COST 9: Come gestisci la domanda e fornisci le risorse?

Per avere un carico di lavoro con costo e prestazioni bilanciate, assicurati che venga utilizzato tutto ciò per cui paghi ed evita le istanze molto sottoutilizzate. Un parametro di utilizzo distorto, in qualsiasi delle suddette direzioni, ha un impatto negativo sull'organizzazione, sia per i costi operativi (basse prestazioni a causa di un utilizzo eccessivo) che per le spese AWS sprecate (a causa di un provisioning eccessivo).

Risorse

Getting started with Amazon SQS
AWS Auto Scaling
AWS Instance Scheduler

Best practice:

• Analisi della domanda del carico di lavoro: Analizza la domanda del carico di lavoro nel tempo. Assicurati che l'analisi copra l'andamento stagionale e rappresenti accuratamente le condizioni operative per l'intera durata del carico di lavoro. L'attività di analisi deve riflettere i potenziali benefici; ad esempio, il tempo speso è proporzionale al costo del carico di lavoro.

• Implementazione di un buffer o del throttling per gestire la domanda: Buffering e throttling modificano la domanda sul carico di lavoro, attenuando eventuali picchi. Implementa il throttling quando i client eseguono nuovi tentativi. Implementa il buffering per archiviare la richiesta e rinviare l'elaborazione a un secondo momento. Assicurati che le esecuzioni di throttling e buffering siano progettate in modo che i client ricevano una risposta nel tempo richiesto.

• Fornitura dinamica delle risorse: Le risorse sono fornite in modo pianificato. La pianificazione può essere basata sulla domanda, ad esempio tramite l'auto scaling, oppure sul tempo, quando la domanda è prevedibile e le risorse sono fornite in base al tempo. Questi metodi comportano il minor numero possibile di sovra o sotto-provisioning.

Piano di miglioramento

Analisi della domanda del carico di lavoro

Analisi dei dati del carico di lavoro esistenti : Analizza i dati provenienti dal carico di lavoro esistente, dalle versioni precedenti del carico di lavoro o dai modelli di utilizzo previsti. Utilizza i file di log e i dati di monitoraggio per ottenere informazioni su come i clienti utilizzano il carico di lavoro. I parametri tipici sono la domanda effettiva, nelle richieste al secondo, l'orario in cui la velocità della domanda cambia o quando si trova a livelli diversi e il tasso di modifica della domanda. Assicurati di analizzare un ciclo completo del carico di lavoro, raccogliendo dati per eventuali variazioni stagionali, ad esempio eventi di fine mese o di fine anno. L'attività che emerge dall'analisi deve riflettere le caratteristiche del carico di lavoro. L'impegno maggiore deve riguardare i carichi di lavoro di alto valore che hanno le maggiori variazioni della domanda. Il minimo impegno deve riguardare carichi di lavoro di basso valore che hanno variazioni minime nella domanda. I parametri più comuni per il valore sono rischio, conoscenza del marchio, ricavi o costi del carico di lavoro.

Previsione al di fuori dell'influenza : Incontra i membri del team di tutta l'organizzazione che possono influenzare o modificare la domanda del carico di lavoro. I team più comuni sono le vendite, il marketing o lo sviluppo aziendale. Collabora con loro per conoscere i cicli con cui operano e se ci sono eventi che potrebbero cambiare la domanda del carico di lavoro. Prevedi la richiesta del carico di lavoro con questi dati.

Implementazione di un buffer o del throttling per gestire la domanda

Analisi dei requisiti del client : Analizza le richieste del client per determinare se sono in grado di eseguire nuovi tentativi. Per i client che non possono eseguire nuovi tentativi, è necessario implementare i buffer. Analizza la domanda complessiva, la velocità di modifica e il tempo di risposta richiesto per determinare le dimensioni del throttling o del buffer richiesto.

Implementazione di un buffer o del throttling : Implementa un buffer o un throttling nel carico di lavoro. Una coda come SQS può fornire un buffer ai componenti del carico di lavoro. Amazon API Gateway è in grado di fornire throttling per i componenti del carico di lavoro.
Amazon Simple Queue Service
Amazon API Gateway

Fornitura dinamica delle risorse

Configurazione della pianificazione basata sul tempo : Per le variazioni prevedibili della domanda, il dimensionamento basato sul tempo può fornire la quantità corretta di risorse in modo tempestivo. Inoltre, è utile se la creazione e la configurazione delle risorse non sono abbastanza veloci da rispondere alle variazioni della domanda. Utilizzando l'analisi del carico di lavoro, configura il dimensionamento pianificato utilizzando AWS Auto Scaling.
Scheduled Scaling for Amazon EC2 Auto Scaling

Configurazione di Auto Scaling : Per configurare il dimensionamento in base ai parametri del carico di lavoro attivi, utilizza Amazon Auto Scaling. Utilizza l'analisi e configura l'auto scaling per attivare i livelli di risorse corretti e assicurati che il carico di lavoro si ridimensioni nel tempo richiesto.
Getting Started with Amazon EC2 Auto Scaling