COST09-BP03 Dynamische Bereitstellung von Ressourcen

Ressourcen werden geplant bereitgestellt. Dies kann bedarfsbasiert sein, z. B. durch automatische Skalierung, oder zeitbasiert, wobei der Bedarf vorhersehbar ist und Ressourcen basierend auf der Zeit bereitgestellt werden. Diese Methoden führen zur geringsten Über- oder Unterversorgung.

Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser bewährten Methode: Niedrig

Implementierungsleitfaden

Es gibt verschiedene Möglichkeiten für AWS-Kunden, die für ihre Anwendungen verfügbaren Ressourcen zu erhöhen und Ressourcen bereitzustellen, um der Nachfrage gerecht zu werden. Eine dieser Optionen ist die Verwendung von AWS Instance Scheduler, der das Starten und Stoppen von Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)- und Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)-Instances automatisiert. Die andere Option ist die Verwendung von AWS Auto Scaling, mit der Sie Ihre Computing-Ressourcen automatisch an die Anforderungen Ihrer Anwendung oder Ihres Services anpassen können. Wenn Sie Ressourcen bedarfsgerecht bereitstellen, zahlen Sie nur für die Ressourcen, die Sie tatsächlich nutzen. So senken Sie die Kosten, indem Sie Ressourcen bereitstellen, wenn sie benötigt werden, und sie beenden, wenn sie nicht mehr benötigt werden.

Mit AWS Instance Scheduler können Sie das Stoppen und Startn Ihrer Amazon-EC2- und Amazon-RDS-Instances zu definierten Zeiten konfigurieren. So können Sie die Nachfrage nach denselben Ressourcen innerhalb eines konsistenten Zeitmusters befriedigen. Beispiel: Ein Benutzer greift jeden Tag um acht Uhr morgens auf Amazon-EC2-Instances zu, die er nach sechs Uhr abends nicht mehr benötigt. Durch diese Lösung lassen sich die Betriebskosten senken, indem sie nicht genutzte Ressourcen stoppt und sie bei Bedarf wieder startet.

Kostenoptimierung mit AWS Instance Scheduler

Mit AWS Systems Manager Quick Setup können Sie mithilfe einer einfachen Benutzeroberfläche auch ganz einfach Zeitpläne für Ihre Amazon-EC2-Instances in Ihren Konten und Regionen konfigurieren. Sie können Amazon-EC2- oder Amazon-RDS-Instances mit AWS Instance Scheduler planen und bestehende Instances stoppen und starten. Sie können jedoch keine Instances stoppen und starten, die Teil Ihrer Auto-Scaling-Gruppe (ASG) sind oder die Services wie Amazon Redshift oder Amazon OpenSearch Service verwalten. Auto-Scaling-Gruppen haben ihre eigene Planung für die Instances in der Gruppe und diese Instances werden erstellt.

Mit AWS Auto Scaling können Sie Ihre Kapazität anpassen, um eine stabile, vorhersehbare Leistung zu möglichst niedrigen Kosten aufrechtzuerhalten. Es handelt sich um einen vollständig verwalteten und kostenlosen Service zur Skalierung Ihrer Anwendung, der sich in Amazon-EC2-Instances und Spot-Flotten, Amazon ECS, Amazon DynamoDB und Amazon Aurora integrieren lässt. Auto Scaling bietet eine automatische Ressourcenerkennung, um zu helfen, Ressourcen in Ihrer Workload zu finden, die konfiguriert werden können. Es verfügt über integrierte Skalierungsstrategien zur Optimierung der Leistung, der Kosten oder eines Gleichgewichts zwischen beiden Ressourcen und bietet eine prädiktive Skalierung, um regelmäßig auftretende Spitzen zu unterstützen.

