Optymalizacja kosztów w chmurze z obsadą.Ai
Centra danych są obecnie jedną z podstawowych potrzeb każdej organizacji. Istnieją dwa główne sposoby uzyskania centrum danych, jeden to zakup własnej pamięci, a następnie utrzymanie go. Drugim jest uzyskanie usługi chmurowej od dowolnego dostawcy usług w chmurze, takich jak AWS, GCP i Microsoft Azure. Cóż, zakup maszyn, a następnie wydawanie na ich konserwację byłoby naiwnym ruchem. Ponieważ możesz uzyskać usługi w chmurze bez kłopotów z wykonywaniem wszystkich tych zadań bez wydatków na obsługę lokalnego centrum danych.
Usługi w chmurze mają złożone programy rozliczeniowe. Te rachunki zawierają wiele opłat serwisowych, o których nawet nie masz pojęcia. W tym poście omówimy, jak zoptymalizować koszty w chmurze, analizując różne problemy, zwłaszcza opłaty, które otrzymujesz na fakturze miesięczną.
Dlaczego usługi w chmurze są ważne?
Organizacje używają usług w chmurze do różnych celów, takich jak tworzenie kopii zapasowych danych, e -mail, wirtualne komputery stacjonarne, testowanie oprogramowania i tworzenie aplikacji internetowych. Na przykład twórcy gier wideo korzystają z usług w chmurze, aby zapewnić gry online milionom graczy.
Oprócz tych usług w chmurze mają pewne kluczowe zalety. Wymieńmy niektóre z nich:
- Nie trzeba inwestować w sprzęt
- Dodaje inteligencję uczenia maszynowego do Twojej aplikacji
- Ułatwia skalowalność
- Szanse na odzyskanie danych są wysokie
- Znacznie bezpieczniejsze w porównaniu z lokalnymi centrami pamięci
- Nie potrzebna siła robocza do konserwacji
- Płacisz to, co spożywasz
Wyżej wymienione zalety wystarczą, aby każda organizacja mogła nadać priorytet usługom w chmurze przed posiadaniem lokalnych centrów danych.
Koszt usług w chmurze:
Nie ma wątpliwości, że usługi w chmurze są znacznie bardziej opłacalne, ale usługi te również mają cenę. Jeśli Twoja organizacja korzysta z usług w chmurze, takich jak AWS, Azure lub GCP, rachunek, który otrzymujesz, zawiera wiele opłat, o których nawet nie wiesz, ponieważ usługa w chmurze oferuje znacznie więcej niż przechowywanie.
Opłaty za usługi w chmurze są zmienne i zależą od wielu czynników. Nie zaskakuj, czy rachunek za usługi w chmurze przekroczy oczekiwany budżet. Pytanie brzmi, jak to się dzieje i dlaczego jest tak trudny do zarządzania rachunkiem za usługi w chmurze?
Istnieją różne czynniki, zrozummy je z scenariuszem. W organizacji IT byłoby wielu programistów, a każdy programista może korzystać z chmury i nie ma nikogo, kto mógłby śledzić. Tak więc brak odpowiedniego śledzenia może kosztować Cię pod koniec miesiąca. Wymieńmy kilka kluczowych problemów, które powodują szkody:
Bez śledzenia:
Przede wszystkim, jeśli nie ma konkretnego monitorowania wydatków, możesz marnować zasoby.
Marnotrawstwo chmur:
Zaleca się utrzymanie równowagi w zakresie świadczenia zasobów, nie powinno być przepisywane, a także nie udostępnianie.
Niektóre drużyny nadmiernie obchodzą się z projektem, ale ta nadmierna ochrona może wywołać efekt śnieżki i spowodować ogromny problem.
Aktywne niechciane przypadki:
Mogą istnieć niektóre niechciane lub „osierocone” instancje, które generują koszty. Pamiętaj, aby śledzić instancje, które nie są już aktywne.
Brak prawej wielkości:
Prawa wielkości to proces rezerwowania instancji przetwarzania w chmurze (kontener, maszyny wirtualne) w celu osiągnięcia wystarczającej wydajności przy najniższych kosztach. Dlatego odpowiednie sprawy dotyczące prawej wielkości.
Jeśli chodzi o optymalizację kosztów w chmurze, należy rozwiązać te problemy. Dowiedzmy się, jak zoptymalizować koszty w chmurze, aby uzyskać jak najlepiej z tego dla Twojej organizacji:
Co to jest optymalizacja kosztów w chmurze?
Przed przejściem na rozwiązania musimy wiedzieć, czym jest optymalizacja kosztów w chmurze? Optymalizacja kosztów w chmurze to procedura minimalizacji ogólnych wydatków na chmurę poprzez eliminowanie marnotrawstwa w chmurze, pozbycie się bezczynnych instancji i właściwą wielkości usług komputerowych.
