Dimensionnement optimal des instances EC2 pour une performance et une efficacité des coûts AWS optimales

Dimensionnement optimal des instances EC2 pour de meilleures performances et une meilleure efficacité des coûts sur AWS

Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) est le service de calcul fondamental d'AWS, offrant une capacité de calcul redimensionnable dans le cloud. Choisir le bon type et la bonne taille d'instance EC2 est crucial à la fois pour les performances de l'application et la gestion des coûts. Un surprovisionnement entraîne des dépenses inutiles, tandis qu'un sous-provisionnement peut entraîner des goulots d'étranglement de performance, une mauvaise expérience utilisateur et des pertes de revenus. Ce guide propose des stratégies pratiques pour analyser votre charge de travail, sélectionner les instances EC2 appropriées et les dimensionner continuellement de manière optimale pour des performances et une efficacité des coûts.

Comprendre les familles et les types d'instances EC2

AWS propose une vaste gamme de familles d'instances EC2, chacune optimisée pour différents types de charges de travail. Comprendre ces familles est la première étape vers un dimensionnement efficace.

• Usage général (série M) : Ressources CPU, mémoire et réseau équilibrées. Adapté à un large éventail d'applications, y compris les serveurs web, les bases de données de petite à moyenne taille et les environnements de développement.
• Optimisé pour le calcul (série C) : Performances CPU élevées par rapport à la mémoire. Idéal pour les applications liées au calcul telles que le traitement par lots, le transcodage multimédia, les serveurs web haute performance et la modélisation scientifique.
• Optimisé pour la mémoire (séries R, X) : Grande quantité de mémoire par vCPU. Idéal pour les applications gourmandes en mémoire telles que les bases de données en mémoire, l'analyse de big data en temps réel et le calcul haute performance (HPC).
• Calcul accéléré (séries P, G, F) : Utilise des accélérateurs matériels tels que les GPU ou les FPGA pour des tâches telles que l'apprentissage automatique, le rendu graphique et les simulations scientifiques.
• Optimisé pour le stockage (séries I, D) : Stockage local à haut débit et à faible latence. Conçu pour les charges de travail nécessitant un accès rapide et efficace à de grands ensembles de données, tels que les bases de données NoSQL, l'entreposage de données et les systèmes de fichiers distribués.

Au sein de chaque famille, différentes tailles d'instances (par exemple, t3.micro, m5.large, c6g.xlarge) offrent différents nombres de vCPU, de mémoire, de stockage et de capacités réseau. La convention de nommage indique souvent la génération (par exemple, m5 est une 5ème génération) et l'architecture (par exemple, c6g utilise les processeurs AWS Graviton).

Analyse des exigences de votre charge de travail

Avant de sélectionner une instance, il est essentiel de comprendre les besoins en ressources de votre application. Cela implique de surveiller les indicateurs de performance clés.

Indicateurs clés à surveiller

• Utilisation du CPU : Une utilisation élevée du CPU indique un besoin potentiel d'instances plus puissantes ou d'une famille plus optimisée pour le calcul. Une faible utilisation du CPU peut signifier que vous pouvez réduire la taille.
• Utilisation de la mémoire : Une utilisation constamment élevée de la mémoire peut entraîner du swapping, impactant sévèrement les performances. C'est un indicateur fort pour les instances optimisées pour la mémoire ou des allocations de mémoire plus importantes.
• E/S réseau : Les applications avec un trafic réseau élevé peuvent bénéficier d'instances dotées de capacités réseau améliorées.
• E/S disque (EBS/Instance Store) : Pour les applications gourmandes en E/S, surveillez les opérations de lecture/écriture par seconde (IOPS) et le débit. Assurez-vous que votre type de stockage (par exemple, gp3, io1) et les capacités de l'instance répondent à la demande.
• Métriques spécifiques à l'application : Surveillez les métriques pertinentes pour votre application, telles que la latence des requêtes, le débit des transactions et la longueur des files d'attente.

