🤶🏼 🎺 🛂 बादल में क्या बचा 🤞🏿 ✳️ ⌨️

बादल अपने लचीलेपन के साथ सहज हैं। हमें आठ घंटे के लिए एक शक्तिशाली कंप्यूटिंग क्लस्टर की आवश्यकता है: तीन क्लिक में किराए पर, कार्य पूरा किया और कारों को बाहर रखा। दुर्भाग्य से, कई लोग बादल संसाधनों की विचारधारा को गलत समझते हैं और जब वे महीने के अंत में खाते देखते हैं तो अक्सर निराश होते हैं।

लागतों का अनुकूलन करने के लिए, आपको अच्छे आंकड़े एकत्र करके शुरू करने की आवश्यकता है। मैं इसके लिए उपयुक्त साधनों का संक्षेप में वर्णन करने का प्रयास करूंगा।

बचत का मुख्य सिद्धांत सभी अनावश्यक को बंद करना है और जितना संभव हो उतना रिजर्व को कम करना है। कंपनी के बुनियादी ढांचे में स्थानीय सर्वर के प्रतिमान में सोचने के लिए तैयार है। यदि आप लोड के आधार पर क्लाउड संसाधनों के विस्तार और शटडाउन को स्वचालित कर सकते हैं - और भी बेहतर।

उन स्थितियों पर विचार करें जहां निश्चित दरें अधिक लाभदायक हैं, और जब - पे-एज़-आप-गो-अवधारणा (PAYG)। इसके अलावा, विचार करें कि आप क्या बंद कर सकते हैं, और जहां संसाधन सबसे अधिक बार बर्बाद हो जाते हैं। चलो मुख्य प्रकार के संसाधनों से गुजरते हैं: सीपीयू, रैम, वर्चुअल डिस्क, नेटवर्क और बैकअप।

हम जानकारी एकत्र करते हैं

इससे पहले कि आप कोई अनुकूलन क्रिया करें, आपको पहले यह समझना होगा कि आपकी मशीन कैसे भरी हुई है। इसलिए, लोड की प्रकृति को सही ढंग से समझने के लिए निगरानी प्रणालियों के साथ शुरू करना सबसे सही है। इसके अलावा, लोड का विश्लेषण विभिन्न पैमानों पर किया जाना चाहिए। सामान्य तौर पर आरक्षण की डिग्री या संसाधनों की कमी को समझने के लिए महीने का एवरेज डेटा उपयोगी होगा। इसके अलावा, आप अनुमानित तिथियों की भविष्यवाणी कर सकते हैं जब लोड धीरे-धीरे बढ़ रहा है, तो वर्तमान क्षमता पर्याप्त नहीं होगी। कई दिनों के लिए डेटा, मुख्य रूप से टाइम ज़ोन के जीवन चक्र से जुड़े, और तीव्र एकल फटने को दिखा सकता है, जब संसाधन कम आपूर्ति में होते हैं।

निगरानी कैसे करें

चुनने के लिए बड़ी संख्या में सूचना संग्रह और विज़ुअलाइज़ेशन सिस्टम हैं, लेकिन मैं प्रमुख लोगों का ध्यान आकर्षित करना चाहता हूं:

Zabbix — . , .
Kibana — ELK. , , .
Grafana — , . , .
. , .

क्लाउड को स्वयं पैसे बचाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन आप क्लाउड संसाधनों का उचित रूप से उपभोग करके लागतों का अनुकूलन भी कर सकते हैं। अपनी मशीनों की वर्दी लोडिंग का अनुमान लगाएं। यदि वर्चुअल मशीन को सख्ती से लोड किया गया है, तो सब कुछ ठीक है, और निश्चित सीमा और एक छोटा पावर रिजर्व के साथ टैरिफ सबसे अधिक फायदेमंद होगा।

पीक लोड के दौरान, केवल एक कोर शामिल था। आप पैसे बचा सकते हैं और दो नहीं ले सकते।

आप प्रदर्शन के नुकसान के बिना चार के बजाय दो कोर ले सकते हैं।

यदि वीएम निष्क्रिय है, तो 10% से अधिक समय है, तो आपको PAYG मॉडल पर भरोसा करने की कोशिश करनी होगी। तभी उपयोग में न होने पर मशीन को बंद कर देना चाहिए। उदाहरण के लिए, दिन में एक बार, एक नोड चालू होता है, परियोजना को संकलित करता है और फिर से बंद हो जाता है।

