Cloud & IT Cert Prep · पाठ

उचित आकार निर्धारण और Compute Optimizer

लागत घटाने के लिए अधिक प्रावधानित EC2 इंस्टेंस, Lambda फ़ंक्शन और EBS वॉल्यूम का आकार कम करने हेतु AWS Compute Optimizer की अनुशंसाओं का उपयोग कीजिए।

पाठ 1, कुल 4 में से13 चरण

उचित आकार निर्धारण और Compute Optimizer, CoddyKit पर Cloud & IT Cert Prep का एक निःशुल्क पाठ है। यह 4 में से 1वाँ पाठ है। आप नीचे पूरा पाठ निःशुल्क पढ़ सकते हैं—फिर अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर के साथ ब्राउज़र में इसका व्यावहारिक अभ्यास कर सकते हैं। यह Cloud & IT Cert Prep सीखने के मार्ग का हिस्सा है और आपकी प्रगति वेब तथा CoddyKit ऐप पर सिंक होती रहती है। Cloud & IT Cert Prep पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

अधिक प्रावधान की समस्या

क्लाउड आर्किटेक्चर की सबसे सामान्य और महँगी गलतियों में से एक है अधिक प्रावधान — वर्कलोड की वास्तविक आवश्यकता से अधिक संसाधन आवंटित करना। IT टीमें अक्सर ऑन-प्रिमाइसेस आदतों (अधिकतम लोड के लिए क्षमता खरीदना), प्रदर्शन घटने के डर या शुरुआती sizing निर्णयों की कभी समीक्षा न करने के कारण जरूरत से अधिक प्रावधान करती हैं। AWS में अधिक प्रावधान वाले EC2 instances, EBS volumes और Lambda functions उनके चलने के हर मिनट पैसे बर्बाद करते हैं। सही आकार निर्धारण इस अपव्यय को पहचानने और समाप्त करने की व्यवस्थित प्रक्रिया है।

# Common over-provisioning symptoms:
# EC2: average CPU < 10%, memory < 20%
# RDS: storage auto-grow never triggered
# Lambda: allocated memory rarely exceeds 40%
# EBS: provisioned IOPS consistently unused

# Cost impact example:
# Over-provisioned r5.8xlarge at $1.92/hr: $1,382/month
# Correct size r5.xlarge at $0.252/hr:      $181/month
# Savings: $1,201/month per instance

AWS Compute Optimizer का अवलोकन

AWS Compute Optimizer CloudWatch से ऐतिहासिक utilizationMetrics का विश्लेषण करता है और machine learning का उपयोग करके इष्टतम AWS compute संसाधनों की सिफारिश करता है। इसमें EC2 instances, EC2 Auto Scaling Groups, EBS volumes, Lambda functions और Amazon ECS on Fargate शामिल हैं। विश्वसनीय सिफारिशें तैयार करने के लिए Compute Optimizer को कम-से-कम 30 दिनों के मेट्रिक इतिहास की आवश्यकता होती है। इसे सक्षम करना निःशुल्क है और यह estimatedMonthlySavings तथा बदलाव करने के risk rating के साथ सिफारिशें देता है।

# Opt in to Compute Optimizer
aws compute-optimizer update-enrollment-status \
  --status Active

# Get EC2 recommendations
aws compute-optimizer get-ec2-instance-recommendations \
  --query 'instanceRecommendations[].{Instance:currentInstanceType,Recommended:recommendationOptions[0].instanceType,Savings:recommendationOptions[0].estimatedMonthlySavings.value,Risk:recommendationOptions[0].performanceRisk}'

# Get Lambda recommendations
aws compute-optimizer get-lambda-function-recommendations

Compute Optimizer से EC2 का सही आकार निर्धारण

Compute Optimizer पिछले 3, 14 या 30 से अधिक दिनों के दौरान EC2 के CPU उपयोग, मेमोरी उपयोग (CloudWatch agent के माध्यम से), नेटवर्क थ्रूपुट और EBS IOPS का विश्लेषण करता है। इसके बाद यह चार findings में से एक की सिफारिश करता है: Optimized (वर्तमान आकार उपयुक्त है), Over-provisioned (आकार घटाया जा सकता है), Under-provisioned (आकार बढ़ाया जाना चाहिए) या Not optimized (पर्याप्त डेटा नहीं है)। performanceRisk की हमेशा समीक्षा करें — Compute Optimizer प्रत्येक सिफारिश के लिए VeryLow, Low, Medium, High जोखिम निर्धारित करता है।

