利用 AWS Compute Optimizer 实现持续的精确调整和成本削减
在 Amazon Web Services (AWS) 的动态环境中，确保计算资源与工作负载需求完美匹配始终是一个挑战。过度配置会导致不必要的云支出，而配置不足则会降低应用程序性能和用户体验。精确调整（right-sizing）是实现效率最大化和运营成本最小化的关键实践。
AWS Compute Optimizer (ACO) 是一项关键的、由机器学习驱动的服务，它正面解决了这一挑战。它会分析利用率指标和资源配置数据，以提供关于理想资源规模调整的可行建议。本指南将探讨如何有效利用 ACO 的洞察力，对 Amazon EC2 实例、EBS 卷和 AWS Lambda 函数进行持续优化，将零星的审查转变为主动的成本管理策略。
理解 AWS Compute Optimizer
AWS Compute Optimizer 通过分析资源的利用率历史指标来提供建议，这些指标通常是过去 14 天内收集的。它利用基于 AWS 使用模式训练的复杂机器学习算法，来识别那些过度配置（导致浪费）或配置不足（导致性能瓶颈）的资源。
ACO 会评估多个因素，包括 CPU 利用率、内存使用情况（如果安装了适当的 CloudWatch 代理）、网络吞吐量和磁盘 I/O，从而生成兼顾成本效率和性能的建议。
ACO 提供的关键指标
- 优化发现（Optimization Findings）： 资源的分类（例如，过度配置、配置不足、已优化）。
- 预估月度节省（Estimated Monthly Savings）： 如果实施建议，可实现的预估成本削减。
- 性能风险（Performance Risk）： 对实施建议可能对工作负载性能产生负面影响的可能性进行的低、中或高评估。
- 推荐选项（Recommended Options）： 具体替代的资源配置（例如，实例类型、内存设置、EBS 卷规格）。
注意： Compute Optimizer 是一项免费服务。它仅通过识别其他付费服务中潜在的节省和性能改进来创造价值。
精确调整 Amazon EC2 实例
EC2 实例通常是云端计算成本的最大单一驱动因素。ACO 为独立实例和 Auto Scaling Group (ASG) 中的实例提供量身定制的建议。
识别过度配置和配置不足的实例
ACO 根据其分析对 EC2 实例进行分类：
- 过度配置： 表现出持续低 CPU 利用率和内存使用的实例。ACO 建议迁移到更小、成本更低的实例类型（例如，从
m5.large切换到t3.medium）。 - 配置不足： 表现出持续高利用率，CPU 经常达到 100% 的实例。ACO 建议迁移到更大、更强大的实例类型，以提高应用程序响应能力（例如，从
c5.xlarge切换到c5.2xlarge）。
实施 EC2 精确调整建议
实施变更需要仔细规划，特别是对于生产工作负载。更改实例类型的过程通常涉及停止、修改和重启实例。
示例：通过 CLI 修改过度配置的实例
如果 ACO 建议将实例从 m5.large 降级到 t3.large，步骤如下：
- 停止实例：
bash aws ec2 stop-instances --instance-ids i-1234567890abcdef0 - 修改实例类型：
bash aws ec2 modify-instance-attribute --instance-id i-1234567890abcdef0 --instance-type "{'Value': 't3.large'}" - 启动实例：
bash aws ec2 start-instances --instance-ids i-1234567890abcdef0
最佳实践： 始终在流量低峰期执行这些更改，并在实施后的 24-48 小时内密切监控实例指标（CPU、延迟、应用程序日志），以确保新尺寸能够在不降低性能的情况下应对峰值负载。
优化 Amazon EBS 卷
Compute Optimizer 将其建议扩展到附加到 EC2 实例的 Elastic Block Store (EBS) 卷。这里的优化侧重于通过建议现代卷类型和调整 IOPS/吞吐量设置来实现每美元性能的最大化。
迁移建议
最常见和最重要的优化是将较旧的卷类型（特别是 gp2）迁移到较新的 gp3 卷类型。
| 卷类型 | 优势 |
|---|---|
gp2 |
性能直接与大小挂钩；对于高 IOPS 来说通常成本较高。 |
gp3 |
基础性能与大小脱钩；允许独立调整 IOPS/吞吐量，通常可实现显著的成本削减。 |
