Optimisation continue des ressources et réduction des coûts grâce à AWS Compute Optimizer

Utiliser AWS Compute Optimizer pour l'optimisation continue et la réduction des coûts

Dans l'environnement dynamique d'Amazon Web Services (AWS), s'assurer que les ressources de calcul correspondent parfaitement aux exigences de la charge de travail est un défi constant. Le sur-approvisionnement entraîne des dépenses inutiles dans le cloud, tandis que le sous-approvisionnement dégrade les performances des applications et l'expérience utilisateur. La pratique de l'optimisation (right-sizing) est essentielle pour maximiser l'efficacité et minimiser les coûts opérationnels.

AWS Compute Optimizer (ACO) est un service crucial, alimenté par l'apprentissage automatique, qui relève ce défi de front. Il analyse les métriques d'utilisation et les données de configuration des ressources au fil du temps pour fournir des recommandations actionnables pour un dimensionnement idéal des ressources. Ce guide explore comment utiliser efficacement les informations d'ACO pour une optimisation continue des instances Amazon EC2, des volumes EBS et des fonctions AWS Lambda, transformant les revues sporadiques en une stratégie proactive de gestion des coûts.

Comprendre AWS Compute Optimizer

AWS Compute Optimizer fournit des recommandations en analysant les métriques d'utilisation historiques de vos ressources, généralement collectées sur les 14 derniers jours. Il utilise des algorithmes sophistiqués d'apprentissage automatique, entraînés sur les modèles d'utilisation d'AWS, pour identifier les ressources qui sont soit sur-approvisionnées (entraînant du gaspillage), soit sous-approvisionnées (entraînant des goulots d'étranglement de performance).

ACO évalue plusieurs facteurs, notamment l'utilisation du CPU, l'utilisation de la mémoire (si l'agent CloudWatch approprié est installé), le débit réseau et les E/S disque, générant des recommandations qui privilégient à la fois l'efficacité des coûts et les performances.

Indicateurs clés fournis par ACO

Constatations d'optimisation : Catégorisation de la ressource (par exemple, Sur-approvisionnée, Sous-approvisionnée, Optimisée).
Économies mensuelles estimées : Réduction des coûts projetée si la recommandation est mise en œuvre.
Risque de performance : Une évaluation faible, moyenne ou élevée indiquant la probabilité que la mise en œuvre de la recommandation ait un impact négatif sur les performances de la charge de travail.
Options recommandées : Configurations de ressources alternatives spécifiques (par exemple, types d'instances, paramètres de mémoire, spécifications de volume EBS).

Remarque : Compute Optimizer est un service gratuit. Il génère de la valeur uniquement en identifiant les économies potentielles et les améliorations de performance dans d'autres services payants.

Optimisation des instances Amazon EC2

Les instances EC2 sont souvent le principal moteur des coûts de calcul dans le cloud. ACO fournit des recommandations personnalisées pour les instances autonomes et les instances au sein des groupes Auto Scaling (ASG).

Identification des instances sur- et sous-approvisionnées

ACO catégorise les instances EC2 en fonction de son analyse :

Sur-approvisionnée : Instances présentant une utilisation constante faible du CPU et de la mémoire. ACO suggère de passer à un type d'instance plus petit et moins cher (par exemple, passer de m5.large à t3.medium).
Sous-approvisionnée : Instances présentant une utilisation constamment élevée, atteignant souvent 100 % du CPU. ACO suggère de migrer vers un type d'instance plus grand et plus robuste pour améliorer la réactivité de l'application (par exemple, passer de c5.xlarge à c5.2xlarge).

Mise en œuvre des recommandations d'optimisation EC2

La mise en œuvre d'un changement nécessite une planification minutieuse, en particulier pour les charges de travail de production. Le processus de modification d'un type d'instance implique généralement l'arrêt, la modification et le redémarrage de l'instance.

Exemple : Modification d'une instance sur-approvisionnée via CLI

Si ACO recommande de réduire la taille d'une instance de m5.large à t3.large, les étapes sont :

Arrêter l'instance :
bash aws ec2 stop-instances --instance-ids i-1234567890abcdef0
Modifier le type d'instance :
bash aws ec2 modify-instance-attribute --instance-id i-1234567890abcdef0 --instance-type "{'Value': 't3.large'}"
Démarrer l'instance :
bash aws ec2 start-instances --instance-ids i-1234567890abcdef0

Meilleure pratique : Effectuez toujours ces changements pendant les périodes de faible trafic et surveillez attentivement les métriques de l'instance (CPU, latence, journaux d'application) pendant 24 à 48 heures après la mise en œuvre pour vous assurer que la nouvelle taille peut supporter la charge maximale sans dégradation des performances.

Optimisation des volumes Amazon EBS

Compute Optimizer étend ses recommandations aux volumes Elastic Block Store (EBS) attachés aux instances EC2. L'optimisation ici se concentre sur la maximisation des performances par dollar en suggérant des types de volumes modernes et en ajustant les paramètres IOPS/débit.

Recommandations de migration

L'optimisation la plus courante et la plus significative est la migration des anciens types de volumes, en particulier gp2, vers le nouveau type de volume gp3.

Type de volume	Avantage
`gp2`	Performances liées directement à la taille ; souvent coûteux pour des IOPS élevés.
`gp3`	Performances de base découplées de la taille ; permet d'ajuster les IOPS/débit indépendamment, entraînant souvent une réduction substantielle des coûts.

