DevOps Wissensdatenbank
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Nutzung von AWS Compute Optimizer für kontinuierliches Right-Sizing und Kostensenkung

Meistern Sie die AWS-Kosteneffizienz und Leistungsoptimierung mit AWS Compute Optimizer (ACO). Dieser umfassende Leitfaden erklärt, wie ACO maschinelles Lernen nutzt, um umsetzbare, datengestützte Empfehlungen für die Größenanpassung von EC2-Instanzen, EBS-Volumes und Lambda-Funktionen zu generieren. Erfahren Sie die spezifischen Schritte und CLI-Beispiele zur Implementierung dieser Änderungen, um eine kontinuierliche Optimierung zu gewährleisten, Cloud-Ausgaben zu reduzieren und die Anwendungszuverlässigkeit aufrechtzuerhalten.

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AWS Compute Optimizer für kontinuierliches Right-Sizing und Kostenreduzierung nutzen

In der dynamischen Umgebung von Amazon Web Services (AWS) ist es eine ständige Herausforderung sicherzustellen, dass die Compute-Ressourcen perfekt auf die Anforderungen der Workloads abgestimmt sind. Überprovisionierung führt zu unnötigen Cloud-Ausgaben, während Unterprovisionierung die Anwendungsleistung und Benutzererfahrung beeinträchtigt. Die Praxis des Right-Sizing (der bedarfsgerechten Dimensionierung) ist unerlässlich, um die Effizienz zu maximieren und die Betriebskosten zu minimieren.

AWS Compute Optimizer (ACO) ist ein entscheidender, maschinell lernender Dienst, der diese Herausforderung direkt angeht. Er analysiert über einen bestimmten Zeitraum Auslastungsmetriken und Daten zur Ressourcenkonfiguration, um umsetzbare Empfehlungen für die ideale Ressourcendimensionierung bereitzustellen. Dieser Leitfaden untersucht, wie die Erkenntnisse von ACO effektiv für die kontinuierliche Optimierung von Amazon EC2-Instances, EBS-Volumes und AWS Lambda-Funktionen genutzt werden können, wodurch sporadische Überprüfungen in eine proaktive Strategie zur Kostenverwaltung umgewandelt werden.

AWS Compute Optimizer verstehen

AWS Compute Optimizer liefert Empfehlungen, indem er die historischen Auslastungsmetriken Ihrer Ressourcen analysiert, die typischerweise in den letzten 14 Tagen erfasst wurden. Er verwendet hochentwickelte, auf AWS-Nutzungsmuster trainierte Algorithmen für maschinelles Lernen, um Ressourcen zu identifizieren, die entweder überprovisioniert (was zu Verschwendung führt) oder unterprovisioniert (was zu Leistungsengpässen führt) sind.

ACO bewertet verschiedene Faktoren, darunter CPU-Auslastung, Speicherauslastung (sofern der entsprechende CloudWatch-Agent installiert ist), Netzwerkauslastung (Throughput) und Festplatten-I/O, und erstellt Empfehlungen, bei denen sowohl Kosteneffizienz als auch Leistung im Vordergrund stehen.

Wichtige von ACO bereitgestellte Metriken

  1. Optimierungsbefunde (Optimization Findings): Kategorisierung der Ressource (z. B. Überprovisioniert, Unterprovisioniert, Optimiert).
  2. Geschätzte monatliche Einsparungen (Estimated Monthly Savings): Hochgerechnete Kostenreduzierung, falls die Empfehlung umgesetzt wird.
  3. Leistungsrisiko (Performance Risk): Eine niedrige, mittlere oder hohe Bewertung, die angibt, wie wahrscheinlich es ist, dass die Umsetzung der Empfehlung die Leistung des Workloads negativ beeinflusst.
  4. Empfohlene Optionen (Recommended Options): Spezifische alternative Ressourcenkonfigurationen (z. B. Instance-Typen, Speichereinstellungen, EBS Volume-Spezifikationen).

Hinweis: Compute Optimizer ist ein kostenloser Dienst. Sein Wert besteht ausschließlich darin, potenzielle Einsparungen und Leistungsverbesserungen in anderen kostenpflichtigen Diensten zu identifizieren.

Right-Sizing von Amazon EC2-Instances

EC2-Instances sind oft der größte einzelne Kostentreiber bei Cloud-Compute-Kosten. ACO liefert maßgeschneiderte Empfehlungen für eigenständige Instances und Instances innerhalb von Auto Scaling Groups (ASGs).

