Phenquestions
Centra danych to obecnie jedna z podstawowych potrzeb każdej organizacji. Istnieją dwa główne sposoby na uzyskanie centrum danych, jednym z nich jest zakup własnej pamięci masowej, a następnie jej utrzymanie. Drugim jest uzyskanie usługi w chmurze od dowolnego dostawcy usług w chmurze, takiego jak AWS, GCP i Microsoft Azure. Cóż, kupowanie maszyn, a następnie wydatki na ich utrzymanie byłyby naiwnym posunięciem. Ponieważ możesz uzyskać usługi w chmurze bez kłopotów z wykonywaniem wszystkich tych zadań bez wydatków na obsługę lokalnego centrum danych.
Usługi w chmurze mają złożone schematy rozliczeń. Te rachunki zawierają wiele opłat za usługi, o których nawet nie masz pojęcia. W tym poście omówimy, jak zoptymalizować koszty chmury, analizując różne problemy, z którymi się borykasz, zwłaszcza opłaty, które otrzymujesz na comiesięcznej fakturze.
Dlaczego usługi w chmurze są ważne?
Organizacje korzystają z usług w chmurze do różnych celów, takich jak tworzenie kopii zapasowych danych, poczta e-mail, wirtualne komputery stacjonarne, testowanie oprogramowania i tworzenie aplikacji internetowych. Na przykład twórcy gier wideo korzystają z usług w chmurze, aby zapewnić gry online milionom graczy.
Poza tym usługi w chmurze mają kilka kluczowych zalet. Wymieńmy niektóre z nich:
- Nie musisz inwestować w sprzęt
- Dodaje do Twojej aplikacji inteligencję uczenia maszynowego
- Ułatwia skalowalność
- Szanse na odzyskanie danych są wysokie
- Znacznie bezpieczniejszy w porównaniu z lokalnymi centrami pamięci masowej
- Nie potrzeba siły roboczej do konserwacji
- Płacisz za to, co spożywasz
Wyżej wymienione zalety wystarczą, aby każda organizacja dała pierwszeństwo usługom w chmurze przed posiadaniem lokalnych centrów danych.
Koszt usług w chmurze:
Nie ma wątpliwości, że usługi w chmurze są znacznie bardziej opłacalne, ale te usługi również mają swoją cenę. Jeśli Twoja organizacja korzysta z usług w chmurze, takich jak AWS, Azure lub GCP, rachunek, który otrzymasz, zawiera wiele opłat, o których nawet nie wiesz, ponieważ usługa w chmurze oferuje znacznie więcej niż przechowywanie.
Opłaty za usługi w chmurze są zmienne i zależą od wielu czynników. Nie zdziw się, jeśli rachunek za usługi w chmurze przekroczy oczekiwany budżet. Pytanie, jak to się dzieje i dlaczego tak trudno jest zarządzać rachunkiem za usługi w chmurze?
Są różne czynniki, zrozummy je za pomocą scenariusza. W organizacji IT byłoby wielu programistów i każdy programista może korzystać z chmury, a nie ma nikogo, kogo można by śledzić. Tak więc brak odpowiedniego śledzenia może Cię kosztować pod koniec miesiąca. Wymieńmy kilka kluczowych problemów, które powodują szkody:
Bez śledzenia:
Po pierwsze, jeśli nie ma konkretnego monitorowania wydatków, możesz stracić zasoby.
Marnotrawstwo w chmurze:
Zaleca się zachowanie równowagi w udostępnianiu zasobów, nie powinno być nadmiernie, ani pod alokacją.
Niektóre zespoły przyznają projektowi nadwyżkę, ale ta nadwyżka może wywołać efekt kuli śnieżnej i spowodować ogromny problem.
Aktywne niechciane instancje:
Mogą istnieć niechciane lub „osierocone” instancje, które generują koszty. Pamiętaj, aby śledzić instancje, które nie są już aktywne.
Brak odpowiedniego rozmiaru:
Właściwy rozmiar to proces rezerwacji instancji przetwarzania w chmurze (kontenera, maszyn wirtualnych) w celu uzyskania wystarczającej wydajności przy najniższym koszcie. Dlatego właściwy rozmiar ma znaczenie.
Jeśli chodzi o optymalizację kosztów w chmurze, należy się z nimi uporać. Zobaczmy, jak zoptymalizować koszty chmury, aby jak najlepiej ją wykorzystać dla Twojej organizacji:
Czym jest optymalizacja kosztów chmury cloud?
Zanim sięgniemy po rozwiązania, musimy wiedzieć, czym jest optymalizacja kosztów w chmurze? Optymalizacja kosztów chmury to procedura minimalizacji ogólnych wydatków na chmurę poprzez eliminację marnotrawstwa chmury, pozbycie się bezczynnych instancji i odpowiednią wielkość usług obliczeniowych.
