2同行回答
k8s的集群信息应该可以通过kubectl top pod -n 集群命名空间进行查询，每个集群肯定有单独的命名空间，这时候只需要把每个命名空间下的pod资源加起来应该就是每个集群实际使用的资源量，这里主要是cpu和内存
收起1、不大的项目可以通过群集的命名空间的方式统计资源并计算费用
2、大型的项目可以直接参照公有云k8s 群集计费的那套方式
● 按产品或者业务线来划分名字空间，不允许跨名字空间互相访问。
○ 如果存在多个产品或业务线共用的服务，可以在每个产品的名字空间分别部署一个副本，并把它们当成不同的服务来处理。
○ 这样名字空间就是成本划分的一个维度，还可以在名字空间上为每个产品设置资源上限与预警。
● 按产品或业务线来划分节点组，通过节点组的标签来进行成本划分
○ 这是第二个维度，但是节点组划分得太细，可能会导致资源利用不够充分。
○ 这个方案仅供参考，不一定好用
● 为 Kubernetes 服务设计与其他云资源一致的成本标签，添加到 Pod 的 label 中，通过 kubecost 等手段，基于 label 进行更细致的成本分析
○ 标签一致的好处是可以统一分析 Kubernetes 与其他云资源的成本
● 定期（比如每周一） check 云成本变化，定位并解决成本异常
● 建立自动化的成本异常检测与告警机制（部分云服务有提供类似的服务，也可自建），收到告警即触发成本异常分析任务
● 始终将资源标签准确率维持在较高数值，准确率低于一定数值即自动告警，触发标签修正任务
● 将成本上升的压力与成本下降的效益覆盖到开发人员，授权他们跟踪服务的 Kubernetes 利用率与成本，以激励开发人员与 SRE 合作管控服务成本。
ChatGPT 回答
针对多个k8s集群承载公司多个项目，每个项目的子服务运行在各个集群中，如何较好统计个项目的成本，可以考虑以下方案：
- 使用云服务商提供的成本计算工具，如AWS的Cost Explorer、Azure的Cost Management、Google Cloud的Cost Management等，可以通过这些工具来查看每个集群的成本，并按照项目进行分类，以便更好地进行成本分析。
- 使用容器管理平台提供的监控工具，如Prometheus、Grafana等，可以通过这些工具来监控每个集群的资源使用情况，并进行成本分析。例如，可以通过Prometheus监控CPU、内存、带宽等指标，然后使用Grafana进行可视化展示和分析。
- 使用第三方成本管理工具，如Kubecost、Lens等，这些工具可以帮助用户更好地管理Kubernetes集群的成本，包括资源使用情况、应用程序成本、服务成本等。
- 对于GPU和存储等资源，可以使用云服务商提供的专门的成本计算工具，如AWS的EC2 Instance Savings Plans、Azure的Reserved Instances等，这些工具可以帮助用户更好地管理GPU和存储等资源的成本。
总之，针对多个k8s集群承载公司多个项目，每个项目的子服务运行在各个集群中，可以通过云服务商提供的成本计算工具、容器管理平台提供的监控工具、第三方成本管理工具等方式来进行成本分析和管理。