सभी कोर समान रूप से भरी हुई हैं। सबसे अधिक संभावना है, एक निश्चित भुगतान के साथ टैरिफ लेना लाभप्रद होगा।

आमतौर पर, वित्तीय अनुकूलन की रणनीति इस तरह दिखती है: आप अपने बुनियादी ढांचे के तत्वों को चोटी के भार के साथ खपत और अस्थिर लोगों द्वारा स्थिर करते हैं। हम निरंतर खपत के साथ तत्वों को एक निश्चित टैरिफ में स्थानांतरित करने की कोशिश करते हैं, और PAYG को अस्थिर करते हैं, ताकि सस्ते में आसानी से एकल फट फट को आसानी से बाहर करने में सक्षम हो।

हम विभिन्न परीक्षण और प्रयोगात्मक मशीनों के साथ भी ऐसा ही करते हैं। ज्यादातर अक्सर, तयशुदा टैरिफ के बजाय, उपभोग किए गए संसाधनों पर उन्हें भुगतान करना अधिक लाभदायक होता है। अगर आपको ऐसी कार मिले, जिसमें 1% बिजली खर्च हो, तो उसे बंद कर PAYG को ट्रांसफर कर दें।

आपको यह समझने की आवश्यकता है कि क्लाउड में आप प्रोसेसर पर लोड के लिए भुगतान नहीं कर रहे हैं, लेकिन कोर के उपयोग के तथ्य के लिए। यदि आप PAYG टैरिफ प्लान का उपयोग करते हैं और आपको वर्तमान में VM की आवश्यकता नहीं है, उदाहरण के लिए, आपने इस पर आवश्यक परीक्षण किए हैं और अब इसका उपयोग नहीं करते हैं, तो इसे बंद करना और इस तरह वर्चुअल मेमोरी और प्रोसेसर की लागत को बचाना अधिक तर्कसंगत है।

कुछ ग्राहक उपभोग किए गए संसाधनों पर और भी अधिक बचत करने के लिए VMs को चालू और बंद करने के लिए vCloud निदेशक एपीआई का उपयोग करते हैं। बादल को नियंत्रित करने के लिए ऑर्केस्ट्रेशन का उपयोग करने के लिए एक बहुत अच्छा तरीका होगा, जब लोड बदलता है, तो नोड्स को चालू और बंद करें।

उसी समय, आपको वैसे भी वर्चुअल डिस्क के लिए भुगतान करना होगा। यदि आपको अब वीएम की आवश्यकता नहीं है, तो इसे निकालना बेहतर है। या, यदि आप इसे बहुत कम उपयोग करते हैं, तो थोड़ी देर के लिए, जबकि यह बंद है, इसे एक सस्ता भंडारण में स्थानांतरित करें। यदि आप प्रत्येक बार तैयार किए गए टेंपलेट को बंद करने के बजाए नोड को तैनात करते हैं, तो वर्चुअल डिस्क पर सेव कर सकते हैं। और टेम्पलेट्स को पहले से ही सस्ते भंडारण में रखें।

राम

आपको वीएम को आवश्यकता से अधिक मेमोरी आवंटित नहीं करनी चाहिए। बहुत बार, क्लाउड उपयोगकर्ता VMs को अनुभवजन्य रूप से कॉन्फ़िगर करते हैं: "ठीक है, के बारे में बहुत स्मृति के रूप में डंप किया जाना चाहिए और बहुत सारे कोर।" इसी समय, यह रैम है कि, एक नियम के रूप में, बादल में सबसे महंगा संसाधन है।

PAYG टैरिफ प्लान का उपयोग करते हुए, यह VM को कॉन्फ़िगर करने के लिए समझ में आता है ताकि यह चोटी पर लोड के लिए प्रदर्शन में मार्जिन रखते हुए, इसके लिए आवंटित संसाधनों का बेहतर उपयोग करे। उसी समय, रिजर्व आपके आवेदन की औसत खपत से x4 या x10 नहीं होना चाहिए: यह केवल तर्कहीन रूप से महंगा है। बेशक, सीमाएं हमेशा प्रत्येक कार्य के लिए व्यक्तिगत रूप से निर्धारित की जाती हैं, लेकिन सबसे अधिक बार आपको यह सुनिश्चित करने का प्रयास करना चाहिए कि स्टॉक 25% से अधिक न हो।