Dostawcy usług w chmurze oferują skalowalność i pobierają opłaty tylko za to, co konsumuje użytkownik. Ale to nieprawda, AWS (Amazon Web Services) i Azure obciążają klienta tym, co zamawia, niezależnie od tego, czy z nich korzystasz, czy nie. Marnuje się ogromny procent usług w chmurze. Ale na szczęście istnieją pewne praktyki, które można zastosować, aby zoptymalizować koszty usług w chmurze. Wykopmy je jeden po drugim:
1. Wykorzenić niechciane zasoby:
Optymalizacja kosztów chmury zaczyna się od usunięcia niepodłączonych zasobów. Na przykład członek zespołu rozkręca serwer, aby wykonać zadanie i zapomniał go wyłączyć. Lub administrator może zapomnieć o usunięciu instancji pamięci po wykonaniu zadania. Te niechciane zasoby mogą zwiększyć rachunek. Dlatego zidentyfikuj takie przypadki i natychmiast je wyeliminuj.
2. Usługi obliczeniowe odpowiedniej wielkości:
Właściwy rozmiar to proces sprawdzania usług komputerowych i efektywnego zarządzania nimi. Nie jest łatwym zadaniem określenie, które zasoby są niewłaściwie alokowane. Potrzebna jest dokładna analiza, działania mające na celu poprawę wydajności i odpowiednie zmodyfikowanie infrastruktury.
Właściwy rozmiar to jeden z kluczowych sposobów optymalizacji kosztów chmury.
3. Użyj instancji zarezerwowanych:
Organizacje, które potrzebują przetwarzania w chmurze na dłuższą metę, muszą inwestować w instancje zastrzeżone reserved. Zarezerwowane instancje zapewniają ogromne rabaty do 72%. Te instancje można kupić na okres od jednego do trzech lat, dlatego przeanalizuj swoje wykorzystanie przed zainwestowaniem w RI.
4. Użyj instancji spot:
Instancje Spot są przydatne do konkretnych zadań, takich jak usługi internetowe, analiza big data, przetwarzanie wsadowe, renderowanie obrazu, transkodowanie wideo itp. Są więc kluczowymi komponentami schematu optymalizacji kosztów chmury. Często są dostępne po wyższych stopach dyskontowych.
5. Użyj map termicznych:
Ponieważ optymalizacja kosztów polega na analizie, użyj map ciepła, aby wizualnie zrozumieć wykorzystanie chmury. Możesz uzyskać cenne informacje z map popularności. Możesz oszacować różne poziomy rozwoju i automatycznie przełączać serwery w razie potrzeby.
Czy optymalizację kosztów w chmurze można zautomatyzować??
Do tej pory omówiliśmy praktyki efektywnej optymalizacji kosztów przetwarzania w chmurze. Istnieje wiele podejść do optymalizacji kosztów, takich jak eliminacja niechcianych źródeł, odpowiednia wielkość, zarządzanie rezerwą itp. Wszystkie te praktyki wymagają dokładnej analizy i wielu zasobów.
Czy jest więc jakiś sposób na zautomatyzowanie wszystkiego, aby zoptymalizować koszty chmury?? Odpowiedź brzmi tak ! cały koszt chmury można zoptymalizować za pomocą bardzo popularnego i solidnego narzędzia o nazwie „Cast AI”. Jak sama nazwa wskazuje, jest to wielofunkcyjne, oparte na sztucznej inteligencji narzędzie do optymalizacji kosztów. Analiza rachunku zajmuje tylko kilka chwil. Cóż, „Cast AI” ma wiele cech, które sprawiają, że jest widoczny:
- Cast AI automatyzuje wybór instancji i wyszukuje instancje
- Automatycznie skaluje również instancje
- Podaj metryki dowolnego dostawcy usług w chmurze (AWS, Azure)
- Prognozy wydatków
- Sztuczna inteligencja (AI) wybiera węzły w razie potrzeby
- Automatyzuje skalowanie POD
Jeśli szukasz wydajnego programu do optymalizacji kosztów przetwarzania w chmurze, wypróbuj „CAST.AI” za darmo.
Wniosek:
Przetwarzanie w chmurze ma duży potencjał ze względu na swoją wydajność, skalowalność i opłacalność w porównaniu z lokalnymi centrami danych. Przetwarzanie w chmurze ma wiele cech, z których najważniejsze to ochrona i bezpieczeństwo danych. Chociaż jest opłacalny na różne sposoby, może stać się naprawdę drogi, jeśli nie zostanie odpowiednio zoptymalizowany.
Jeśli Twoja organizacja korzysta z usług w chmurze, istnieje potencjalne marnotrawstwo w chmurze, brak śledzenia, niechciane aktywne zasoby, które wliczają się w budowanie rachunku. Optymalizacja kosztów chmury jest niezwykle istotna, gdy Twoja organizacja jest od tego uzależniona. W celu optymalizacji kosztów chmury można zastosować szereg podejść. Po pierwsze, wymaga dokładnej analizy użycia, wyeliminowania nieproduktywnych wystąpień i odpowiedniego monitorowania tego.
Optymalizacja wymaga pewnego rodzaju przewidywalności i to dzięki sztucznej inteligencji, dlatego potrzebujemy specjalistycznego narzędzia, które mądrze monitoruje, analizuje i optymalizuje instancje, aby obniżyć koszty przetwarzania w chmurze.
