Dimensionamento corretto e Compute Optimizer

Uno degli errori più comuni e costosi nell’architettura cloud è l’over-provisioning, ovvero l’allocazione di più risorse di quelle effettivamente necessarie al carico di lavoro. I team IT spesso effettuano over-provisioning a causa delle abitudini maturate negli ambienti on-premises (acquistare capacità per il carico di picco), del timore di un calo delle prestazioni o semplicemente perché non rivedono mai le decisioni iniziali sul dimensionamento. In AWS, le istanze EC2, i volumi EBS e le funzioni Lambda sovradimensionati comportano uno spreco di denaro ogni minuto in cui sono in esecuzione. Il dimensionamento adeguato è il processo sistematico per individuare ed eliminare questo spreco.

AWS Compute Optimizer analizza le metriche storiche di utilizzo provenienti da CloudWatch e utilizza il machine learning per consigliare le risorse di elaborazione AWS ottimali. Supporta istanze EC2, gruppi EC2 Auto Scaling, volumi EBS, funzioni Lambda e Amazon ECS su Fargate. Compute Optimizer richiede almeno 30 giorni di cronologia delle metriche per generare raccomandazioni affidabili. L’attivazione è gratuita e il servizio fornisce raccomandazioni con il risparmio mensile stimato e una valutazione del rischio associato alla modifica.

Compute Optimizer analizza l’utilizzo della CPU di EC2, l’utilizzo della memoria (tramite l’agente CloudWatch), la velocità effettiva della rete e gli IOPS EBS negli ultimi 3, 14 o più di 30 giorni. Fornisce quindi uno dei quattro risultati: Ottimizzato (il dimensionamento attuale è adeguato), Sovradimensionato (è possibile ridurlo), Sottodimensionato (è opportuno aumentarlo) oppure Non ottimizzato (dati insufficienti). Esamini sempre il rischio per le prestazioni: Compute Optimizer assegna a ogni raccomandazione un livello di rischio VeryLow, Low, Medium, High.

Le funzioni Lambda vengono fatturate per ogni millisecondo di esecuzione moltiplicato per la memoria allocata. Allocare più memoria del necessario comporta uno spreco di denaro, ma una maggiore quantità di memoria implica anche più CPU: l’equilibrio corretto consiste quindi nell’impostazione della memoria che minimizza il costo per invocazione. Compute Optimizer analizza la durata delle invocazioni Lambda, il tasso di errore e le metriche di timeout per consigliare l’impostazione ottimale della memoria. Anche lo strumento open source Lambda Power Tuning può invocare la funzione con diverse impostazioni di memoria per individuare empiricamente la configurazione più conveniente.

I volumi EBS sono spesso sovradimensionati sia in termini di dimensioni (spazio su disco inutilizzato) sia di IOPS (IOPS assegnati che non vengono mai utilizzati). Compute Optimizer analizza le metriche VolumeReadOps, VolumeWriteOps, VolumeReadBytes, VolumeWriteBytes. Una raccomandazione comune consiste nel migrare da gp2 a gp3 (che separa le dimensioni dagli IOPS): è possibile dimensionare gli IOPS in modo indipendente, ottenendo spesso un risparmio del 20%. Individui inoltre i volumi EBS non associati (istanze terminate i cui volumi sono rimasti presenti) e ne crei uno snapshot oppure li elimini.

Compute Optimizer analizza l’utilizzo dell’ASG considerando tutte le istanze del gruppo e consiglia modifiche al modello di avvio per il tipo di istanza. Se tutte le istanze di un ASG sono costantemente sovradimensionate, passare a un tipo di istanza più piccolo riduce i costi su larga scala. Ad esempio, se un ASG utilizza in media 10 istanze m5.large, passare a m5.medium consente di risparmiare il 50% per istanza. Compute Optimizer consiglia inoltre istanze basate su Graviton quando il software è compatibile, offrendo sia un miglioramento delle prestazioni sia una riduzione dei costi.