Identifizierung von über- und unterprovisionierten Instances

ACO kategorisiert EC2-Instances basierend auf seiner Analyse:

  • Überprovisioniert (Over-provisioned): Instances, die durchweg eine geringe CPU-Auslastung und Speichernutzung aufweisen. ACO schlägt vor, zu einem kleineren, kostengünstigeren Instance-Typ zu wechseln (z. B. Umstellung von m5.large auf t3.medium).
  • Unterprovisioniert (Under-provisioned): Instances, die durchweg eine hohe Auslastung zeigen und oft 100 % CPU-Auslastung erreichen. ACO schlägt vor, zu einem größeren, robusteren Instance-Typ zu migrieren, um die Anwendungsreaktionsfähigkeit zu verbessern (z. B. Umstellung von c5.xlarge auf c5.2xlarge).

Umsetzung von EC2 Right-Sizing-Empfehlungen

Die Umsetzung einer Änderung erfordert sorgfältige Planung, insbesondere bei Produktions-Workloads. Der Prozess zur Änderung eines Instance-Typs umfasst typischerweise das Stoppen, Ändern und Neustarten der Instance.

Beispiel: Ändern einer überprovisionierten Instance über die CLI

Wenn ACO eine Verkleinerung (Downsizing) einer Instance von m5.large auf t3.large empfiehlt, sind die Schritte:

  1. Instance stoppen:
    bash aws ec2 stop-instances --instance-ids i-1234567890abcdef0
  2. Instance-Typ ändern:
    bash aws ec2 modify-instance-attribute --instance-id i-1234567890abcdef0 --instance-type "{'Value': 't3.large'}"
  3. Instance starten:
    bash aws ec2 start-instances --instance-ids i-1234567890abcdef0

Best Practice: Führen Sie diese Änderungen immer während Zeiten geringen Datenverkehrs durch und überwachen Sie die Metriken der Instance (CPU, Latenz, Anwendungsprotokolle) nach der Implementierung 24 bis 48 Stunden lang genau, um sicherzustellen, dass die neue Größe die Spitzenlast ohne Leistungseinbußen bewältigen kann.

Optimierung von Amazon EBS Volumes

Compute Optimizer erweitert seine Empfehlungen auf Elastic Block Store (EBS)-Volumes, die an EC2-Instances angehängt sind. Die Optimierung konzentriert sich hier darauf, die Leistung pro Dollar zu maximieren, indem moderne Volume-Typen vorgeschlagen und IOPS/Throughput-Einstellungen angepasst werden.

Migrationsempfehlungen

Die häufigste und wichtigste Optimierung ist die Migration älterer Volume-Typen, insbesondere gp2, zum neueren gp3 Volume-Typ.

Volume-Typ Vorteil
gp2 Leistung direkt an die Größe gebunden; oft teuer bei hohen IOPS.
gp3 Basisleistung ist von der Größe entkoppelt; ermöglicht unabhängige Anpassung von IOPS/Throughput, was oft zu erheblichen Kostenreduzierungen führt.

ACO empfiehlt spezifische Änderungen der IOPS- und Throughput-Werte basierend auf beobachteten Nutzungsmustern. Wenn beispielsweise ein gp2-Volume $10/Monat kostet und ACO feststellt, dass ein kleineres gp3-Volume mit benutzerdefinierten IOPS die gleiche Leistung für $6/Monat erzielen kann, wird dieser Befund generiert.

Umsetzbarer Schritt: Ändern eines Volumes

EBS Volume-Modifikationen können in der Regel vorgenommen werden, während das Volume verwendet wird (im Gegensatz zur Änderung eines EC2 Instance-Typs), wenngleich die Auswirkungen auf die Leistung berücksichtigt werden sollten.

# Beispiel: Migration des Volumes auf gp3 und Festlegen spezifischer IOPS/Throughput
aws ec2 modify-volume \n    --volume-id vol-fedcba9876543210 \n    --volume-type gp3 \n    --iops 3000 \n    --throughput 125

Right-Sizing von AWS Lambda-Funktionen

Für Serverless-Workloads bietet Compute Optimizer kritische Einblicke in AWS Lambda-Funktionen. Bei Lambda bestimmt die Speichereinstellung die Menge an vCPU, die der Funktion zugewiesen wird. Beim Right-Sizing von Lambda geht es primär darum, die niedrigste Speicherkonfiguration zu finden, die dennoch die Leistungsziele erfüllt.

Der Speicher/CPU-Kompromiss

ACO analysiert die Aufrufdauer der Funktion über verschiedene Speicherkonfigurationen hinweg. Einer Funktion könnten 1024 MB Speicher zugewiesen sein, obwohl sie nur 512 MB benötigt, um im gleichen akzeptablen Zeitrahmen abgeschlossen zu werden. Die Reduzierung des Speichers senkt die Kosten pro Aufruf, da die Abrechnung auf der Grundlage von (Zugewiesener Speicher * Dauer) berechnet wird.