# EC2 recommendation findings:
# Finding: OVER_PROVISIONED
# CurrentInstanceType: m5.4xlarge
# RecommendedInstanceType: m5.xlarge
# CPU utilisation: P99 = 22%, P50 = 4%
# Memory utilisation: P99 = 18%, P50 = 8%
# EstimatedMonthlySavings: $380
# PerformanceRisk: VeryLow

# Always check:
# - Does current instance have burstable credits? (T3)
# - Are there workload spikes not captured in averages?
# - Is there seasonality to consider?

Lambda का सही आकार निर्धारण

Lambda functions के लिए आवंटित मेमोरी को निष्पादन समय के प्रत्येक मिलीसेकंड से गुणा करके शुल्क लिया जाता है। आवश्यकता से अधिक मेमोरी आवंटित करने पर पैसे बर्बाद होते हैं, लेकिन अधिक मेमोरी का अर्थ अधिक CPU भी होता है — इसलिए सही संतुलन वह मेमोरी सेटिंग है जहाँ प्रत्येक invocation की लागत न्यूनतम हो। Compute Optimizer Lambda invocation की अवधि, error rate और timeout metrics का विश्लेषण करके इष्टतम मेमोरी सेटिंग की सिफारिश करता है। मुक्त-स्रोत Lambda Power Tuning टूल भी लागत के अनुसार इष्टतम कॉन्फ़िगरेशन अनुभवजन्य रूप से खोजने के लिए आपके function को अलग-अलग मेमोरी सेटिंग पर चला सकता है।

# Compute Optimizer Lambda recommendations
aws compute-optimizer get-lambda-function-recommendations \
  --function-arns arn:aws:lambda:us-east-1:123:function:my-function

# Response shows:
# currentMemorySize: 1024 MB
# recommendedMemorySize: 256 MB
# utilizationMetrics:
#   - type: MEMORY_MAXIMUM, value: 89 (MB)
# estimatedMonthlySavings: $45

# 89 MB actual vs 1024 MB allocated = 935 MB wasted

EBS Volume का सही आकार निर्धारण

EBS volumes में अक्सर आकार (अनुपयोगी डिस्क स्थान) और IOPS (प्रावधानित IOPS जिनका कभी उपयोग नहीं होता) दोनों के स्तर पर अधिक प्रावधान किया जाता है। Compute Optimizer VolumeReadOps, VolumeWriteOps, VolumeReadBytes, VolumeWriteBytes metrics का विश्लेषण करता है। सामान्य सिफारिश है: gp2 से gp3 पर जाएँ (जो आकार और IOPS को अलग-अलग रखता है) — आप IOPS का स्वतंत्र रूप से सही आकार निर्धारित कर सकते हैं और अक्सर 20% तक बचत कर सकते हैं। अनासक्त EBS volumes भी पहचानें (instances समाप्त हो गए, लेकिन volumes पीछे रह गए) और उनका snapshot बनाएँ या उन्हें हटाएँ।

# Get EBS volume recommendations
aws compute-optimizer get-ebs-volume-recommendations \
  --volume-arns arn:aws:ec2:us-east-1:123:volume/vol-12345

# Common finding: gp2 -> gp3 migration
# gp2: 500 GB = 500 GB * $0.10 = $50/month
#   IOPS: 1,500 (3 IOPS/GB, not configurable)
# gp3: 500 GB = $40/month + 3,000 IOPS free
#   Save $10/month plus get MORE baseline IOPS

# Find unattached EBS volumes
aws ec2 describe-volumes \
  --filters Name=status,Values=available \
  --query 'Volumes[].{VolumeId:VolumeId,Size:Size,Created:CreateTime}'

Auto Scaling Group की सिफारिशें

Compute Optimizer पूरे समूह के instances में ASG utilization का विश्लेषण करता है और instance type के लिए launch template में बदलाव सुझाता है। यदि किसी ASG के सभी instances लगातार अधिक प्रावधान वाले हैं, तो छोटे instance type पर जाने से बड़े पैमाने पर लागत घटती है। उदाहरण के लिए, यदि कोई ASG औसतन 10 m5.large instances चलाता है, तो m5.medium पर जाने से प्रत्येक instance की लागत 50% घट जाती है। जब आपका software संगत हो, तब Compute Optimizer Graviton-आधारित instances की भी सिफारिश करता है, जिससे प्रदर्शन में सुधार और लागत में कमी दोनों मिलते हैं।