AWS Trusted Advisor è un altro strumento che fornisce informazioni utili per l’ottimizzazione dei costi, oltre a controlli di sicurezza, prestazioni, tolleranza ai guasti e limiti dei servizi. I principali controlli relativi ai costi sono: Low Utilization EC2 Instances (meno del 10% di CPU per almeno 4 giorni), Unassociated Elastic IP Addresses (addebito quando non sono associate), Underutilized EBS Volumes, Idle Load Balancers (senza destinazioni integre) e Unused Reserved Instances. I controlli di base di Trusted Advisor sono gratuiti; per il set completo è necessario un piano Business o Enterprise Support.

AWS rilascia regolarmente nuove generazioni di istanze EC2 più efficienti, che offrono prestazioni migliori a un costo inferiore o equivalente. Passare dalla 5ª generazione (m5, c5, r5) alla 7ª generazione (m7g, c7g, r7g) può garantire prestazioni di elaborazione superiori del 40% a un costo simile o inferiore. Compute Optimizer segnala in modo specifico le opportunità di passaggio alle generazioni più recenti, comprese le istanze basate su Graviton. L’aggiornamento delle istanze è spesso l’azione più semplice per un dimensionamento adeguato: stessa configurazione, hardware più recente, prestazioni migliori e costi inferiori.

Le istanze RDS sono costose e spesso sovradimensionate. Utilizzi le metriche CloudWatch per valutare l’utilizzo di RDS: CPUUtilization, FreeableMemory, ReadIOPS e WriteIOPS. Se la CPU rimane al di sotto del 20% e la memoria resta costantemente elevata, valuti la possibilità di ridurre il dimensionamento. Per i database di produzione con Multi-AZ, il dimensionamento adeguato raddoppia il risparmio, poiché vengono modificate sia l’istanza primaria sia quella standby. Valuti inoltre il passaggio da RDS MySQL/PostgreSQL ad Aurora, che spesso offre prestazioni migliori a un costo simile ed è più conveniente su larga scala.

Il dimensionamento adeguato dovrebbe essere un processo continuo, non un’attività da svolgere una sola volta. Stabilisca una cadenza di revisione mensile o trimestrale: recuperi le raccomandazioni di Compute Optimizer, valuti quali sia sicuro applicare, implementi le modifiche durante una finestra di manutenzione e misuri il risparmio. Automatizzi gli interventi più semplici: la pulizia dei volumi EBS non associati, il rilascio degli indirizzi IP elastici inutilizzati e la rimozione dei load balancer inattivi possono essere gestiti tramite script. Crei una dashboard di ottimizzazione dei costi in CloudWatch che monitori la spesa mensile per servizio e metta in evidenza gli aumenti insoliti.

Il dimensionamento adeguato risolve il sovradimensionamento all’interno delle architetture esistenti, ma talvolta il problema risiede nell’architettura stessa. Una singola istanza EC2 di grandi dimensioni che esegue più applicazioni potrebbe richiedere una scomposizione architetturale (microservizi su Fargate), anziché il semplice passaggio a un’istanza più piccola. Un database monolitico potrebbe richiedere lo sharding o il caching, anziché soltanto la riduzione delle dimensioni dell’istanza. Il dimensionamento adeguato è il primo passo, nonché quello più rapido. L’ottimizzazione dell’architettura (serverless, container, caching) offre risparmi più profondi e duraturi, ma richiede un impegno maggiore. Il pilastro Cost Optimisation raccomanda di perseguire entrambe le strategie.

Verifichi la Sua comprensione dei concetti AWS Solutions Architect (SAA-C03) presentati in questa lezione.

In questa lezione ha imparato che: AWS Compute Optimizer utilizza il machine learning sulle metriche CloudWatch per consigliare risorse di elaborazione dimensionate correttamente, il dimensionamento adeguato si applica a EC2, Lambda, EBS, ASG ed ECS su Fargate e il passaggio a generazioni più recenti di istanze (in particolare Graviton) migliora sia i costi sia le prestazioni. Renda il dimensionamento adeguato una pratica ricorrente, non un’attività occasionale. Nella prossima lezione esamineremo le istanze riservate, i Savings Plans e i modelli di acquisto Spot.