Show HN: Wozz – 开源 Kubernetes 成本检查器和集群审计工具
1 分•作者: wozzio•6 个月前
URL: <a href="https://github.com/WozzHQ/wozz" rel="nofollow">https://github.com/WozzHQ/wozz</a>
Hi HN，
我构建了 Wozz，一个开源的 CLI 和 GitHub Action，用于在合并之前捕获昂贵的 Kubernetes 配置。
**动机**
我注意到大多数云成本工具（如 Kubecost）只会 30 天后才显示账单。到那时，过度配置的 sidecar 或巨大的 Java 堆内存就已经投入生产了。我想要一个像资源请求的单元测试一样的东西，在 PR 中阻止“手误”错误，而不是等待账单。
**工作原理**
Wozz 以两种模式运行：
* **在 CI/CD 中（Linter）：** 它解析你的清单（deployment.yaml 等）的 git diff，计算成本增量（请求 × 副本），如果更改超过阈值（例如，+50 美元/月），则发布评论。它还会检查 HorizontalPodAutoscaler 限制，以标记最坏情况下的扩展风险。
* **在本地（Auditor）：** 它扫描你当前的 kubecontext，以比较保留的请求与实际的实时使用情况（kubectl top）。这有助于找到“睡眠保险”差距——开发人员请求 4GB RAM 只是为了安全起见，但应用程序只使用了 200MB。
**实现细节**
* **技术栈：** TypeScript/Node.js。
* **计算：** 它使用可配置的混合费率（例如，0.04 美元/GB/小时）来确定性地估算成本，而不是查询 AWS 成本 API（这需要敏感的凭据并且速度很慢）。
* **隐私：** 它 100% 在本地或你的 runner 中运行。不会将任何清单或密钥发送到任何外部服务器。
**仓库** <a href="https://github.com/WozzHQ/wozz" rel="nofollow">https://github.com/WozzHQ/wozz</a>
**反馈**
我目前正在使用静态混合费率进行成本计算，以保持工具的快速和无状态。我很好奇这种近似值对于你们团队的防护措施是否足够准确，或者你们是否严格要求实时 Spot Instance 定价才能信任这样的工具？
查看原文
URL: <a href="https://github.com/WozzHQ/wozz" rel="nofollow">https://github.com/WozzHQ/wozz</a><p>Hi HN,<p>I built Wozz, an open-source CLI and GitHub Action to catch expensive Kubernetes configs before they merge.<p>The Motivation I noticed that most cloud cost tools (like Kubecost) only show you the bill 30 days later. By then, the over-provisioned sidecar or massive Java heap is already in production. I wanted something that acts like a unit test for resource requests blocking fat finger mistakes in the PR rather than waiting for the bill.<p>How it works Wozz runs in two modes:<p>In CI/CD (The Linter): It parses the git diff of your manifests (deployment.yaml, etc.), calculates the cost delta (requests × replicas), and posts a comment if the change exceeds a threshold (e.g., +$50/mo). It also checks HorizontalPodAutoscaler limits to flag worst-case scaling risks.<p>Locally (The Auditor): It scans your current kubecontext to compare reserved requests vs. actual live usage (kubectl top). This helps find the "Sleep Insurance" gap—where devs request 4GB RAM just to be safe, but the app only uses 200MB.<p>Implementation Details<p>Stack: TypeScript/Node.js.<p>Math: Instead of querying AWS Cost APIs (which requires sensitive creds and is slow), it uses a configurable Blended Rate (e.g., $0.04/GB/hr) to estimate costs deterministically.<p>Privacy: It runs 100% locally or in your runner. No manifests or secrets are sent to any external server.<p>Repo <a href="https://github.com/WozzHQ/wozz" rel="nofollow">https://github.com/WozzHQ/wozz</a><p>Feedback I’m currently using a static Blended Rate for the cost math to keep the tool fast and stateless. I’m curious if this approximation is accurate enough for your team's guardrails, or if you strictly require real-time Spot Instance pricing to trust a tool like this?