Подбор размера и Compute Optimizer

Одна из наиболее распространённых и дорогостоящих ошибок в облачной архитектуре — избыточное выделение ресурсов, то есть выделение ресурсов в большем объёме, чем фактически требуется рабочей нагрузке. ИТ-команды часто выделяют ресурсы с избытком из-за привычек, сформировавшихся при работе с локальной инфраструктурой (закупка мощности для пиковой нагрузки), страха снижения производительности или простого отсутствия повторной проверки первоначальных решений по выбору размера. В AWS избыточно выделенные инстансы EC2, тома EBS и функции Lambda ежеминутно расходуют средства во время работы. Выбор оптимального размера — это систематический процесс выявления и устранения таких потерь.

AWS Compute Optimizer анализирует исторические показатели использования из CloudWatch и применяет машинное обучение, чтобы рекомендовать оптимальные вычислительные ресурсы AWS. Он поддерживает инстансы EC2, группы автоматического масштабирования EC2, тома EBS, функции Lambda и Amazon ECS на Fargate. Для формирования обоснованных рекомендаций Compute Optimizer требуется история показателей как минимум за 30 дней. Его можно бесплатно включить; он предоставляет рекомендации с расчётной ежемесячной экономией и оценкой риска изменений.

Compute Optimizer анализирует загрузку CPU EC2, использование Memory (через агент CloudWatch), пропускную способность сети и IOPS EBS за последние 3, 14 или более 30 дней. Затем он выдаёт один из четырёх результатов: Optimized (текущий размер подходит), Over-provisioned (размер можно уменьшить), Under-provisioned (размер следует увеличить) или Not optimized (данных недостаточно). Всегда проверяйте риск для производительности — Compute Optimizer присваивает каждой рекомендации уровень риска VeryLow, Low, Medium, High.

Стоимость функций Lambda рассчитывается за каждую миллисекунду времени выполнения с учётом выделенного объёма Memory. Выделение большего объёма Memory, чем требуется, приводит к лишним расходам, однако больший объём Memory также означает больше CPU — поэтому оптимальным является значение Memory, при котором минимальна стоимость одного вызова. Compute Optimizer анализирует длительность вызовов Lambda, частоту ошибок и показатели тайм-аутов, чтобы рекомендовать оптимальное значение Memory. Инструмент с открытым исходным кодом Lambda Power Tuning также может вызывать Вашу функцию с разными значениями Memory и эмпирически находить конфигурацию с минимальной стоимостью.

Тома EBS часто избыточно выделены как по размеру (неиспользуемое дисковое пространство), так и по IOPS (зарезервированные IOPS, которые никогда не используются). Compute Optimizer анализирует показатели VolumeReadOps, VolumeWriteOps, VolumeReadBytes, VolumeWriteBytes. Распространённая рекомендация — перейти с gp2 на gp3 (в нём размер и IOPS настраиваются раздельно): Вы сможете независимо выбрать оптимальное значение IOPS и часто сэкономить 20%. Также выявляйте неподключённые тома EBS (инстансы удалены, но тома остались) и создавайте их снимки либо удаляйте их.

Compute Optimizer анализирует использование всех инстансов группы ASG и рекомендует изменения шаблона запуска для типа инстанса. Если все инстансы в ASG стабильно избыточны, переход на меньший тип инстанса снижает затраты в масштабе всей группы. Например, если ASG в среднем содержит 10 инстансов m5.large, переход на m5.medium позволяет сэкономить 50% на каждом инстансе. Compute Optimizer также рекомендует инстансы на базе Graviton, если Ваше программное обеспечение совместимо с ними, обеспечивая одновременно повышение производительности и снижение затрат.

AWS Trusted Advisor — ещё один инструмент, который предоставляет рекомендации по оптимизации затрат, а также выполняет проверки безопасности, производительности, отказоустойчивости и ограничений сервисов. Основные проверки затрат: инстансы EC2 с низким использованием (менее 10% CPU в течение 4 и более дней), несвязанные эластичные IP-адреса (за них взимается плата, если они не подключены), недостаточно используемые тома EBS, простаивающие балансировщики нагрузки (без работоспособных целевых объектов) и неиспользуемые Reserved Instances. Базовые проверки Trusted Advisor бесплатны; для полного набора требуется тариф Business или Enterprise Support.

AWS регулярно выпускает новые, более эффективные поколения инстансов EC2, которые обеспечивают более высокую производительность при меньшей или такой же стоимости. Переход с 5-го поколения (m5, c5, r5) на 7-е поколение (m7g, c7g, r7g) может обеспечить на 40% более высокую вычислительную производительность при сопоставимой или меньшей стоимости. Compute Optimizer специально выявляет возможности перехода на новые поколения, включая инстансы на базе Graviton. Обновление инстансов часто является самым простым действием по выбору оптимального размера: конфигурация та же, оборудование новее, производительность выше, стоимость ниже.

Инстансы RDS дороги и часто избыточно выделены. Используйте показатели CloudWatch для оценки использования RDS: CPUUtilization, FreeableMemory, ReadIOPS и WriteIOPS. Если CPU стабильно загружен менее чем на 20%, а объём свободной Memory постоянно высок, рассмотрите уменьшение размера. Для производственных баз данных с Multi-AZ выбор оптимального размера удваивает экономию, поскольку изменение применяется и к основному, и к резервному инстансу. Также рассмотрите переход с RDS MySQL/PostgreSQL на Aurora: это часто обеспечивает более высокую производительность при сопоставимой стоимости и оказывается выгоднее при масштабировании.

Выбор оптимального размера должен быть постоянным процессом, а не разовой задачей. Установите ежемесячный или ежеквартальный график проверок: получайте рекомендации Compute Optimizer, определяйте, какие из них безопасно применить, внедряйте изменения в окно технического обслуживания и измеряйте экономию. Автоматизируйте простые задачи: очистку неподключённых томов EBS, освобождение неиспользуемых эластичных IP-адресов и удаление простаивающих балансировщиков нагрузки можно выполнять с помощью скриптов. Создайте в CloudWatch панель мониторинга оптимизации затрат, которая отслеживает ежемесячные расходы по сервисам и выделяет необычные увеличения.

Выбор оптимального размера устраняет избыточное выделение ресурсов в существующих архитектурах, однако иногда проблема заключается в самой архитектуре. Для одного большого инстанса EC2, на котором работают несколько приложений, может потребоваться архитектурная декомпозиция (микросервисы на Fargate), а не просто переход на меньший инстанс. Для монолитной базы данных может потребоваться сегментирование или Caching, а не только уменьшение размера инстанса. Выбор оптимального размера — первый и самый быстрый шаг. Оптимизация архитектуры (Serverless, контейнеры, Caching) обеспечивает более глубокую и устойчивую экономию, но требует больших усилий. Опора Cost Optimisation рекомендует применять оба подхода.

Проверьте, насколько хорошо Вы усвоили понятия AWS Solutions Architect (SAA-C03) из этого урока.

В этом уроке Вы узнали, что AWS Compute Optimizer применяет машинное обучение к показателям CloudWatch, чтобы рекомендовать вычислительные ресурсы оптимального размера, выбор оптимального размера применим к EC2, Lambda, EBS, ASG и ECS на Fargate, а переход на новые поколения инстансов, особенно на Graviton, одновременно повышает эффективность и снижает затраты. Сделайте выбор оптимального размера регулярной практикой, а не разовой задачей. Далее мы рассмотрим Reserved Instances, Savings Plans и модели приобретения Spot.