远程桌面工具对比

由于之前很好用的 TeamView 最近开始大力检测商业用途,导致很多个人用户几乎完全无法使用,因此急需找一个替代品来使用。

通过小众软件的文章推荐,大致看到了两个不错的选择:AnyDesk 和 Remote Utilities。至于向日葵之类需要注册、登录、安装的国内软件不在考虑范围内。

于是开始试用 AnyDesk 和 Remote Utilities,下面是一个简单的对比。

  1. 从配置上来说,两款软件的配置项都很相似。相对来说 AnyDesk 的配置界面更亲民,组织更合理。但是配置项相对较少;
  2. 从画质上来说,AnyDesk 更胜一筹。相对来说颜色失真更少,帧率更高。不过这里没有使用工具测量,纯人眼感受;
  3. 从系统资源占用来看,二者相差不大。在同一台机器同网络同分辨率的环境下,基本 CPU 和 内存占用都差不多;
  4. 从网络流量来看,AnyDesk 远超 Remote Utilities。还是相同的测试,屏幕持续播放相同的视频,AnyDesk 的流量峰值基本在 1M 以内,偶尔会窜到 10M,但是会迅速回落。而 Remote Utilities 则基本稳定在 10M 以上,最高可以达到 50M。相比较而言,Remote Utilities 的流量优化就大大弱于 AnyDesk 了;
  5. 从部署上来看,Remote Utilities 支持自定义 ID 服务器。当工作在这种模式下的时候,内网机器不需要访问外网就可以互相连接,是一个很不错的点。但是呢,由于 Remote Utilities 对网络流量优化较差,这台 ID 服务器需要有极高的带宽和极佳的网络质量来支撑机器间的互联。因此,个人用户几乎无法使用这个功能,因为服务器的费用可能比直接购买 TeamView 还高;
  6. 从客户端上看,AnyDesk 的移动客户端相对来说做的更好。整体界面、操控手感都远胜 Remote Utilities。感觉 Remote Utilities 的移动客户端就是个残废。。。至少到目前为止,那几个触屏手势我都没掌握要怎么触发;

综上,如果是对隐私要求非常严格的用户或者存在纯内网环境,那么 Remote Utilities 是个不错的选择。除此之外,还是强烈建议使用 AnyDesk 吧!

各家云上 Kubernetes 服务对比

最近在研究 GitLab 的 DevOps 工作流,看到 GitLab 可以和 K8s 通过 API 进行交互,于是决定研究一下各种云的 K8s 服务,做一个简单的对比。

部署方式

根据部署方式的不同,我们可以将不同的云服务进行分类:

  • 全托管:Master 节点和 Worker 节点完全由云来管理,只提供 API 来调用,一般按照实际的 CPU 和内存使用来计费
  • 半托管:Master 节点由云来管理,自行购买 Worker 节点。可以修改部分 Master 节点的配置,所有容器在自己的机器上运行
  • 全独立:Master 节点和 Worker 节点都由用户管理,云只负责节点的初始化和小部分维护工作。可以修改几乎所有 Master 的配置,整个集群完全独立

首先来看下各个云提供商所提供的服务类型:

提供商\类型 全托管 半托管 全独立
腾讯云 CIS TKE TKE 独立部署
阿里云 Serverless Kubernetes Kubernetes 托管版 Kubernetes
Azure 容器实例 Kubernetes 服务 /
AWS ECS EKS /
GCP / GKE GKE On-Prem
仅能在非 GCE 机器部署

其中,全托管模式只有阿里云提供 k8s API 调用,其余提供商都不直接支持 k8s API

半托管模式基本相似,都是由云服务商运行 Master Node,区别在于 AWS 的 EKS 对 Master 节点收费,其余服务商均不收取 Master 节点的费用。

版本支持

然后再来看看各个服务商对于 k8s 版本的支持:

提供商\版本 最低版本 最高版本 是否支持升级
腾讯云 1.8.13 1.12.4
阿里云 1.11.5 1.12.6
Azure 1.10.12 1.14.0
AWS 1.10 1.12
GCP 1.11.10 1.13.6

可以看到,除了 Azure 对于新版的支持非常激进外,大部分云提供商都很谨慎的对版本升级进行跟进。GCP 是个例外,毕竟 K8s 是 Google 搞出来的,似乎比所有人都更激进。

价格

最后再来看看各个服务商的价格:

提供商\版本 Master 节点 常驻 Worker 突发 Worker
腾讯云 / ¥49.5/m 同 ECS
阿里云 / 至少两个
2c4G
$57.41/m
¥396.129/m
Azure / 至少一个
2c4G
$49.18/m
¥339.342/m
同普通虚拟机
AWS $0.20/hr
¥1.38/hr
¥993.6/m
/ 同 ECS
GCP / 1c1.7G
$13.8/m
¥95.22/m
同 GCS
$0.031611 / vCPU hour
$0.004237 / GB hour
按秒计费,最低 1 分钟

1美元按6.9人民币计算

总体来说,如果是不常用的集群,节点费用上 GCP 较低,AWS 则由于 Master 管理费的存在很不划算。

而阿里云则是比较奇葩,基础版本的机型无法使用。内存 CPU 较小的机型则不能使用阿里定制的网络插件。而且,阿里云是唯一一个必须至少有 2 个常驻节点的服务商。所以整体来说成本较高。

总结

对于短时间使用的测试集群,腾讯云是一个不错的选择。整体价格低廉,成本低。GCP 也非常不错,就算是长时间闲置也不会有太高的花费。

对于生产集群,考虑服务稳定性和后续的持续维护性,Azure 和 GCP 都是不错的选择。Azure 价格略高,但是相对来说周边生态较好。GCP 则费用低廉。如果对 Azure 周边生态有所依赖的,可以尝试一下。而对于个人开发者来说,由于 GCP 还有免费额度,可能是初期一个较好的选择。