ACO recommandera des changements spécifiques aux valeurs IOPS et de débit en fonction des modèles d'utilisation observés. Par exemple, si un volume gp2 coûte 10 $/mois et qu'ACO constate qu'un volume gp3 plus petit avec des IOPS personnalisés peut atteindre les mêmes performances pour 6 $/mois, il générera cette constatation.

Étape actionnable : Modification d'un volume

Les modifications de volume EBS peuvent généralement être effectuées pendant que le volume est en cours d'utilisation (contrairement à la modification du type d'instance EC2), bien que l'impact sur les performances doive être pris en compte.

# Exemple : Migration d'un volume vers gp3 et définition d'IOPS/débit spécifiques
aws ec2 modify-volume \n    --volume-id vol-fedcba9876543210 \n    --volume-type gp3 \n    --iops 3000 \n    --throughput 125

Optimisation des fonctions AWS Lambda

Pour les charges de travail sans serveur, Compute Optimizer fournit des informations critiques sur les fonctions AWS Lambda. Dans Lambda, le réglage de la mémoire détermine la quantité de vCPU allouée à la fonction. L'optimisation de Lambda consiste principalement à trouver la configuration de mémoire la plus basse qui répond toujours aux objectifs de performance.

Le compromis Mémoire/CPU

ACO analyse la durée d'invocation de la fonction pour différentes configurations de mémoire. Une fonction peut se voir allouer 1024 Mo de mémoire mais n'en nécessiter réellement que 512 Mo pour s'exécuter dans le même délai acceptable. La réduction de la mémoire réduit le coût par invocation, car la facturation est calculée en fonction de (Mémoire allouée * Durée).

ACO fournit des recommandations qui impliquent souvent de réduire le réglage de la mémoire, ce qui entraîne des économies sans augmentation significative (ou sans augmentation du tout) de la latence.

Mise en œuvre de l'optimisation des fonctions Lambda

L'optimisation Lambda est simple, nécessitant généralement une simple mise à jour de la configuration de la fonction.

Exemple : Mise à jour de la configuration mémoire d'une fonction Lambda

Si ACO recommande de passer une fonction de 2048 Mo à 1024 Mo :

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

Intégrer l'optimisation continue dans votre flux de travail

L'optimisation ne doit pas être un audit ponctuel mais une discipline continue. Compute Optimizer facilite cela grâce à son API et à son intégration avec AWS Organizations.

1. Gestion centralisée

Si vous utilisez AWS Organizations, désignez un compte administrateur délégué pour Compute Optimizer. Cela permet à ACO de fournir des recommandations consolidées sur tous les comptes, offrant une vue holistique des économies potentielles à l'échelle de l'entreprise.

2. Automatisation et notification

Utilisez l'API Compute Optimizer et intégrez-la à AWS CloudWatch Events ou Lambda pour créer des flux de travail automatisés :

Rapports planifiés : Configurez un déclencheur quotidien ou hebdomadaire qui récupère les dernières recommandations prioritaires (par exemple, celles avec les économies estimées les plus élevées).
Alertes : Déclenchez des alertes via SNS lorsque ACO identifie des ressources avec des constats spécifiques (par exemple, des instances sous-approvisionnées avec un risque de performance élevé).
Mise en œuvre semi-automatisée : Pour les recommandations à faible risque et à forte économie (comme la migration EBS gp3), utilisez des fonctions Lambda pour générer automatiquement des demandes de changement, voire appliquer le changement directement après avoir franchi un seuil de gouvernance nécessaire.

# Extrait Python conceptuel utilisant boto3 pour récupérer les recommandations
import boto3

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

response = aco_client.get_ec2_instance_recommendations(
    filters=[
        {'name': 'finding', 'values': ['Overprovisioned']}
    ]
)
# Traiter et agir sur les options recommandées...

Meilleures pratiques pour l'utilisation de Compute Optimizer

Domaine	Meilleure pratique
Période de surveillance	Assurez-vous que les ressources ont fonctionné sous une charge typique pendant au moins 14 jours avant de faire confiance aux recommandations.
Tests de performance	Après avoir mis en œuvre une recommandation de réduction de taille, exécutez toujours des tests de charge pour vous assurer que l'application maintient les SLO (Objectifs de niveau de service) requis.
Charges de travail spécialisées	Soyez prudent avec les applications stateful, les bases de données ou les serveurs de licences tiers qui pourraient nécessiter des types d'instances spécifiques ou des ressources minimales, même si ACO recommande une taille plus petite.
Métrique de mémoire	Pour EC2, installez l'agent CloudWatch pour collecter des données détaillées sur l'utilisation de la mémoire. Sans cela, les recommandations d'optimisation d'ACO s'appuient principalement sur le CPU et le réseau, ce qui peut être incomplet.
Revue continue	Traitez le tableau de bord ACO comme un document vivant. Les charges de travail changent constamment, nécessitant une réévaluation régulière du dimensionnement des ressources.

Conclusion

AWS Compute Optimizer transforme la tâche complexe d'optimisation des ressources en un processus actionnable et basé sur les données. En appliquant systématiquement les recommandations pour les instances EC2, les volumes EBS et les fonctions Lambda—et en intégrant le service dans un cycle de revue continu—les organisations peuvent réaliser des réductions de coûts significatives et durables tout en garantissant que leurs applications maintiennent des performances optimales. L'utilisation d'ACO est une étape fondamentale pour maîtriser la gestion financière du cloud (FinOps) et l'excellence opérationnelle sur AWS.