OpenShift Lizenzierung und Beispiele
Die OpenShift-Subscription (Red Hat OpenShift Platform Plus, Red Hat OpenShift Container Platform und Red Hat OpenShift Kubernetes Engine) sind kombinierbar, um größere Hosts abzudecken.
Weitere Details finden Sie auf der Red Hat Lizenzierungsseite.
Lizenzierung nach Cores
Kernbasiert (2 Kerne oder 4 vCPUs). Dies basiert auf der Gesamtzahl der physischen oder virtuellen Kerne (vCPUs) der OpenShift-Workerknoten, die in den OpenShift-Clustern ausgeführt werden. Kernbasierte Subskriptionen können so verteilt werden, dass sie die gesamten OpenShift-Workerknoten in den OpenShift-Clustern abdecken.
Beispiel: 100 Red Hat OpenShift Platform Plus Subskriptionen mit zwei Kernen bieten 200 Kerne (400 vCPUs), die für eine beliebige Anzahl von Workerknoten in den laufenden OpenShift-Clustern genutzt werden können.
Lizenzierung nach Sockets
Bare Metal-Socket-Paar (1-2 Sockets mit bis zu 64 Kernen). Diese Subskription ist nur für physische x86-Bare-Metal-Knoten verfügbar, bei denen OpenShift direkt auf der Hardware installiert ist, mit Ausnahme von IBM zSystem- und Power-Architekturen, für die kernbasierten Subskriptionen verwendet werden müssen.
Beispiel:
Ein Server hat 2 Sockets und 48 Kerne. In diesem Fall ist eine Subskription erforderlich, weil der Server 2 Sockets und weniger als 64 Kerne hat. Für einen Server mit 2 Sockets und 96 Kernen würden Sie zwei Subskriptionen benötigen. Zwei Subskriptionen sind erforderlich, um 96 Kerne abzudecken, weil eine einzige Subskription maximal 64 Kerne abdeckt.
Welche Subscription eignet sich für wen?
Es gibt zwei Optionen:
Sie können OpenShift direkt auf der Hardware installieren oder in einer VM hosten.
Wenn Sie OpenShift direkt auf der Hardware installieren, können Sie die Bare Metal-Socket-Paar Subscription in Betracht ziehen.
Ein physischer Bare-Metal-Server, der Socket-basierende Berechtigungen nutzt, kann allerdings nur als einzelner OpenShift-Knoten verwendet werden. Die Anzahl der Container pro Knoten ist auf 500 begrenzt.
Für einen Cluster werden mindestens drei physische Bare-Metal-Server und die entsprechenden Subscriptions benötigt. Nehmen wir an, dass die Bare-Metal-Server maximal 2 Sockets und 32 Kerne haben. Da eine Socket-basierte Subscription 2 Sockets und maximal 64 Kerne abdeckt, werden drei OpenShift Bare-Metal, Socket-pair Subscriptions benötigt.
Für das gleiche Szenario können Sie auch die Core-Subskription verwenden, die jedoch unter Umständen teurer ist. Anhand eines Beispiels möchten wir Ihnen dies verdeutlichen.
Beispiel:
Sie haben 3x physische Bare-Metal-Server, 2 mit je 32 Kernen und 1x mit 96 Kernen. Für Ihren Cluster benötigen Sie noch zusätzliche Management- und Securityfunktionen sowie 24/7 Support. Dies wird mit OpenShift Platform Plus mit Premium Support abgedeckt. Zunächst beläuft sich das ganze auf 1 Jahr.
Zeigen wir die Lizenzierungsmöglichkeiten mit Kostenpunkten auf:
Socketsubscription:
- Eine Subscription deckt 64 Kerne ab und beläuft sich auf a 12.000,00 netto.
- Für 2x System mit 32 Kernen benötigen Sie zwei Subscriptions.
- Für 1x System mit 96 Kernen benötigen Sie zwei Subscriptions, da eine Subscription maximal 64 Kerne abdeckt.
- Als Summe ergibt dies 4 Subscriptions a 12.000,00 = 48.000 netto.
Coresubscription:
- Eine Subscription deckt 2 Cores ab und beläuft sich auf a 4000 netto.
- Zählen Sie alle Kerne der Systeme zusammen, daraus ergeben sich 160 Kerne.
- Als Summe ergibt dies 160 Kerne/2 = 80 Subscriptions a 4000 = 320.000 netto.
Fazit: In diesem Fall wäre eine Lizenzierung auf Socketbasis günstiger unter Einschränkungen:
Wenn ein Hypervisor wie OpenShift Virtualization verwendet wird, um virtuelle OpenShift-Rechenknoten zu erstellen, sind kernbasierte Subskriptionen für die virtuellen Rechenknoten erforderlich. Eine Socket-basierende Subscription ist nur für physische Bare-Metal-Server möglich.
Auszug:
Das Bare-Metal-Socket-Paar-Modell eignet sich am besten für ressourcenintensive Workloads wie OpenShift Virtualization (wo eine vollständige virtuelle Maschine für jeden Workload ausgeführt wird) oder künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (KI/ML) (wo jeder Workload eine große Menge an CPU und GPU verbraucht).
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