आभासी डिस्क

एक महत्वपूर्ण संसाधन वर्चुअल डिस्क है। कई प्रकार के आभासी डिस्क हैं जो गति और कीमत में भिन्न हैं। यह अभियान जितना तेज़ होगा, यह उतना ही महंगा होगा। इसलिए, इस पैरामीटर पर बचत डेटा के विश्लेषण और "ठंडे" और "गर्म" में अलगाव के साथ शुरू होनी चाहिए।

गलत विकल्प। VM आवंटन नीति कॉन्फ़िगर की गई है ताकि VM स्वैप, कॉन्फ़िगरेशन और डिस्क को महंगे डिस्क पर रखा जाए, जब तक कि आप स्पष्ट रूप से अन्यथा निर्दिष्ट न करें।

एक वीएम एक साथ विभिन्न प्रकार के डिस्क का उपयोग कर सकता है जिन्हें तेज और धीमी गति से भंडारण पर रखा जा सकता है। तदनुसार, यदि आप किसी प्रकार के डेटा अभिलेखागार या लॉग को संग्रहीत करते हैं, तो यह उन्हें धीमी डिस्क पर रखने के लिए समझ में आता है। डेटाबेस IOPS के लिए महत्वपूर्ण हैं, इसलिए हम उन्हें तेज़ रिपॉजिटरी में भेजते हैं।

सही विकल्प। प्रत्येक डेटा प्रकार की अपनी डिस्क गति होती है।

अब हमें इस सवाल को हल करने की आवश्यकता है कि वीएम को स्वयं किस डिस्क पर रखा जाए। वाउल्ड डायरेक्टर प्लेटफॉर्म की एक विशेषता है: यह लॉन्च के समय वीएम की रैम के लिए डिस्क स्थान रखता है। इस स्थिति में, आप भंडारण के प्रकार को पूर्व-चयन करते हैं। ओएस खुद IOPS के लिए बहुत महत्वपूर्ण नहीं है, अधिकांश घटकों को पहले से ही रैम में लोड किया गया है, और डिस्क लोड नहीं है। हालांकि, यदि आप पैसे बचाते हैं और अपने आप को एक धीमी डिस्क पर रखते हैं, तो आपको स्वैप और कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों की कम पढ़ने की गति के कारण स्लीप मोड से एक लंबी रिबूट और उठना होगा।

इस कारक पर विचार करें यदि रिबूट के बाद वर्चुअल मशीन को जल्दी से उठाना आपके लिए महत्वपूर्ण है। अन्य मामलों में, आप बचा सकते हैं।

डेटाबेस के तहत डिस्क

बहुत बार, डेटाबेस के तहत डिस्क्स "विकास के लिए" लिया जाता है। यह क्लाउड सिस्टम के लिए एक सामान्य गलती है। यदि आपको 60 जीबी की आवश्यकता है, तो एक छोटे से मार्जिन के साथ जितनी आवश्यकता हो उतना ही लें। एक फास्ट डिस्क के सशर्त 200 जीबी वित्त और निष्क्रिय खाएंगे।

लोहे के सर्वर के विपरीत, आवश्यक रूप से वॉल्यूम में डिस्क को धीरे-धीरे विस्तारित करने में कोई समस्या नहीं है। बस डिस्क को ओवरफ्लो करने के लिए ट्रिगर्स के साथ निगरानी को लटका देना मत भूलना ताकि अंतरिक्ष का विस्तार करने का समय होने पर उस क्षण को याद न करें। यदि आप इसे बहुत खूबसूरती से करना चाहते हैं, तो आप स्वचालित रूप से अंतरिक्ष को बढ़ाने की कोशिश कर सकते हैं क्योंकि यह एपीआई के माध्यम से भरता है।

इस दृष्टिकोण का एकमात्र माइनस यह है कि आप डिस्क के आकार को कम नहीं कर सकते हैं, केवल विस्तार की दिशा में परिवर्तन कर सकते हैं। यदि आपको अभी भी इसे कम करने की आवश्यकता है, तो यह प्रक्रिया एक छोटी मात्रा में डेटा स्थानांतरित करने और पुरानी डिस्क को हटाने के साथ की जाती है। इस स्तर पर बैकअप और पूरी तरह से परीक्षण के बारे में मत भूलना।

डेटाबेस से फास्ट डिस्क पर कीमती जगह को बर्बाद न करने के लिए लॉग को एक अलग धीमे स्टोरेज पर डंप करना न भूलें। वे बहुत जल्दी अंतरिक्ष को अवशोषित करते हैं, खासकर एमएस एसक्यूएल के मामले में। नियमित बैकअप की छवियों से लॉग को बाहर करना भी बहुत वांछनीय है।