Outils de surveillance

• Amazon CloudWatch : L'outil principal pour collecter et suivre les métriques, collecter les journaux et définir des alarmes. CloudWatch fournit des informations détaillées sur les performances des instances EC2.
• AWS Compute Optimizer : Un service qui analyse vos données d'utilisation historiques et recommande les types et tailles d'instances EC2 optimaux, y compris les recommandations de redimensionnement.
• Outils de surveillance des performances des applications (APM) : Les outils tiers (par exemple, Datadog, New Relic, Dynatrace) peuvent offrir des informations plus approfondies au niveau de l'application.

Stratégies pour le dimensionnement optimal des instances EC2

Le dimensionnement optimal est un processus continu, pas un événement ponctuel. Les charges de travail évoluent, tout comme vos choix d'instances.

1. Commencer avec les instances de la série T (performances éclatées)

Pour les nouvelles applications ou celles avec une utilisation du CPU de base imprévisible ou faible, les instances de la série T (par exemple, t3.micro, t3.small) sont un excellent point de départ. Elles offrent une performance CPU de base avec la capacité d'exploser au-delà de cette base si nécessaire. Surveillez leur solde de crédits CPU et leur utilisation. Si les crédits CPU sont systématiquement épuisés, il est temps d'envisager une instance à performance fixe (par exemple, série M).

• Exemple de scénario : Un petit site web marketing avec des pics de trafic occasionnels. Un t3.small pourrait suffire initialement.

2. Utiliser les métriques CloudWatch pour l'analyse de base

Une fois qu'une application a fonctionné pendant une période suffisante (par exemple, deux semaines à un mois pour tenir compte des variations saisonnières), analysez les métriques CloudWatch historiques pour le CPU, la mémoire et le réseau. Recherchez les valeurs moyennes, maximales et les percentiles (par exemple, p95, p99).

• Directives : Si l'utilisation moyenne du CPU dépasse systématiquement 70 à 80 %, envisagez une taille d'instance plus grande ou une famille plus optimisée pour le calcul. Si elle est systématiquement inférieure à 20 à 30 %, envisagez de réduire la taille.

3. Utiliser AWS Compute Optimizer

AWS Compute Optimizer peut fournir des recommandations basées sur les données pour le dimensionnement optimal des instances EC2. Il analyse l'utilisation historique des ressources (CPU, mémoire, réseau, disque) et suggère des types et tailles d'instances qui pourraient réduire les coûts tout en maintenant les performances, ou améliorer les performances si l'instance actuelle est sous-dimensionnée.

4. Envisager différentes architectures d'instance

• Processeurs Graviton (basés sur Arm) : Pour les charges de travail qui peuvent être recompilées ou qui sont compatibles avec les architectures Arm (comme de nombreux serveurs web, microservices et applications conteneurisées), les instances Graviton (par exemple, m6g, c6g, r6g) peuvent offrir des performances prix significativement meilleures que les instances comparables basées sur x86.
• ARM vs x86 : Évaluez votre application sur les deux architectures si possible. Les économies peuvent être substantielles.

5. Considérations sur le réseau et le stockage

• Réseau amélioré : Pour les applications liées au réseau à haut débit, assurez-vous que le type d'instance choisi prend en charge le réseau amélioré (disponible sur la plupart des types d'instances modernes) pour de meilleures performances réseau.
• Provisionnement EBS : Si vous utilisez Amazon Elastic Block Store (EBS), assurez-vous d'avoir provisionné le type de volume approprié (gp3, io1, st1, sc1) et la taille pour répondre à vos exigences en matière d'IOPS et de débit. Les volumes gp3 offrent un provisionnement indépendant des IOPS et du débit, offrant plus de flexibilité et d'efficacité des coûts que gp2.