# Get ASG recommendations
aws compute-optimizer get-auto-scaling-group-recommendations \
  --auto-scaling-group-arns arn:aws:autoscaling:us-east-1:123:autoScalingGroup:abc:autoScalingGroupName/my-asg

# If recommendation is to switch to Graviton:
# Current: m5.large (x86, $0.096/hr)
# Recommended: m6g.large (Graviton2, $0.077/hr)
# Savings: 20% per instance
# ASG at 10 instances average = $220/month savings

लागत संबंधी जानकारी के लिए Trusted Advisor

AWS Trusted Advisor एक अन्य टूल है जो सुरक्षा, प्रदर्शन, fault tolerance और service limit जाँचों के साथ लागत अनुकूलन संबंधी जानकारी देता है। लागत की प्रमुख जाँचें हैं: Low Utilization EC2 Instances (4 या अधिक दिनों तक 10% से कम CPU), Unassociated Elastic IP Addresses (संलग्न न होने पर शुल्क लिया जाता है), Underutilized EBS Volumes, Idle Load Balancers (कोई स्वस्थ target नहीं) और Unused Reserved Instances। Trusted Advisor की मूल जाँचें निःशुल्क हैं; पूरे सेट के लिए Business या Enterprise Support आवश्यक है।

# Trusted Advisor: get cost optimisation checks
aws support describe-trusted-advisor-checks \
  --language en \
  --query 'checks[?category==`cost_optimizing`].{Name:name,Id:id}'

# Key checks:
# Qkj5MU5fNp: Low utilisation EC2 instances
# Z4AUBRNSmh: Unassociated Elastic IP addresses
# DAvU99Dc4C: Underutilized EBS volumes
# hjLMh88uM8: Idle load balancers
# 1e93e4c0b5: Unused reserved instances

Instance Generation में अपग्रेड

AWS नियमित रूप से नई और अधिक कुशल EC2 instance generations जारी करता है, जो कम या समान लागत पर बेहतर प्रदर्शन देती हैं। 5th gen (m5, c5, r5) से 7th gen (m7g, c7g, r7g) पर जाने से समान या कम लागत में compute प्रदर्शन 40% तक बेहतर हो सकता है। Compute Optimizer Graviton-आधारित instances सहित नई generations में अपग्रेड के अवसरों को विशेष रूप से चिह्नित करता है। Instance अपग्रेड अक्सर सही आकार निर्धारण की सबसे सरल कार्रवाई होती है — वही configuration, नया hardware, बेहतर प्रदर्शन और कम लागत।

# EC2 instance generation comparison (same price tier):
# m5.large:  2 vCPU, 8 GB, $0.096/hr  (2019)
# m6i.large: 2 vCPU, 8 GB, $0.096/hr  (2021, ~10% faster)
# m7i.large: 2 vCPU, 8 GB, $0.1008/hr (2023, ~15% faster)
# m7g.large: 2 vCPU, 8 GB, $0.0808/hr (2023, Graviton3, cheapest)

# Upgrade path for Linux workloads:
# m5 -> m7g (Graviton): best price/performance
# m5 -> m7i: same architecture, no code changes

RDS Instance का सही आकार निर्धारण

RDS instances महँगे होते हैं और अक्सर इनमें जरूरत से अधिक प्रावधान किया जाता है। RDS utilization का मूल्यांकन करने के लिए CloudWatch metrics का उपयोग करें: CPUUtilization, FreeableMemory, ReadIOPS और WriteIOPS। यदि CPU 20% से कम रहता है और मेमोरी लगातार अधिक बनी रहती है, तो आकार घटाने पर विचार करें। Multi-AZ वाले production databases के लिए सही आकार निर्धारण से बचत दोगुनी हो जाती है, क्योंकि primary और standby दोनों बदलते हैं। RDS MySQL/PostgreSQL से Aurora पर जाने पर भी विचार करें; इससे अक्सर समान लागत में बेहतर प्रदर्शन मिलता है और बड़े स्तर पर यह अधिक लागत-कुशल होता है।