Dostawcy usług w chmurze oferują skalowalność i pobierają tylko to, co zużywa użytkownik. Ale to nie jest prawda, AWS (Amazon Web Services) i Azure opłata za klienta to, co zamawiają, niezależnie od tego, czy go używasz, czy nie. Zagroda ogromny odsetek usług w chmurze. Ale na szczęście istnieją pewne praktyki, które można zastosować w celu zoptymalizowania kosztów usług w chmurze. Wykopmy je jeden po drugim:
1. Wykorzenić niechciane zasoby:
Optymalizacja kosztów w chmurze zaczyna się od usunięcia zasobów nieosiągalnych. Na przykład członek zespołu obraca serwer, aby wykonać zadanie i zapomniał go wyłączyć. Lub administrator może zapomnieć o usunięciu instancji pamięci po wykonaniu zadania. Te niechciane zasoby mogą zwiększyć rachunek. Dlatego zidentyfikuj takie instancje i natychmiast je wykorzystywać.
2. Usługi obliczeniowe o prawej wielkości:
Prawa wielkości to proces kontroli usług obliczeniowych i skutecznego zarządzania nimi. Nie jest łatwym zadaniem ustalenie, które zasoby są niepoprawne. Potrzebne są staranne analiza, działania mające na celu poprawę wydajności i odpowiednio modyfikowanie infrastruktury.
Właściwy rozmiar jest jednym z kluczowych sposobów optymalizacji kosztów w chmurze.
3. Użyj zarezerwowanych instancji:
Organizacje, które potrzebują przetwarzania w chmurze w perspektywie długoterminowej, muszą inwestować w zarezerwowane instancje. Zarezerwowane instancje zapewniają ogromne rabaty do 72%. Instancje te można kupić na jeden do trzech lat, a zatem przeanalizuj swoje wykorzystanie przed inwestowaniem w RIS.
4. Użyj instancji punktowych:
Instancje punktowe są cenne dla poszczególnych zadań, takich jak usługi internetowe, analizy dużych danych, przetwarzanie wsadowe, renderowanie obrazu, transkodowanie wideo itp. Więc są kluczowymi elementami programu optymalizacji kosztów w chmurze. Są często dostępne przy wyższych stawkach dyskontowych.
5. Użyj map termicznych:
Ponieważ optymalizacja kosztów polega na analizie, a zatem użyj map ciepła, aby wizualnie zrozumieć użycie chmury. Możesz uzyskać cenne informacje z map termicznych. Możesz oszacować różne rozwój i automatycznie przełączać serwery w razie potrzeby.
Czy optymalizacja kosztów w chmurze można zautomatyzować?
Do tej pory omówiliśmy praktyki w celu efektywnej optymalizacji kosztów przetwarzania w chmurze. Istnieje szereg podejść do zoptymalizowania kosztów, takich jak eliminowanie niechcianych źródeł, właściwy rozmiar, zarządzanie przepisem itp. Wszystkie te praktyki wymagają starannej analizy i wielu zasobów.
Czy jest jakiś sposób na zautomatyzowanie wszystkiego w celu optymalizacji kosztów w chmurze? Odpowiedź brzmi tak ! Cały koszt chmury można zoptymalizować przy użyciu bardzo popularnego i solidnego narzędzia o nazwie „Cast AI”. Jak sama nazwa sugeruje, jest to narzędzie wielofunkcyjne, opartą na sztucznej inteligencji. Analiza rachunku zajmuje tylko kilka chwil. Cóż, „Cast AI” ma wiele funkcji, które czyni go widocznym:
- Cast AI automatyzuje instancje instancji i instancje punktowe
- Automatyzuje również instancje
- Zapewnij wskaźniki dowolnego dostawcy usług w chmurze (AWS, Azure)
- Prognozy wydatków
- Sztuczna inteligencja (AI) wybiera węzły w razie potrzeby
- Automatyzuje skalowanie POD
Jeśli szukasz potężnego programu do optymalizacji kosztów przetwarzania w chmurze, spróbuj „Cast.Ai ”za darmo.
Wniosek:
Obliczenie w chmurze ma duży potencjał ze względu na jego wydajność, skalowalność i opłacalność w stosunku do lokalnych centrów danych. Obliczanie w chmurze ma wiele funkcji, najważniejsze to ochrona danych i bezpieczeństwo. Chociaż jest to opłacalne na różne sposoby, może stać się naprawdę drogie, jeśli nie jest prawidłowo zoptymalizowane.
Jeśli Twoja organizacja korzysta z usług w chmurze, istniałoby potencjalne marnotrawstwo w chmurze, brak śledzenia, niechciane aktywne zasoby, które obejmują budowanie rachunku. Optymalizacja kosztów w chmurze jest niezwykle niezbędna, gdy organizacja zależy od tego. Można zastosować szereg podejść do optymalizacji kosztów chmury. Po pierwsze, wymaga starannej analizy użytkowania, eliminowania nieproduktywnych przypadków i właściwego monitorowania.
Optymalizacja wymaga pewnego rodzaju przewidywalności, która pochodzi od sztucznej inteligencji, dlatego potrzebujemy specjalistycznego narzędzia, które sprytnie monitoruje, analizuje i optymalizuje instancje, aby obniżyć koszty przetwarzania w chmurze.