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EC2 实例规格优化，实现最佳 AWS 性能和成本效率

通过掌握实例规格优化（Right-Sizing）的艺术，优化您的 AWS EC2 成本和性能。这份综合指南深入探讨了分析工作负载需求、了解 EC2 实例系列，以及实施利用 CloudWatch 和 AWS Compute Optimizer 等实用策略。了解如何选择最具成本效益的实例类型和大小，避免常见错误，并持续改进您的基础设施，以实现最高效率和降低支出。

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为实现最佳 AWS 性能和成本效益而调整 EC2 实例大小

Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 是 AWS 中的基础计算服务，提供云中可调整大小的计算容量。选择正确的 EC2 实例类型和大小对于应用程序性能和成本管理都至关重要。过度配置会导致不必要的开支，而配置不足则可能导致性能瓶颈、糟糕的用户体验和收入损失。本指南提供了实用的策略，用于分析工作负载、选择合适的 EC2 实例并持续调整其大小，以实现最佳性能和成本效益。

了解 EC2 实例系列和类型

AWS 提供种类繁多的 EC2 实例系列，每个系列都针对不同类型的工作负载进行了优化。了解这些系列是有效进行大小调整的第一步。

  • 通用型（M 系列）： 具有平衡的 CPU、内存和网络资源。适用于各种应用程序，包括 Web 服务器、中小型数据库和开发环境。
  • 计算优化型（C 系列）： 相对于内存而言，具有更高的 CPU 性能。非常适合计算密集型应用程序，例如批处理、媒体转码、高性能 Web 服务器和科学建模。
  • 内存优化型（R 系列、X 系列）： 每个 vCPU 拥有大容量内存。最适合内存密集型应用程序，例如内存数据库、实时大数据分析和高性能计算 (HPC)。
  • 加速计算型（P 系列、G 系列、F 系列）： 利用 GPU 或 FPGA 等硬件加速器来处理机器学习、图形渲染和科学模拟等任务。
  • 存储优化型（I 系列、D 系列）： 具有高吞吐量和低延迟的本地存储。专为需要快速、高效访问大型数据集的工作负载而设计，例如 NoSQL 数据库、数据仓库和分布式文件系统。

在每个系列中，不同的实例大小（例如 t3.micro、m5.large、c6g.xlarge）提供不同的 vCPU 数量、内存、存储和网络功能。命名约定通常指示代数（例如，m5 是第 5 代）和架构（例如，c6g 使用 AWS Graviton 处理器）。

分析您的工作负载需求

在选择实例之前，了解应用程序的资源需求至关重要。这涉及到监控关键性能指标。

需要监控的关键指标

  • CPU 利用率： 高 CPU 使用率表明可能需要更强大的实例或更具计算优化性的系列。低 CPU 使用率可能意味着您可以缩小规模。
  • 内存利用率： 持续高内存使用率可能导致交换（swapping），严重影响性能。这是内存优化型实例或更大内存分配的有力指标。
  • 网络 I/O： 网络流量高的应用程序可以从具有增强型网络功能的实例中受益。
  • 磁盘 I/O（EBS/实例存储）： 对于 I/O 密集型应用程序，请监控每秒读/写操作数 (IOPS) 和吞吐量。确保您的存储类型（例如 gp3、io1）和实例功能满足需求。
  • 特定于应用程序的指标： 监控与您的应用程序相关的指标，例如请求延迟、事务吞吐量和队列长度。

监控工具

  • Amazon CloudWatch： 收集和跟踪指标、收集日志和设置警报的主要工具。CloudWatch 提供有关 EC2 实例性能的详细见解。
  • AWS Compute Optimizer： 一项服务，可分析您的历史利用率数据，并推荐最佳的 EC2 实例类型和大小，包括大小调整建议。
  • 应用程序性能监控 (APM) 工具： 第三方工具（例如 Datadog、New Relic、Dynatrace）可以提供更深入的应用程序级别见解。

调整 EC2 实例大小的策略

大小调整是一个持续的过程，而不是一次性事件。工作负载在发展，您的实例选择也应如此。

1. 从 T 系列实例（突发性能）开始

对于具有不可预测或低基线 CPU 使用率的新应用程序，T 系列实例（例如 t3.micro、t3.small）是一个绝佳的起点。它们提供基线 CPU 性能，并在需要时能够突发到该基线之上。监控它们的 CPU 信用余额和利用率。如果 CPU 信用不断耗尽，就该考虑固定性能实例（例如 M 系列）了。

  • 示例场景： 一个偶尔出现流量高峰的小型营销网站。最初，t3.small 可能就足够了。

2. 利用 CloudWatch 指标进行基线分析

一旦应用程序运行了足够长的时间（例如，考虑到季节性变化，两周到一个​​月），请分析 CPU、内存和网络的历史 CloudWatch 指标。查找平均值、最大值和百分位数（例如 p95、p99）值。

