正确估算而非过度配置公共云资源

一般来说,企业用户都希望为使用云做好准备,也就是他们不必为没有使用过的资源支付费用。本文所介绍的这些小贴士可以有助于用户正确估算他们的云实例并避免云资源的过度配置。

虽然云供应商为用户提供了在任意时间使用他们所需确切数量资源的能力,但是有些挑战依然存在。例如,对未使用云资源的过度配置和超支现象是一个可以影响到企业底线的一个常见问题。

一种解决方案就是“正确估算”公共云实例,即在确保支持应用正常运行的同时防止云资源浪费。专家们表示,在云用户中存在的一个潜在问题就是资源的过度配置,但还是有一些能够有所裨益的做法。

确定云资源的正确容量类似于在一台物理服务器上配置虚拟机,企业战略集团的一名分析师Daniel Conde说。“由于过度配置是非常浪费金钱的,所以用户们一定不会希望这么做,”Conde说。“其关键在于找到用户应用所需要的资源,并创建一个最适合它的实例。”在这个意义上,云遇到了原来数据中心中服务器资源使用率不足的相同问题。

正确估算云实例规模中的人为因素

为了确保用户不会过度配置资源和浪费云资源,企业用户应当改变他们原来的传统思维方式。“在过去内部部署的资本密集型模式中,我们花费了大量时间用于搞清楚……将花费什么收购,因为过低估算容量意味着较大的风险并有可能会让我们陷入困境,”451研究公司分析师Eric Hanselman说。

但是,云模式完全改变了这一理念;所有的开支都发生在运行侧,同时企业可以按照实际需要改变和调整相关资源的使用。这样一来,IT团队就需要持续不断地重新进行资源评估以防超支,并确保云资源不会过多配置。

不要忽视云实例成本控制中人为因素方面的影响,我们需要评估应当授权谁来控制发生在云中的运行业务活动。“当我在PSC开始实施云时,有超过一百人被授权负责管理;而到现在我们将这个数字减少到了只有六个,”总部位于休斯敦的一家公共事业服务供应商PSC公司的IT副总裁 Lloyd Dawson说。授权用户的大幅度减少将有助于确保提高云使用率和相关开支对于用户的透明度。

考虑应用程序

为运行应用而估算云实例或多或少与十多年前在虚拟化数据中心内所做的是几乎一样的,Gartner公司研究总监J. Craig Lowery说。但是两者之间一个显著的不同之处在于旧的应用程序可能难以从云弹性特性中获取高价值;除非应用程序的负载是高度一致的,否则在云中运行的成本一定会比在内部部署中运行更高,Lowery指出。

云的使用模式为用户提供了随时间推移根据实际需求获取和释放资源的机会。“这就是云弹性特性的含义所在,正确使用好这个特性恰恰是实现成本与性能优化的关键,”Lowery说。能够正确估算云实例规模主要取决于应用负载,而负载分布则可以是从均衡分布到高度可变的。

“在理想情况下,实例规模应当是可以随负载变化而波动变化的,”他说。

在一台服务器或服务器实例中,一个只能垂直扩展的应用会让管理员无从选择而只能在更大或更小的实例中重新启动它。“这可能意味着服务中断,以及随之产生的额外成本支出,尤其是会让用户产生不满情绪,” Lowery说。其结果就是,企业往往会使用过度配置的资源来运行应用程序以尽量少地执行这一应用重启的操作,并将其称为是一种“冗余策略”的保险措施。

对于能够实现水平扩展的应用程序,管理员们可以部署一个以上的实例来处理负载。“在这种情况下,我们可以找出最佳的基本实例容量,当然成本也是评估的重要因素之一,从而随负载变化而改变运行实例的数量,”Lowery说。

另一方面,自动扩展资源可同时确保性能与可用性,且无需过度配置或超支。这一模式可实现与云弹性特性的最佳匹配,它也是云软件设计的关键特征,Lowery说。

做好测试以避免过度配置

尽管如此,针对企业应用需求进行规划与预测始终是很重要的。因为在云中建立测试环境是非常容易的一件事,所以企业可以轻松建立测试环境并在不同配置下对系统进行运行测试,Hanselman说。

“云环境通常提供了大量的内置监测功能和诊断工具,它们可以帮助用户真正地了解在处理、内存乃至使用等诸多环节中的细节信息,”他说。

基于上述这些详细信息,IT团队能够决定他们是否需要进行重新配置或应用重新开发以便于充分利用云计算的优势(如自动扩展),从而实现成本效益,Hanselman继续道。

“使用云的最廉价方法就是以较多数量的小组件形式来设计开发应用程序,因为用户可以在应用低谷期缩减资源规模,只要这些组件是相对足够细粒度,”他说。

要牢记的另一点是云实例规模并不是一成不变的。云供应商们总是在不断地推出新的实例类型。如果用户需要运行一个对内存资源有很高要求的应用,那么就可能不得不选择一个更昂贵的实例或购买一个过度配置的云资源,但是它的供应商有可能会在六个月的时间内推出一个更好、更具成本效益的实例类型选项,Hanselman说。

原文发布于微信公众号 - 云计算D1net(D1Net02)

原文发表时间:2016-09-14

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