re:Invent 2023 | 容量、可用性、成本效率：选择第 3 项

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2023, Amazon EC2, Capacity, Availability, Cost Efficiency, Instance Types, Flexibility]

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视频

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导读

在一个权衡的世界中，在容量、可用性和成本效率之间进行选择似乎不可避免。但如果可以拥有这三项呢？在本论坛中，了解功能强大的亚马逊云科技策略，如使用基于属性的实例类型选择、优先考虑操作灵活性，以及使用 Amazon EC2 flex 实例，帮您在需要时获得所需的计算资源，并且所有这些都是需要在考虑性价比的情况下实现。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1100字，阅读时间大约是6分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。

在亚马逊云科技上管理工作负载时，专业中文编辑注意到，容量、可用性和成本效率是关键的考虑因素。为了在这些因素之间找到最佳平衡，需要针对不同实例类型、购买选项、时间和位置具有灵活性。

编辑了解到，亚马逊云科技提供了超过750种不同类型的优化实例，以满足各种需求。例如，C实例针对计算密集型工作负载（如批量处理、视频编码和高性能计算）进行了优化，其中vCPU的数量比内存更重要。M实例具有适用于网络服务器、代码库和企业应用的适当计算、内存和网络资源。R实例针对内存密集型工作负载（如内存缓存和数据库）进行了优化，其中内存相对于vCPU的比例更理想。

值得一提的是，基于Graviton ARM的实例相较于当前一代x86实例，可以提供超过40%更好的价格性能，因为Graviton结合了高每核性能和低成本。为了轻松找到满足工作负载要求的组合，建议用户使用基于属性的实例选择。这会自动选择并返回满足指定计算、内存、存储、网络和其他属性的实例类型。

在定价模式方面，编辑强调，亚马逊云科技提供了多种选择，包括按需、节省计划和现货实例。按需提供即付即用的按小时计费，无需长期承诺，非常适合用于高峰和不预测的工作负载。节省计划允许以折扣的每小时费率承诺使用量，与按需相比，提供高达72%的节省，同时保持灵活性。这对于初始分析后的稳定状态使用非常有效。现货实例允许以最高90%的折扣利用未使用的EC2容量，适合容错和灵活的工作负载。

编辑指出，对于大多数工作负载，最佳实践是将按需、节省计划和现货相结合。节省计划是实现成本效益的关键驱动因素。

对于需要预留容量的工作负载，演讲者建议采用按需容量预留功能。这样可以在需要时确保特定亚马逊云科技区域和可用区中的实例容量可用。截至目前，亚马逊云科技的云基础设施已在全球32个地理区域的102个可用区内提供服务。容量预留对于具有高可用性需求（如数据库）的可预测稳定状态工作负载尤为适合。

她还谈到了最近推出的EC2容量块功能，该功能允许用户预订特定数量和类型的GPU实例用于机器学习培训和实验。容量块简化了机器学习项目的容量规划，并提供了低延迟、高吞吐量的机器学习平台。这是短期预留容量需求的替代方案。

在有效的容量管理方面，演讲者提倡遵循规划、获取、监控和优化（PAMO）的生命周期。规划阶段包括收集工作负载需求、性能需求和可用性预期等方面的详细信息。这些信息指导关于如何获取必要容量的决策。获取容量涉及选择满足规划过程中确定的工作负载需求的实例类型、系列、地区和购买选项。

在获取容量后，关键是监控使用情况、性能、可用性和成本效率。监控提供数据以确定是否达到了容量管理目标。如果没有达到，可以通过优化方法来提高结果。演讲者强调，优化是一个由监控指标驱动的持续迭代和改进的过程。

整个演讲的关键主题是如何在性能、可用性和成本效率之间找到合适的平衡。演讲者强调了使用多种实例类型、系列、地区和购买选项以最大化灵活性的重要性。她引用了一个与Salesforce的案例研究作为示例，该案例将Spot、On-Demand、Savings Plans、Capacity Reservations和多个实例系列结合在一起。这种方法提供了增加的容量和可用性，同时每月降低了超过10万美元的成本。