# Monitor RDS utilisation for right-sizing
aws cloudwatch get-metric-statistics \
  --namespace AWS/RDS \
  --metric-name CPUUtilization \
  --dimensions Name=DBInstanceIdentifier,Value=mydb \
  --start-time 2026-05-21T00:00:00Z \
  --end-time 2026-06-21T00:00:00Z \
  --period 86400 \
  --statistics Maximum Average

# If 30-day P99 CPU < 30%, consider downsizing
# If P99 CPU > 80%, consider upsizing

सही आकार निर्धारण को संचालन में शामिल करना

सही आकार निर्धारण एक बार किया जाने वाला कार्य नहीं, बल्कि निरंतर चलने वाली प्रक्रिया होनी चाहिए। मासिक या त्रैमासिक समीक्षा चक्र स्थापित करें: Compute Optimizer की सिफारिशें प्राप्त करें, जाँचें कि कौन-सी सिफारिशें सुरक्षित रूप से लागू की जा सकती हैं, रखरखाव अवधि में बदलाव लागू करें और बचत को मापें। आसान लाभों को स्वचालित करें: अनासक्त EBS volume की सफाई, अप्रयुक्त Elastic IP को जारी करना और निष्क्रिय load balancer को हटाना script के माध्यम से किया जा सकता है। CloudWatch में एक Cost Optimisation Dashboard बनाएँ, जो service के अनुसार मासिक खर्च पर नज़र रखे और असामान्य बढ़ोतरी को उजागर करे।

# Script to release unassociated Elastic IPs
aws ec2 describe-addresses \
  --query 'Addresses[?!AssociationId].AllocationId' \
  --output text | xargs -I {} \
  aws ec2 release-address --allocation-id {}

# Script to delete unattached EBS volumes (careful!)
# First check if snapshots exist before deleting
aws ec2 describe-volumes \
  --filters Name=status,Values=available \
  --query 'Volumes[].VolumeId' \
  --output text

सही आकार निर्धारण बनाम आर्किटेक्चर में बदलाव

सही आकार निर्धारण मौजूदा आर्किटेक्चर के भीतर अधिक प्रावधान की समस्या हल करता है, लेकिन कभी-कभी समस्या स्वयं आर्किटेक्चर में होती है। कई applications चलाने वाले एक बड़े EC2 instance को केवल छोटा instance देने के बजाय आर्किटेक्चरल विघटन (Fargate पर microservices) की आवश्यकता हो सकती है। एक monolithic database को केवल instance का आकार घटाने के बजाय sharding या Caching की आवश्यकता हो सकती है। सही आकार निर्धारण पहला और सबसे तेज़ कदम है। आर्किटेक्चर अनुकूलन (serverless, containers, Caching) अधिक गहरी और दीर्घकालिक बचत देता है, लेकिन इसके लिए अधिक प्रयास चाहिए। Cost Optimisation स्तंभ दोनों उपाय अपनाने की सिफारिश करता है।

# Cost optimisation hierarchy:
# Level 1: Right-sizing (quick wins, days)
#   - Compute Optimizer recommendations
#   - Delete unused resources
#   - Elastic IP, EBS cleanup

# Level 2: Purchasing model (weeks)
#   - Reserved Instances / Savings Plans
#   - Spot for eligible workloads

# Level 3: Architecture (months)
#   - Serverless migration
#   - Container consolidation
#   - Caching layer addition
#   - Database optimisation

त्वरित जाँच

इस पाठ में दिए गए AWS Solutions Architect (SAA-C03) संबंधी सिद्धांतों की अपनी समझ जाँचें।

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पाठ का पुनरावलोकन

इस पाठ में आपने सीखा: AWS Compute Optimizer CloudWatch metrics पर machine learning का उपयोग करके सही आकार वाले compute संसाधनों की सिफारिश करता है, सही आकार निर्धारण EC2, Lambda, EBS, ASGs और Fargate पर ECS पर लागू होता है, और नई instance generations, विशेषकर Graviton, में अपग्रेड करने से लागत और प्रदर्शन दोनों में सुधार होता है। सही आकार निर्धारण को एक बार की घटना नहीं, बल्कि नियमित अभ्यास बनाएँ। आगे हम Reserved Instances, Savings Plans और Spot purchasing models का अध्ययन करेंगे।

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