ACO 将根据观察到的使用模式推荐 IOPS 和吞吐量的具体更改。例如，如果一个 gp2 卷每月花费 10 美元，而 ACO 发现一个具有自定义 IOPS 的较小 gp3 卷每月仅需 6 美元即可实现相同性能，它就会生成此发现。
可操作步骤：修改卷
EBS 卷修改通常可以在卷使用中进行（与更改 EC2 实例类型不同），尽管仍应考虑性能影响。
# 示例：迁移卷到 gp3 并设置特定的 IOPS/吞吐量
aws ec2 modify-volume \n --volume-id vol-fedcba9876543210 \n --volume-type gp3 \n --iops 3000 \n --throughput 125
精确调整 AWS Lambda 函数
对于无服务器工作负载，Compute Optimizer 为 AWS Lambda 函数提供了关键的洞察。在 Lambda 中，内存设置决定了分配给函数的 vCPU 数量。Lambda 的精确调整主要在于找到仍能满足性能目标的最低内存配置。
内存/CPU 权衡
ACO 分析函数在各种内存配置下的调用持续时间。一个函数可能分配了 1024MB 内存，但实际上只需要 512MB 就能在相同可接受的时间内完成。减少内存会降低每次调用的成本，因为计费是根据（分配的内存 * 持续时间）计算的。
ACO 提供的建议通常涉及降低内存设置，从而在不显著增加（甚至不增加）延迟的情况下节省成本。
实施 Lambda 函数优化
Lambda 优化很直接，通常只需要简单地更新函数配置。
示例：更新 Lambda 内存配置
如果 ACO 建议将函数从 2048MB 调整为 1024MB：
aws lambda update-function-configuration \n --function-name MyOptimizedFunction \n --memory-size 1024
将持续优化集成到您的工作流程中
精确调整不应是一次性审计，而应是一种持续的纪律。Compute Optimizer 通过其 API 和与 AWS Organizations 的集成促进了这一点。
1. 集中管理
如果使用 AWS Organizations，请为 Compute Optimizer 指定一个委派管理员账户。这使得 ACO 能够跨所有账户提供汇总建议，从而提供企业级潜在节省的整体视图。
2. 自动化和通知
使用 Compute Optimizer API 并将其与 AWS CloudWatch Events 或 Lambda 集成，以创建自动化工作流程：
- 定期报告： 设置每日或每周触发器，以获取最新的高优先级建议（例如，具有最高预估节省额的建议）。
- 警报： 当 ACO 识别出具有特定发现的资源时（例如，性能风险高的配置不足的实例），通过 SNS 触发警报。
- 半自动化实施： 对于低风险、高节省的建议（如 EBS gp3 迁移），使用 Lambda 函数自动生成变更请求，甚至在通过必要的治理阈值后直接应用更改。
# 使用 boto3 检索建议的概念性 Python 代码片段
import boto3
aco_client = boto3.client('compute-optimizer')
response = aco_client.get_ec2_instance_recommendations(
filters=[
{'name': 'finding', 'values': ['Overprovisioned']}
]
)
# 处理并根据推荐的选项采取行动...
使用 Compute Optimizer 的最佳实践
| 领域 | 最佳实践 |
|---|---|
| 监控期 | 确保资源在典型负载下运行至少 14 天，然后才能相信建议。 |
| 性能测试 | 在实施降级建议后，务必运行负载测试，以确保应用程序保持所需的 SLO（服务水平目标）。 |
| 专业化工作负载 | 对有状态应用程序、数据库或第三方许可服务器要谨慎，这些可能需要特定的实例类型或最少资源，即使 ACO 建议使用更小的尺寸。 |
| 内存指标 | 对于 EC2，安装 CloudWatch 代理以收集详细的内存使用数据。如果没有此数据，ACO 的精确调整建议主要依赖于 CPU 和网络，这可能不完整。 |
| 持续审查 | 将 ACO 仪表板视为一份动态文档。工作负载不断变化，需要定期重新评估资源大小调整。 |
结论
AWS Compute Optimizer 将复杂的资源优化任务转变为可操作的、数据驱动的过程。通过系统地应用针对 EC2 实例、EBS 卷和 Lambda 函数的建议，并将该服务集成到持续审查周期中，组织可以在确保应用程序保持最佳性能的同时，实现显著且可持续的成本削减。利用 ACO 是掌握 AWS 上的云财务管理 (FinOps) 和运营卓越性的基本步骤。