Für die Skalierung Ihrer Auto-Scaling-Gruppe haben Sie mehrere Skalierungsoptionen:

• Fortlaufende Nutzung derselben Anzahl an Instances

• Manuelles Skalieren

• Skalierung nach Zeitplan

• Skalierung nach Bedarf

• Verwendung prädiktiver Skalierung

Auto-Scaling-Richtlinien unterscheiden sich und können in dynamische und geplante Skalierungsrichtlinien unterteilt werden. Dynamische Richtlinien sind für manuelle oder dynamische Skalierung, die geplant oder prädiktiv sein kann. Sie können Skalierungsrichtlinien für dynamische, geplante und prädiktive Skalierung verwenden. Sie können auch Metriken und Alarme von Amazon CloudWatch verwenden, um Skalierungsereignisse für Ihre Workload auszulösen. Wir empfehlen Ihnen die Verwendung von Startvorlagen, mit denen Sie auf die neuesten Features und Verbesserungen zugreifen können. Nicht alle Auto-Scaling-Features sind verfügbar, wenn Sie Startkonfigurationen verwenden. Sie können beispielsweise keine Auto-Scaling-Gruppe erstellen, die Spot- und On-Demand-Instances startet oder mehrere Instance-Typen angibt. Sie müssen eine Startvorlage verwenden, um diese Funktionen zu konfigurieren. Wenn Sie Startvorlagen verwenden, empfehlen wir Ihnen, jede einzelne davon zu versionieren. Mit dem Versioning von Startvorlagen können Sie eine Teilmenge des vollständigen Satzes an Parametern erstellen. Anschließend können Sie es erneut verwenden, um andere Versionen derselben Startvorlage zu erstellen.

Verwenden Sie AWS Auto Scaling oder implementieren Sie die Skalierung mit den AWS-APIs oder -SDKs in Ihren Code. Dies reduziert Ihre Gesamtkosten für die Workload, da die Betriebskosten durch manuelle Änderungen an Ihrer Umgebung wegfallen, und kann viel schneller durchgeführt werden. So können Sie sicherstellen, dass Ihre Workload-Ressourcen jederzeit mit Ihrem Bedarf übereinstimmen. Damit Sie diese bewährte Methode befolgen und Ressourcen dynamisch für Ihre Organisation bereitstellen können, sollten Sie die horizontale und vertikale Skalierung in der AWS Cloud sowie die Art der auf den Amazon-EC2-Instances ausgeführten Anwendungen verstehen. Ihr Team für Cloud Financial Management sollte am besten mit den technischen Teams zusammenarbeiten, um diese bewährte Methode zu befolgen.

Elastic Load Balancing unterstützt Sie bei der Skalierung durch die Verteilung der Nachfrage auf mehrere Ressourcen. Mit ASG und Elastic Load Balancing können Sie eingehende Anforderungen verwalten, indem Sie den Datenverkehr optimal weiterleiten, sodass keine Instance in einer Auto-Scaling-Gruppe überlastet wird. Die Anforderungen werden nacheinander auf alle Ziele einer Zielgruppe verteilt, ohne Rücksicht auf Kapazität oder Auslastung.

Typische Metriken können Amazon-EC2-Standardmetriken sein, z. B. CPU-Auslastung, Netzwerkdurchsatz und von Elastic Load Balancing beobachtete Anforderungs- und Antwortlatenz. Wenn möglich, sollten Sie eine Metrik verwenden, die auf das Kundenerlebnis hinweist. In der Regel handelt es sich um eine benutzerdefinierte Metrik, die aus Anwendungscode innerhalb Ihrer Workload stammen kann. Um in diesem Dokument zu erläutern, wie die Nachfrage dynamisch gedeckt werden kann, werden wir Auto Scaling in zwei Kategorien einteilen, nämlich nachfragebasierte und zeitbasierte Angebotsmodelle, und uns eingehend mit den einzelnen Modellen befassen.

Nachfragebasiertes Angebot: Nutzen Sie die Elastizität der Cloud, um Ressourcen bereitzustellen, die sich ändernden Anforderungen gerecht werden, indem Sie sich auf den Nachfragestatus nahezu in Echtzeit verlassen. Verwenden Sie für nachfragebasierte Bereitstellung APIs oder Servicefeatures, um die Menge der Cloud-Ressourcen in Ihrer Architektur programmgesteuert zu variieren. Auf diese Weise können Sie Komponenten in Ihrer Architektur skalieren und die Anzahl der Ressourcen in Bedarfsspitzenzeiten zur Aufrechterhalten der Leistung erhöhen und die Kapazität zur Reduzierung der Kosten herabsetzen, wenn der Bedarf abklingt.

Bedarfsbasierte dynamische Skalierungsrichtlinien

• Einfache/schrittweise Skalierung: Überwacht Metriken und fügt Instances gemäß den vom Kunden manuell definierten Schritten hinzu oder entfernt sie.

