Alloca i costi del carico di lavoro in base alle metriche di utilizzo o ai risultati aziendali per misurare l'efficienza dei costi del carico di lavoro. Implementa un processo per analizzare i dati relativi a costi e utilizzo con i servizi di analisi, che possono fornire informazioni approfondite e funzionalità di chargeback.
Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata: basso
Guida all'implementazione
Ottimizzare i costi significa conseguire i risultati aziendali al prezzo più basso eseguendo l'allocazione dei costi del carico di lavoro in base alle metriche di quest'ultimo, misurate in termini di efficienza. Monitora le metriche del carico di lavoro definite tramite file di log o altre funzionalità di monitoraggio dell'applicazione. Combina questi dati con i costi del carico di lavoro, che possono essere ottenuti osservando i costi con un determinato valore di tag o ID account. Esegui questa analisi a livello orario. L'efficienza cambia in genere se disponi di componenti di costo statico, come un database backend sempre in esecuzione, con un tasso di richiesta variabile, ad esempio picchi di utilizzo tra le 9:00 e le 17:00 con poche richieste di notte. Comprendere la relazione tra i costi statici e i costi variabili ti aiuterà a rendere più mirate le tue attività di ottimizzazione.
La creazione di parametri del carico di lavoro per risorse condivise può essere difficile rispetto a risorse come le applicazioni containerizzate su Amazon Elastic Container Service (Amazon) ECS e Amazon Gateway. API Tuttavia, esistono alcuni modi per classificare l'utilizzo e tenere traccia dei costi. Se devi tenere traccia di Amazon ECS e delle risorse AWS Batch condivise, puoi abilitare la suddivisione dei dati di allocazione dei costi. AWS Cost Explorer Con i dati di allocazione dei costi suddivisi, puoi analizzare e ottimizzare i costi e l'utilizzo delle tue applicazioni containerizzate e riallocare i costi delle applicazioni alle singole entità aziendali in base al modo in cui vengono consumate le risorse di calcolo e memoria condivise.
Passaggi dell'implementazione
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Alloca i costi alle metriche del carico di lavoro: utilizzando le metriche e l'applicazione di tag definiti e configurati, crea una metrica che combini l'output e il costo del carico di lavoro. Utilizza servizi di analisi come Amazon Athena e Amazon QuickSight per creare una dashboard di efficienza per il carico di lavoro complessivo e tutti i componenti.
Risorse
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