6. Instances planifiées et instances réservées

• Instances planifiées : Pour les charges de travail prévisibles et récurrentes (par exemple, un environnement de développement qui ne fonctionne que pendant les heures ouvrables), vous pouvez utiliser les instances planifiées pour acheter de la capacité pour des moments spécifiques. Cela peut être plus rentable que de faire fonctionner les instances 24h/24 et 7j/7.
• Instances réservées (RI) et plans d'épargne : Une fois que vous avez stabilisé vos types et tailles d'instances pour les charges de travail stables, engagez-vous sur des périodes de 1 ou 3 ans avec des instances réservées ou des plans d'épargne pour obtenir des remises importantes (jusqu'à 72 %) par rapport aux prix à la demande.

Exemple pratique : Dimensionnement optimal d'un serveur web

Scénario : Une entreprise exécute une application web orientée client sur une instance m5.xlarge 24h/24 et 7j/7.

Étapes d'analyse :

1. Surveillance initiale (CloudWatch) :

   • CPU : L'utilisation moyenne est de 30 %, le pic est de 65 %. Les éclats à 65 % sont rares.
   • Mémoire : L'utilisation moyenne est de 50 %, le pic est de 70 %. Aucun signe de swapping.
   • Réseau : Trafic modéré, bien dans les capacités du m5.xlarge.
   • Disque : Faible activité d'E/S sur le volume EBS attaché.

2. Recommandation de Compute Optimizer : Compute Optimizer suggère de passer à une instance m5a.large (basée sur AMD) ou m6g.large (basée sur Graviton), estimant une économie de coûts de 20 à 30 % tout en maintenant les performances.

3. Tests/Évaluations : Déployez l'application sur une m5a.large et une m6g.large dans un environnement de staging. Effectuez des tests de charge.

   • Résultat : La m6g.large offre des performances comparables à la m5.xlarge mais à un coût inférieur. La m5a.large offre également de bonnes performances, mais la m6g.large offre un meilleur rapport prix-performance.

4. Décision : Migrez la charge de travail de production de m5.xlarge vers m6g.large.

5. Optimisation des coûts : Après avoir confirmé la stabilité pendant un mois, achetez un plan d'épargne d'un an pour l'instance m6g.large afin de réduire davantage les coûts.

Pièges courants et meilleures pratiques

• Piège : Surprovisionner en fonction de la charge de pointe : Ne dimensionnez pas les instances uniquement pour le pic absolu le plus élevé. Utilisez Auto Scaling pour gérer les pics temporaires.
• Meilleure pratique : Utiliser Auto Scaling : Pour les charges de travail variables, implémentez des groupes Auto Scaling pour ajuster automatiquement le nombre d'instances en fonction de la demande, garantissant la disponibilité et la rentabilité.
• Piège : Négliger la mémoire : Une utilisation élevée de la mémoire est souvent un tueur silencieux de performances. Surveillez la mémoire de près.
• Meilleure pratique : Surveiller et itérer : Le dimensionnement optimal est un processus continu. Planifiez des revues régulières (par exemple, trimestrielles) des performances et des coûts de vos instances.
• Piège : Ignorer Graviton/Arm : Ne pas considérer les instances basées sur Arm peut signifier manquer des économies de coûts importantes.
• Meilleure pratique : Tester les nouvelles générations d'instances : AWS publie fréquemment de nouvelles générations d'instances avec des performances et une efficacité des coûts améliorées. Évaluez-les pour vos charges de travail.

Conclusion

Le dimensionnement optimal efficace des instances EC2 est une pierre angulaire de l'optimisation de l'infrastructure cloud AWS. En comprenant les familles d'instances, en surveillant méticuleusement les métriques de performance de la charge de travail, en utilisant des outils tels qu'AWS Compute Optimizer et en adoptant un état d'esprit d'amélioration continue, vous pouvez atteindre un équilibre délicat entre des performances d'application robustes et des économies de coûts significatives. L'analyse et l'ajustement réguliers de vos choix d'instances EC2 garantissent que votre environnement AWS reste agile, efficace et rentable à mesure que vos applications et vos besoins commerciaux évoluent.