• Zielverfolgung: Ein thermostatähnlicher Steuermechanismus, der automatisch Instances hinzufügt oder entfernt, um die Metriken an einem vom Kunden definierten Ziel zu halten.

Beim Aufbau der Architektur mit einem bedarfsbasierten Ansatz sollten Sie die folgenden beiden wichtigen Aspekte berücksichtigen: 1. Machen Sie sich damit vertraut, wie schnell Sie neue Ressourcen bereitstellen müssen. 2. Machen Sie sich damit vertraut, dass sich die Größe der Marge zwischen Angebot und Nachfrage ändern wird. Sie müssen darauf vorbereitet sein, das Intervall der Änderung in Bezug auf die Nachfrage zu verarbeiten, und auch Ressourcenfehler einkalkulieren.

Zeitbasiertes Angebot: Ein zeitbasierter Ansatz richtet die Ressourcenkapazität an der Nachfrage aus, die vorhersehbar oder eindeutig durch die Zeit definiert ist. Dieser Ansatz ist in der Regel nicht abhängig vom Nutzungsgrad der Ressourcen. Mit einem zeitbasierten Ansatz können Sie sicherstellen, dass Ressourcen zu dem Zeitpunkt zur Verfügung stehen, zu dem sie benötigt werden, und ohne Verzögerung aufgrund von Startverfahren und System- oder Konsistenzprüfungen bereitgestellt werden können. Durch die Verwendung eines zeitbasierten Ansatzes können Sie zusätzliche Ressourcen hinzufügen oder die Kapazität in Spitzenzeiten erhöhen.

Zeitbasierte Skalierungsrichtlinien

Sie können geplantes oder vorausschauendes Auto Scaling verwenden, um einen zeitbasierten Ansatz zu implementieren. Workloads können zu bestimmten Zeiten auf Basis eines Zeitplans auf- oder abskaliert werden, z. B. zu Beginn der Geschäftszeiten. Dadurch sind ausreichende Ressourcen verfügbar, wenn die Benutzer ankommen oder die Nachfrage steigt. Die vorausschauende Skalierung verwendet Muster zum Aufskalieren, während bei der geplanten Skalierung vordefinierte Zeiten für die Aufskalierung verwendet werden. Sie können auch eine Strategie der attributbasierten Auswahl des Instance-Typs in Auto-Scaling-Gruppen verwenden und so die Instance-Anforderungen in Form einer Gruppe von Attributen ausdrücken, z. B. vCPU, Arbeitsspeicher und Speicher. Darüber hinaus können Sie automatisch Instance-Typen neuerer Generationen verwenden, sobald sie veröffentlicht werden, und mit Amazon EC2 Spot Instances auf ein größeres Kapazitätsangebot zugreifen. Amazon-EC2-Flotte und Amazon EC2 Auto Scaling wählen Instances aus, die den angegebenen Attributen entsprechen, und starten diese. So müssen Sie Instance-Typen nicht mehr manuell auswählen.

Sie können auch die AWS-APIs und -SDKs und AWS CloudFormation nutzen, um vollständige Umgebungen nach Bedarf automatisch bereitzustellen oder zu deaktivieren. Dieser Ansatz eignet sich hervorragend für Entwicklungs- und Testumgebungen, die nur zu Geschäftszeiten oder in bestimmten Zeiträumen ausgeführt werden. Mit APIs können Sie die Größe der Ressourcen innerhalb einer Umgebung skalieren (vertikale Skalierung). So könnten Sie beispielsweise eine Produktions-Workload hochskalieren, indem Sie die Instance-Größe oder -Klasse ändern. Stoppen und starten Sie dazu die Instance, und wählen Sie eine andere Instance-Größe oder -Klasse aus. Diese Technik kann auch auf andere Ressourcen angewendet werden, z. B. Amazon EBS Elastic Volumes, bei denen Sie im laufenden Betrieb die Größe ändern, die Leistung anpassen (IOPS) oder den Volume-Typ ändern können.

Beim Aufbau der Architektur mit einem zeitbasierten Ansatz sollten Sie die beiden folgenden wichtigen Aspekte berücksichtigen: 1: Wie konsistent ist das Nutzungsmuster? 2. Wie wirken sich Musteränderungen aus? Sie können die Treffergenauigkeit für Prognosen durch die Überwachung Ihrer Workloads und die Verwendung von Business Intelligence erhöhen. Wenn Sie signifikante Änderungen im Nutzungsmuster erkennen, können Sie die Zeiten ändern, um eine Deckung zu gewährleisten.