नेटवर्क

हम नेटवर्क के साथ भी ऐसा ही करते हैं: हम 1-10-100 मेगाबिट्स के राउंड नंबरों का पीछा नहीं करते हैं, लेकिन यदि आपके पास लगभग 40 का औसत चैनल लोड है, तो 45 मेगाबिट्स तुरंत लें। आपको जितने संसाधन चाहिए उतने ही ले लो।

अपनी ओर से इस पैरामीटर को नियंत्रित करने की संभावना को स्पष्ट करें। हमारे स्थान पर, ग्राहक स्वयं इसे बदल नहीं सकते हैं, अर्थात्, पे-एज़-यू-गो काम नहीं करता है, और महीने में एक बार चैनल की चौड़ाई बदलना संभव है। हालांकि, ऐसे बादल हैं जहां यह सेटिंग वास्तविक समय में कॉन्फ़िगर की गई है।

VCloud निदेशक-आधारित क्लाउड में, NSX एज - वर्चुअल राउटर के बारे में एक बड़ी बात है। यह मुफ़्त है और अधिक महंगे समाधानों की जगह ले सकता है जिन्हें अतिरिक्त क्षमता और खरीद लाइसेंस की आवश्यकता होती है। इसमें एक बैलेंसर है जो साधारण स्थितियों में हाप्रोसी और वर्चुअल इक्विपमेंट सिट्रिक्स नेटस्क्लेर जैसे समाधानों को प्रतिस्थापित कर सकता है। वाणिज्यिक उत्पादों के लिए लाइसेंस खरीदने की आवश्यकता नहीं है, और आप एनएसएक्स एज संसाधनों के लिए भुगतान नहीं करते हैं। यह डिफ़ॉल्ट रूप से है।

यदि आवश्यक हो, तो एनएसएक्स एज को बढ़ाया जा सकता है। तीन प्रकार के वीपीएन के रूप में काम करने में सक्षम:

IPsec VPN टनल साइट-टू-साइट - क्लाउड और ऑफिस या अन्य बादलों के बीच एक सुरक्षित चैनल के आयोजन के लिए जहां क्लाइंट के संसाधन स्थित हैं।
SSL VPN — , Checkpoint Cisco Fortigate.
L2VPN — , IPSEC Site-to-Site, L2.

CPU

यहां आप कुछ विकल्प बचा सकते हैं।

पहले आपको आवृत्ति और कोर की संख्या के संदर्भ में इष्टतम प्रोसेसर प्रकार का सावधानीपूर्वक चयन करने की आवश्यकता है। सब कुछ इस मशीन पर चलने वाले सॉफ़्टवेयर लाइसेंसिंग की सुविधाओं पर निर्भर करेगा। उदाहरण के लिए, एक एडी सर्वर या टर्मिनल सर्वर बड़ी संख्या में मिड-रेंज कोर के साथ हाइपरवाइजरों पर रखने के लिए सुविधाजनक है। कोर की संख्या से लाइसेंस प्राप्त सॉफ़्टवेयर वाले सर्वर पर, पहले से ही एक कोर की आवृत्ति महत्वपूर्ण होती जा रही है। ऐसी मशीनें अधिक महंगी हैं, लेकिन प्रति कोर प्रदर्शन के मामले में अधिक लाभदायक हैं।

यह आपके सभी मशीनों पर एक ही प्रोसेसर का उपयोग करने के लिए आवश्यक नहीं है। इसके अलावा, 2.4 GHz की कोर आवृत्ति के साथ उदाहरणों का एक संयोजन और, उदाहरण के लिए, 3.1 GHz आर्थिक रूप से अधिक आकर्षक हो सकता है।

हाइब्रिड आर्किटेक्चर का भी उपयोग किया जा सकता है। यदि आपके पास अपना बुनियादी ढांचा है और आप सब कुछ स्थानांतरित नहीं करना चाहते हैं, तो एक मिश्रित समाधान एक अच्छा समाधान होगा, जब एक भाग कार्यालय में घूम रहा है और दूसरा बादल में। इसी समय, क्लाउड संसाधनों को केवल अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे के शिखर लोड को सुचारू करने के लिए लिया जाता है।