  • 指南： 如果平均 CPU 利用率持续超过 70-80%，请考虑更大的实例大小或更具计算优化性的系列。如果持续低于 20-30%，请考虑缩小规模。

3. 使用 AWS Compute Optimizer

AWS Compute Optimizer 可以为 EC2 实例的大小调整提供数据驱动的建议。它会分析历史资源利用率（CPU、内存、网络、磁盘），并建议可以降低成本同时保持性能，或者在当前实例未充分利用时提高性能的实例类型和大小。

4. 考虑不同的实例架构

  • Graviton 处理器（基于 Arm）： 对于可以重新编译或与 Arm 架构兼容的工作负载（如许多 Web 服务器、微服务和容器化应用程序），Graviton 实例（例如 m6g、c6g、r6g）与同等的基于 x86 的实例相比，可以提供显著更高的性价比。
  • ARM 与 x86： 如果可能，请在两种架构上对您的应用程序进行基准测试。节省的费用可能是巨大的。

5. 网络和存储注意事项

  • 增强型网络： 对于高吞吐量的网络受限型应用程序，请确保您选择的实例类型支持增强型网络（在大多数现代实例类型上可用），以获得更好的网络性能。
  • EBS 配置： 如果使用 Amazon Elastic Block Store (EBS)，请确保您已配置了适当的卷类型（gp3、io1、st1、sc1）和大小，以满足您的 IOPS 和吞吐量要求。gp3 卷独立于 IOPS 和吞吐量进行配置，比 gp2 提供了更大的灵活性和成本效益。

6. 预留实例和预留实例

  • 预留实例（Scheduled Instances）： 对于可预测的、重复出现的工作负载（例如仅在工作时间内运行的开发环境），您可以使用预留实例来购买特定时间的容量。这比全天候运行实例更具成本效益。
  • 预留实例 (RI) 和 Savings Plans： 一旦您稳定了针对稳定状态工作负载的实例类型和大小，请承诺 1 年或 3 年期的预留实例或 Savings Plans，与按需定价相比，可获得显著折扣（最高 72%）。

实践示例：调整 Web 服务器大小

场景： 一家公司 24/7 在 m5.xlarge 实例上运行面向客户的 Web 应用程序。

分析步骤：

  1. 初步监控（CloudWatch）：

    • CPU： 平均利用率为 30%，峰值为 65%。很少出现突发到 65% 的情况。
    • 内存： 平均利用率为 50%，峰值为 70%。没有出现交换迹象。
    • 网络： 流量适中，远在 m5.xlarge 的能力范围内。
    • 磁盘： 连接的 EBS 卷 I/O 活动较低。

  2. Compute Optimizer 建议： Compute Optimizer 建议切换到 m5a.large（基于 AMD）或 m6g.large（基于 Graviton）实例，估计在保持性能的同时可节省 20-30% 的成本。

  3. 基准测试/测试： 在暂存环境中将应用程序部署到 m5a.large 和 m6g.large 上。进行负载测试。

    • 结果： m6g.large 的性能与 m5.xlarge 相当，但成本较低。m5a.large 性能也不错，但 m6g.large 提供了更好的性价比。

  4. 决策： 将生产工作负载从 m5.xlarge 迁移到 m6g.large。

  5. 成本优化： 确认稳定一个月后，为 m6g.large 实例购买 1 年的 Savings Plan，以进一步降低成本。

常见陷阱和最佳实践

  • 陷阱：基于峰值负载进行过度配置： 不要仅根据绝对最高峰值来确定实例大小。使用自动扩展来处理临时高峰。
  • 最佳实践：使用自动扩展： 对于可变工作负载，实施自动扩展组，根据需求自动调整实例数量，确保可用性和成本效益。
  • 陷阱：忽略内存： 高内存使用率通常是性能的“隐形杀手”。请密切监控内存。
  • 最佳实践：监控和迭代： 大小调整是一个持续的过程。定期（例如每季度）审查您的实例性能和成本。
  • 陷阱：忽略 Graviton/Arm： 不考虑基于 Arm 的实例可能会错失重大的成本节省机会。
  • 最佳实践：测试新的实例代系： AWS 经常发布具有更高性能和成本效益的新实例代系。为您的工作负载评估它们。

结论

有效调整 EC2 实例的大小是优化 AWS 云基础设施的基石。通过了解实例系列、一丝不苟地监控工作负载性能指标、利用 AWS Compute Optimizer 等工具，并采取持续改进的心态，您可以实现在稳健的应用程序性能和显著的成本节约之间取得微妙的平衡。定期分析和调整您的 EC2 实例选择，确保随着您的应用程序和业务需求的发展，您的 AWS 环境能够保持敏捷、高效和具有成本效益。