ACO liefert Empfehlungen, die oft die Verringerung der Speichereinstellung beinhalten, was zu Kosteneinsparungen ohne signifikante (oder gar keine) Erhöhung der Latenz führt.

Umsetzung der Lambda-Funktionsoptimierung

Die Lambda-Optimierung ist unkompliziert und erfordert in der Regel eine einfache Aktualisierung der Funktionskonfiguration.

Beispiel: Aktualisieren der Lambda-Speicherkonfiguration

Wenn ACO empfiehlt, eine Funktion von 2048 MB auf 1024 MB umzustellen:

aws lambda update-function-configuration \n    --function-name MyOptimizedFunction \n    --memory-size 1024

Integration kontinuierlicher Optimierung in Ihren Workflow

Right-Sizing sollte keine einmalige Prüfung, sondern eine kontinuierliche Disziplin sein. Compute Optimizer erleichtert dies durch seine API und die Integration mit AWS Organizations.

1. Zentralisierte Verwaltung

Wenn Sie AWS Organizations verwenden, benennen Sie ein delegiertes Administratorkonto für Compute Optimizer. Dadurch kann ACO konsolidierte Empfehlungen für alle Konten bereitstellen und eine ganzheitliche Sicht auf potenzielle unternehmensweite Einsparungen bieten.

2. Automatisierung und Benachrichtigung

Nutzen Sie die Compute Optimizer API und integrieren Sie diese mit AWS CloudWatch Events oder Lambda, um automatisierte Workflows zu erstellen:

  • Geplante Berichterstellung: Richten Sie einen täglichen oder wöchentlichen Trigger ein, der die neuesten Empfehlungen mit hoher Priorität abruft (z. B. diejenigen mit den höchsten geschätzten Einsparungen).
  • Alarmierung: Lösen Sie Alarme über SNS aus, wenn ACO Ressourcen mit bestimmten Befunden identifiziert (z. B. unterprovisionierte Instances mit hohem Leistungsrisiko).
  • Semi-automatisierte Implementierung: Verwenden Sie für risikoarme Empfehlungen mit hohem Einsparpotenzial (wie die EBS gp3-Migration) Lambda-Funktionen, um automatisch Änderungsanfragen zu generieren oder die Änderung sogar direkt anzuwenden, nachdem eine notwendige Governance-Schwelle überschritten wurde.
# Konzeptionelles Python-Snippet zur Abfrage von Empfehlungen mithilfe von boto3
import boto3

aco_client = boto3.client('compute-optimizer')

response = aco_client.get_ec2_instance_recommendations(
    filters=[
        {'name': 'finding', 'values': ['Overprovisioned']}
    ]
)
# Die empfohlenen Optionen verarbeiten und entsprechend handeln...

Best Practices für die Verwendung des Compute Optimizer

Bereich Best Practice
Überwachungszeitraum Stellen Sie sicher, dass Ressourcen mindestens 14 Tage lang unter typischer Last ausgeführt wurden, bevor Sie den Empfehlungen vertrauen.
Leistungstests Führen Sie nach der Implementierung einer Downsizing-Empfehlung immer Lasttests durch, um sicherzustellen, dass die Anwendung die erforderlichen SLOs (Service Level Objectives) einhält.
Spezialisierte Workloads Seien Sie vorsichtig bei zustandsbehafteten Anwendungen, Datenbanken oder Drittanbieter-Lizenzservern, die möglicherweise spezifische Instance-Typen oder Mindestressourcen erfordern, selbst wenn ACO eine kleinere Größe empfiehlt.
Speichermetrik Installieren Sie für EC2 den CloudWatch-Agenten, um detaillierte Daten zur Speicherauslastung zu sammeln. Ohne diese Metrik basieren die Right-Sizing-Empfehlungen von ACO hauptsächlich auf CPU und Netzwerk, was unvollständig sein kann.
Kontinuierliche Überprüfung Betrachten Sie das ACO-Dashboard als ein lebendiges Dokument. Workloads ändern sich ständig und erfordern eine regelmäßige Neubewertung der Ressourcendimensionierung.

Fazit

AWS Compute Optimizer wandelt die komplexe Aufgabe der Ressourcenoptimierung in einen umsetzbaren, datengesteuerten Prozess um. Durch die systematische Anwendung der Empfehlungen für EC2-Instances, EBS-Volumes und Lambda-Funktionen – und die Integration des Dienstes in einen kontinuierlichen Überprüfungszyklus – können Unternehmen erhebliche und nachhaltige Kostenreduzierungen erzielen und gleichzeitig sicherstellen, dass ihre Anwendungen eine optimale Leistung beibehalten. Die Nutzung von ACO ist ein grundlegender Schritt zur Beherrschung des Cloud Financial Management (FinOps) und der operativen Exzellenz auf AWS.