कृपया ध्यान दें: रैम केवल रैम और सीपीयू को कम करेगा जब वीएम बंद हो जाएगा, अन्यथा सिस्टम घबरा सकता है। यदि आप OS का समर्थन करते हैं और हॉट ऐड मोड सक्षम है तो आप एक रनिंग मशीन पर संसाधनों का विस्तार कर सकते हैं।

बैकअप

बैकअप सेवा का उपयोग करते समय, क्लाइंट दो चीजों के लिए भुगतान करता है: वीएम की संख्या और डिस्क स्थान पर डेटा की मात्रा के लिए। फिर से हम विश्लेषण के साथ शुरू करते हैं।

इस बारे में सोचें कि क्या आपको एक साल पहले सक्रिय निर्देशिका की प्रतियां चाहिए या यदि एक से दो सप्ताह का वृद्धिशील दैनिक बैकअप पर्याप्त है। तय करें कि डेटा कितने समय तक दूषित हो सकता है, और तदनुसार बैकअप संग्रहण कॉन्फ़िगर करें। वर्किंग मशीन, जिस पर सेवा केवल कताई है, एक नियम के रूप में, यह एक सप्ताह से अधिक समय तक स्टोर करने का कोई मतलब नहीं है। डेटाबेस के मामले में, किसी को डेटा गड़बड़ाने पर छह महीने पहले की कॉपी से पुनर्स्थापित करना आवश्यक हो सकता है, लेकिन अभी इस पर ध्यान नहीं दिया जाएगा।

दूसरा बिंदु वसूली की गति है। यदि सेवा में रिजर्व है, तो आप अपने आप को पूर्ण बैकअप और वृद्धिशील प्रतियों तक सीमित कर सकते हैं। इस मामले में, अंतिम प्रतिलिपि को पुनर्स्थापित किया जाता है, लेकिन इससे पहले, वृद्धिशील प्रतियों से सभी परिवर्तनों को चरणों में माना जाना चाहिए। यह एक लंबा समय है। लेकिन बैकअप नोड्स के काम के मामले में, सेवा कार्य करना जारी रखेगी, जबकि नोड्स में से एक को बहाल किया जाएगा।

यदि किसी कारण से कोई आरक्षित नहीं है, तो आपको वेतन वृद्धि के बिना वर्तमान पूर्ण बैकअप को संग्रहीत करने के बारे में सोचना चाहिए। अधिक जगह खाती है, लेकिन यह बहुत तेजी से तैनात है और डाउनटाइम को कम करता है। गति में अंतर डेढ़ से दो गुना हो सकता है।

यदि आपको लंबे समय तक बैकअप रखने की आवश्यकता है, तो आपको कोल्ड स्टोरेज के विकल्प पर विचार करना चाहिए। ये आम तौर पर धीमी रिकवरी टेप लाइब्रेरी हैं। विकल्प संग्रहीत डेटा के लिए आदर्श है। एक अच्छा उदाहरण अमेज़ॅन ग्लेशियर है, जहां एक पुराने बैकअप से तैनाती की शुरुआत अनुरोध के तीन से पांच घंटे बाद शुरू होती है। सशर्त रूप से, आपके डेटा को भौतिक रूप से ढूंढने की आवश्यकता है, गोदाम से हटा दिया गया और गिना गया। लेकिन भंडारण की प्रति गीगाबाइट की लागत अधिक लाभदायक होती जा रही है।

हम सुविधा संग्रहण का उपयोग " सिंगल " की दर से कर सकते हैं । एक प्रगतिशील छूट के साथ इसकी एक छोटी भंडारण लागत है: जितना अधिक भंडारण आप स्टोर करते हैं, डेटा लागतों का सस्ता गीगाबाइट।

सारांश

आप क्लाउड पर संसाधनों को केवल तभी सहेज सकते हैं जब आप सावधानीपूर्वक लोड का विश्लेषण करें और आरक्षित क्षमता को कम से कम करें। उच्च-गुणवत्ता वाले आंकड़े एकत्र करके शुरू करें और संसाधनों को न्यूनतम आवश्यक रूप से सुचारू रूप से काटने के लिए शुरू करें।

यदि नोड की खपत स्थिर है और यह नहीं बदलता है - इस कार्य के लिए अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे पर जाएं या निर्धारित टैरिफ चुनें।

हाइब्रिड योजनाओं की संभावना के बारे में मत भूलना। अनियमित पीक लोड को सुचारू करने के लिए क्लाउड संसाधनों का उपयोग करना लगभग पूरी तरह से पे-एज़-यू-गो अवधारणा में फिट बैठता है।

बादल में क्या बचा