Рубрики
Uncategorized

Только отчеты об стоимости облачных не собираются сократить ваш счет AWS

В качестве контейнеризации повышается популярность, традиционные методы оптимизации расходов, такие как мониторинг и … Теги от AWS, Kubernetes, DevOps, Startup.

В качестве контейнеризации повышается популярность, традиционные методы оптимизации расходов, такие как мониторинг и отчетность.

Получение подробного отчета о ваших облачных проводах просто Одна сторона монеты Отказ Другой — и, возможно, более важный — это делать что-то об этих выводах Отказ

Продолжайте читать, чтобы узнать, почему добавление автоматизированных методов оптимизации в смеси выполняет всю разницу (и генерирует некоторые серьезные сбережения).

Облачная стоимость отчетности является обязательным, нет никаких сомнений в этом

Команды обычно используют Kubernetes в средах динамичной и многорегулирования. Поскольку увеличение ресурсов настолько легко, потеря контроля над облачными тратмами еще проще. Если оставить не проверять, пропущенная ошибка или оплодотворение архитектуры могут легко снежиться в массивные расходы.

Рассмотрим эту историю:

Один из Adobe’s Команды развития однажды Сгорел 80 000 долларов в день Из-за вычислительной работы осталось работать на Azure. Прежде чем кто-то обнаружил это и вытащил вилку, Законопроект снегобул более чем полмиллиона долларов Отказ Одно простое оповещение будет достаточно, чтобы предотвратить это.

Вот почему пользователи нуждаются в солидном инструменте отчетов об отчете, который приводит их к тому, что в подробных отчетах приводит к тому, что они отправляют предупреждения, когда определенные части инфраструктуры выходят за пределы установленных порогов.

Отчетность затрат невероятно важна, но Как я уже сказал — это всего лишь одна сторона монеты оптимизации затрат.

Но только отчет о стоимости не разрезает погоню

Вам нужно больше, чем стоимость отчетов, чтобы сделать реальную разницу в вашей настройке. В конце концов, какую стоимость мониторинга и инструменты отчетности дают вам статические рекомендации, которые требуют от человека для их реализации.

Если у вас есть небольшая среда, человеческий инженер может заставить его работать. Но подумайте о шкале компании или предприятия по среднему размеру.

Применяя все рекомендации вручную и на регулярной основе приводятся во время во времени, что переводит стоимость (не упоминать о всех потерянных возможностях оптимизации для внезапных шипов и таковых продуктов).

Что вам нужно, это добавить Автоматизированная оптимизация затрат на смесь.

Если вам интересно, как комбинация отчетности и оптимизации стоимости Kubernetes работает на практике, вот примерное исследование, которое показывает его шагом за шагом.

Как автоматизированная оптимизация стоимости помогла сократить расходы на Amazon EKS за 15 минут

TL; доктор

Я предоставил приложение электронной коммерции ( Увидеть его здесь ) на кластере EKS с 6 м5 узлами (2 VCPU, 8 GIB) на платформе Amazon EKS. Тогда я развернул двигатель AI пройти через мое приложение и предложить некоторые оптимизации. У меня были довольно интересные рекомендации в сберегательном отчете, поэтому я активировал автоматизированную функцию оптимизации.

Вот результаты:

  • Начальная стоимость кластера: 414 долл. США/месяц.
  • В пределах 15 минут После включения автоматизации стоимость кластера опустилась до $ 207 (снижение 50%) устраняя 3 узла.
  • И 5 минут Позже, решение добавленных точечных экземпляров, которые сделали расходы на кластеры до 138 долларов в месяц (сокращение на 66%!) .

Вот более подробный взнос в этом случае

Шаг 1: Создание отчета сбережения

После создания и развертывания мою кластер EKS я подключил его к тому, чтобы сбрасывать AI, создавая бесплатный аккаунт и выбираю Подключите кластер Отказ

Затем я скопировал и успешно провел скрипт в моем терминале.

Агент ACT AI проанализировал мою кластер EKS в режиме только для чтения и сгенерировал этот сберегательный отчет:

Как оказывается, если я переключил свой 6 м5.large до 3 C5A.large, я мог бы смясть мою счет на 60%.

И я мог бы получить еще более высокую экономию (66,5%!) Если я решил использовать точечные экземпляры:

Шаг 2: Активация оптимизации затрат

Поворачивая автоматизированную оптимизацию на внесении большого смысла, поэтому мне пришлось захватить мой aws доступа к идентификатору ключа и секретного ключа доступа и добавить как на платформу.

Чтобы получить ключи доступа, мне пришлось запустить этот скрипт:

Шаг 3: Включение политики стоимости

Для достижения максимальной экономии затрат я включил всю политику, доступную в CAST AI:

  • Политика ЦП: Я использовал эту политику, чтобы установить максимальный бюджет 200 процессоров.
  • Узел AutoScaLer: Всякий раз, когда я получаю внеплановые стручки, CAST AI начнет искать место для того, чтобы запустить их — начиная с точечных экземпляров (если они простой экземпляры) или по требованию.
  • Узел Удаление + Выидитель: Exictor — это фоновый процесс, который непрерывно уменьшает кластер к минимальному количеству узлов с помощью пусковых устройств. Как только узел становится пустым, он мгновенно удален.

Шаг 4: Запуск вымирания

Это то, как выглядит последняя политика и инструмент Evictor в действии:

  1. Один узел (отмечен красным) идентифицируется как хороший кандидат на выселение.
  2. ESHICTOR автоматически перемещает стручки на другие узлы для «бункеровки».
  3. Как только узел становится пустым, он удаляется из кластера.
  4. Эликтор возвращается к шагу 1 и продолжает смотреть другие узлы, которые могут быть удалены, чтобы сократить расходы.

Примерно через 10 минут ESHICTOR удалил 3 узла и оставил только 3 узла. CPU были намного здоровее 80%.

Стоимость моего кластера сейчас составляет 207,36 доллара в месяц — так, что 50% от первоначальной стоимости (414 долл. США в месяц_.

Шаг 5: Перемещение рабочих нагрузок в новые оптимизированные узлы

Это более продвинутый и необязательный этап, где CAST AI активно заменяет мои нынешние узлы с более оптимизированными — например, точечные экземпляры. Для этого ai ai cordons кластер, сливает узлы, а затем заменяет их более оптимизированными узлами.

Итак, мои узлы были оценены:

Первые два узла были истощены, а двигатель AI выбрал лучший тип экземпляра для этих узлов. Вот что я видел в мою приборной панели ACT AI:

Как видите, мой кластер сейчас работает на 2 узла, которые стоят мне 138 долларов в месяц. Трудно поверить, что я изначально получил ежемесячный курс EKS $ 414.72!

Бегущие кластеры на Amazon Eks? Дать автоматизированную оптимизацию

Запустите бесплатно Rast Ai Saving Report Чтобы проверить, сколько вы можете сэкономить. Это также дает вам действительные шаги, чтобы уменьшить законопроект о том, что другие инструменты просят вас заплатить. И когда вы будете готовы, поверните автоматизированную оптимизацию затрат, чтобы увидеть, как ваш облачный законопроект сжимается с каждой минутой.

Оригинал: «https://dev.to/castai/cloud-cost-reporting-alone-isn-t-going-to-cut-your-aws-bill-2ipa»