kunnen kosten tot 59%–77% lager uitvallen dan bij on-demand instances. Het vinden van de voordeligste spot instances in meerdere cloudregio’s is handmatig inefficiënt, maar emma automatiseert dit proces.
emma biedt controlemechanismen zoals marges en prijsplafonds bij het automatisch inzetten van spot instances, waarmee u kosten beheerst en resources efficiënt inzet. Het platform kiest automatisch de goedkoopste en best beschikbare optie over alle regio’s en cloudproviders heen.
De juiste cloudprovider en ‑regio kiezen
Rekenkracht verschilt sterk in prijs tussen providers én tussen regio’s binnen dezelfde provider. Door workloads te verplaatsen naar goedkopere regio’s of availability zones kunnen besparingen tot 7 keer op spot pricing en 10 keer op on-demand pricing gerealiseerd worden.
emma brengt realtime prijsdata in kaart en maakt het mogelijk om Kubernetes-clusters consistent uit te rollen, beheren en schalen over meerdere regio’s via één centrale beheeromgeving.
Bereken uw besparingspotentieel
Met emma’s calculator krijgt u direct inzicht in uw potentiële besparingen. Vergelijk resultaten met andere cloudproviders en ontdek wat u kunt besparen.
AI-gedreven automatisering is de toekomst
Hoewel overprovisioning in Kubernetes wijdverspreid is, is het probleem met AI en automatisering volledig te voorkomen. Door inzet van AI-oplossingen voor rightsizing, autoscaling, spot instances en cross-region deployment zijn directe kostenbesparingen mogelijk. Bovendien dalen op termijn ook operationele lasten en ontstaat er ruimte voor innovatie.
emma maakt kostenefficiëntie in Kubernetes voorspelbaar en meetbaar. Dankzij datagestuurde strategieën en volledige zichtbaarheid in gebruik en besparingen, haalt u meer waarde uit uw cloudinfrastructuur.