演讲者在最后介绍了一种名为EC2容量块的方法，这是一种轻松获取预留GPU容量的方式，主要用于机器学习和训练实验。她认为这种容量块是容量预留的补充，非常符合满足超出稳定状态使用的短期需求。演讲者总结道，成功的核心要素包括实例类型、购买选项、时间和位置的灵活性，以及规划、获取、监控和优化容量管理生命周期。

在客户案例部分，Salesforce的Eric分享了他们如何优化成本、容量和可用性，以实现在亚马逊云科技上的过渡。他们的成功秘诀包括使用Spark进行数据处理的可容错工作负载，通过节省计划获得60%的Spot实例用于SLA敏感的工作，而90%的Spot用于非SLA敏感的工作。Spot支持高效的扩量，而多个区域和AZ增加了容量和部署的灵活性。

Eric强调了几个月内反复测试不同的实例系列、类型和比例的重要性，以达到性能、可用性和成本的平衡。他们首先从内存优化的实例开始，然后平衡M5等实例，最后达到计算优化的C5实例。当工作负载需要更多容量时，Salesforce创建了结合M5和C5实例的混合舰队，从而提高了稳定性。

Salesforce利用诸如vCPU-to-memory比率之类的属性，使用Spot Advisors和Spot placement scores等工具进行部署决策。Spot Advisor确保回收率低于20%，以尽量减少不稳定。他们避免AZ之间的Spot价格差超过30%到50%的实例类型。每月审查Spot价格以确保成本优化。

其他建议包括考虑本地SSD vs EBS以获得性能优势，在较小实例上设置网络和磁盘带宽限制，以及结合AMD和Intel CPU以提高容量。基于SLA的自动缩放、遵循节省计划的策略以及在待机状态下预留额外的Spot容量提供了弹性。

在总结中，埃里克再次强调，通过结合各种实例类型、家族以及购买选项，可以最大限度地提高亚马逊云科技的容量、可用性和成本效益。此外，他建议不断尝试新的实例类型，定期审查配置，并充分利用亚马逊云科技提供的所有工具和功能。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

在寻找性能、可用性和成本之间的最佳平衡的过程中，成功进行容量管理并实现组织目标至关重要。

作为全球领先的云计算服务提供商，亚马逊云科技现已覆盖32个地理区域的102个可用区，为客户提供无与伦比的灵活性和敏捷性。

实例名称由一系列元素组成，包括实例系列、代数和功能。

亚马逊云科技提供多样化的定价模式，如按需、节省计划和现货实例，以满足各种工作负载的个性化成本需求。

领导层一直在探讨亚马逊云科技如何通过自动优化实例类型来降低成本的潜力。

领导层还强调了全面规划和收集信息以制定有效的云战略的重要性。

总结

亚马逊云科技和re:Invent关注于在工作负载的容量、可用性和成本效率间寻求最佳平衡。作为专业的中文编辑，我将以下面提到的技巧来帮助您在这三个要素中取得最优效果。关键在于拥有灵活的策略来满足组织的具体需求。容量策略需不断评估性能、可用性和成本间的权衡。亚马逊云科技提供多种定价方式，包括按需付费、容量预留和节省计划，以便在这些方面进行优化。

洛伦佐强调了结合使用这些选项的重要性，以适应工作负载的需求。例如，容错性工作负载适合使用亚马逊云科技的即时实例，而数据库则需要预留容量。他还展示了如何通过使用自动扩展组和基于属性的实例选择等工具，构建一个多样化且灵活的实例类型列表。

监控使用情况并进行迭代优化至关重要。洛伦佐概括了容量管理的生命周期，即规划、获取、监控和优化。诸如Salesforce之类的成功案例表明，通过利用多种实例类型和购买选项，可以显著降低成本。

最后，要实现时间、地域和实例的最大灵活性。根据工作负载选择合适的购买选项，不要害怕将按需、即时、节省计划和容量预留相结合。遵循容量管理生命周期，以确保达成成本效益、可用性和性能目标。

演讲原文

Capacity, availability, cost efficiency: Pick three [REPEAT]-CSDN博客

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