Implementierungsschritte

• Konfigurieren der geplanten Skalierung: Für vorhersehbare Änderungen des Bedarfs kann die zeitbasierte Skalierung die richtige Anzahl an Ressourcen in einem angemessenen Zeitraum bereitstellen. Es ist auch nützlich, wenn die Ressourcenerstellung und -konfiguration nicht schnell genug ist, um bei Bedarf auf Änderungen zu reagieren. Mithilfe der Workload-Analyse konfigurieren Sie die geplante Skalierung mithilfe von AWS Auto Scaling. Zur Konfiguration der zeitbasierten Planung können Sie die vorausschauende Skalierung der geplanten Skalierung verwenden, um im Vorfeld die Anzahl der Amazon-EC2-Instances in Ihren Auto-Scaling-Gruppen entsprechend den erwarteten oder prognostizierbaren Lastveränderungen zu erhöhen.

• Konfigurieren der vorausschauenden Skalierung: Mit der vorausschauenden Skalierung können Sie im Voraus die Amazon-EC2-Instances in Ihrer Auto-Scaling-Gruppe anhand von täglichen und wöchentlichen Mustern in Datenverkehrsflüssen erhöhen. Wenn Sie regelmäßige Spitzen beim Datenverkehr sowie Anwendungen haben, die lange brauchen, um zu starten, sollten Sie die vorausschauende Skalierung in Betracht ziehen. Die vorausschauende Skalierung kann Ihnen helfen, schneller zu skalieren, indem die Kapazität vor der prognostizierten Last initialisiert wird, im Gegensatz zur dynamischen Skalierung, die nur reaktiv ist. Wenn die Benutzer Ihre Workloads beispielsweise mit Beginn der Geschäftszeiten nutzen und sie nach Geschäftsschluss nicht mehr brauchen, kann die vorausschauende Skalierung die Kapazität vor den Geschäftszeiten erhöhen. Die Verzögerung, die bei der dynamischen Skalierung entsteht, bis sie auf den veränderten Datenverkehr reagiert, entfällt somit.

• Konfigurieren von dynamischer automatischer Skalierung: Verwenden Sie Auto Scaling, um die Skalierung auf der Grundlage von aktiven Workload-Metriken zu konfigurieren. Verwenden Sie die Analyse und konfigurieren Sie Auto Scaling so, dass es auf den richtigen Ressourcenebenen gestartet wird. Achten Sie darauf, dass die Workload in der erforderlichen Zeit skaliert wird. Sie können eine Flotte von On-Demand-Instances und Spot-Instances innerhalb einer einzigen Auto-Scaling-Gruppe starten und automatisch skalieren. Zusätzlich zum Erhalt von Rabatten für die Verwendung von Spot-Instances können Sie mit Reserved Instances oder einem Savings Plan Rabatte auf die regulären On-Demand-Instance-Preise erhalten. Alle diese Faktoren zusammengenommen helfen Ihnen dabei, Ihre Kosteneinsparungen für Amazon-EC2-Instances zu optimieren und sicherzustellen, dass Sie die gewünschte Skalierung und Leistung für Ihre Anwendung erreichen.

Ressourcen

Zugehörige Dokumente:

• AWS Auto Scaling

• AWS Instance Scheduler

• Skalieren der Größe Ihrer Auto-Scaling-Gruppe

• Erste Schritte mit Amazon EC2 Auto Scaling

• Erste Schritte mit Amazon SQS

• Scheduled Scaling for Amazon EC2 Auto Scaling

• Predictive scaling for Amazon EC2 Auto Scaling

Zugehörige Videos:

• Target Tracking Scaling Policies for Auto Scaling

• AWS Instance Scheduler

Zugehörige Beispiele:

• Attribute based Instance Type Selection for Auto Scaling for Amazon EC2 Fleet

• Optimizing Amazon Elastic Container Service for cost using scheduled scaling

• Predictive Scaling with Amazon EC2 Auto Scaling

• Wie verwende ich den Instance Scheduler mit AWS CloudFormation, um EC2-Instances zu planen?