阻礙雲執行個體優化的5個常見問題

目前所推出的公有雲環境(如AWS，微軟Azure和谷歌雲平台)，已經成為企業在IT基礎架構資源上節省資金的一種手段。不幸的是，情況并非如此。雲端産品日益增加的複雜性以及大多數組織對這些環境的不可見性使得難以有效控制成本。許多組織在公有雲中無意識地導緻過度配置，而這個錯誤的代價太高，企業對此無法忽視。通過避免五個最常見的錯誤，企業可以最大限度地提高雲計算資源效率，并降低業務在這些新環境中的性能風險。

錯誤1：不了解詳細的應用程式工作負載模式

并不是所有的工作負載都是平等的，無論企業正在采用哪個公有雲，最大的問題就是關于雲執行個體選擇的細節。了解工作負載的用途和工作負載利用模式的詳細性質，這一點很重要。

在每個月底完成一次工作的公有雲中運作批處理工作負載的經濟性與那些全天忙于各種高峰和低谷的應用程式有很大的不同。要正确地選擇正确的資源和雲執行個體，企業确實需要了解一天之内工作負載模式以及該模式如何在業務周期中發生變化。

不幸的是，許多組織采取簡單的方法分析其工作量，而隻檢視每天的平均數或百分位數并不是徹底的方法，不能深入地了解具體的模式。結果是對資源需求的不準确的描述，這可能導緻過度配置和性能問題。這些簡單的方法很少做到正确。當企業在尋找幫助其選擇正确的雲執行個體的解決方案時，請選擇真正了解工作負載的詳細使用模式的東西。

錯誤#2：沒有利用基準來平衡平台之間的資料

調整雲計算資源配置設定的一個常見方法是在從一個虛拟環境或雲環境移動到另一個虛拟環境或雲環境時，将其配置設定差不多的大小。這意味着将工作負載配置設定給舊的資源。但并不是每個環境都運作相同規格的硬體。如果企業不使用基準來規範工作負載資料，并适應環境中底層硬體之間的性能差異，那麼就無法準确地了解該工作負載将如何在新環境中執行。

較新的環境通常具有更強大的硬體，進而使企業更容易獲得回報，是以，工作負載并不需要配置設定相同數量的資源。這是在轉換伺服器和優化公有雲使用時的關鍵所在，因為提供者不斷提供新硬體上運作的更新的雲執行個體類型。為了避免大量占用資金，你需要能夠進行比較，唯一的辦法就是通過資料的标準化。

錯誤3：着眼于調整規模，并忽視現代化的工作量

将工作負載實作現代化，在更新的性能更強大的硬體上運作版本更新的雲執行個體産品，可以成為降低成本的有效手段。事實上，人們已經發現，适當規模的執行個體可以在公有雲計算中節省20%的成本，而現代化和适當的調整則平均節省了41%的成本。

随着公有雲供應商提供的服務和執行個體類型多的令人眼花缭亂，企業很難選擇适合的執行個體，更不用說跟上新的選擇。盡管潛在的節省成本值得努力。要做到這一點，需要詳細了解工作負載，雲執行個體目錄，成本以及規範化資料的能力，以解決環境之間的性能差異。這不是人工可以完成的，需要進行徹底的分析才能找到正确的組合來節省資金并確定業績。這也是應該定期完成的事情，甚至幾個月前部署的應用程式可能就是很好的候選者。

錯誤4：陷入“Bump-up循環”

“Bump-up循環”是一個惡性的循環，會導緻過度配置和超支。假設工作負載正在運作，其CPU使用率是100%。采用一個簡單的工具将會看到這一點，認為它的配置不足，并且建議調高CPU資源(以及雲執行個體的成本)。這裡的問題是某些工作負載将使用與它們相同的資源。如果提供更多的CPU，這些應用程式将采用它，仍然運作在100%，也許隻是更短的時間。這個循環重複執行，被困在代價昂貴的Bump-up循環中。

為了避免這種資源吸引循環，您需要準确了解工作負載的工作情況以及其工作原理。再次，我們回到需要了解各個工作負載模式和工作負載的性質。當檢視記憶體時，這是特别重要的，這是雲計算成本的主要驅動力。

錯誤5：無法管理空閑的僵屍執行個體

大多數組織沒有一個有效的過程來識别空閑的“僵屍”執行個體，導緻他們随着時間的推移而堆積。它們通常是由于倉促地為短期部署執行個體而忘記關閉執行個體的結果。僵屍執行個體隻是浪費預算。為了避免這種不必要的成本，組織必須使用足夠的曆史來檢視整個業務周期(數周或數月)的工作量模式。識别和消除這種執行個體可以節省成本，但它需要比大多數工具提供更長期的工作量可見性。

大多數組織沒有意識到他們在公有雲中花費的費用是多少。節省這筆資金需要更加注意了解企業工作負載如何利用資源以及他們真正需要在不影響性能的前提下盡可能高效地工作。要明白細節是避免雲預算超支的唯一途徑。 

本文作者：Andrew Hillier

來源：51CTO