應(yīng)用程序性能可能會受到實例規(guī)模不當(dāng)、工作負(fù)載的實例類型錯誤以及其他問題的影響。企業(yè)需要使用這些技術(shù)和工具來優(yōu)化云操作。
云計算實例在計算能力、內(nèi)存、存儲和對gpu的支持、機器學(xué)習(xí)和其他專門功能方面具有廣泛的應(yīng)用范圍。管理人員應(yīng)該讓應(yīng)用程序需求決定云計算實例的類型和規(guī)模，尤其是因為錯誤的匹配會導(dǎo)致性能低下和成本高昂的情況。
某些應(yīng)用程序可能需要更大的云計算實例，這意味著需要高水平計算、存儲和其他資源的虛擬機，而其他應(yīng)用程序可以在資源較少的規(guī)模較小實例上運行良好。但并不是每個用戶一開始都會使用正確的云計算實例，云計算應(yīng)用程序的動態(tài)特性意味著配對并不總是按計劃工作。
可以使用云優(yōu)化工具和技術(shù)來選擇正確的云計算實例類型和規(guī)模，然后根據(jù)需要隨時重置和調(diào)整它們。
定義應(yīng)用程序要求
云托管應(yīng)用程序需要與本地應(yīng)用程序不同的思維模式。it經(jīng)理通常會過度配置本地應(yīng)用程序，因為以后擴展其他資源是一項挑戰(zhàn)。云計算應(yīng)用程序更容易按需擴展，而需要擴展的特定資源（如計算、內(nèi)存和存儲）因工作負(fù)載而異。例如，數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序需要比網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器更多的內(nèi)存和存儲iops，這對計算提出了更高的要求。
enterprise management associates管理研究主管torsten volk表示，由于企業(yè)需要了解應(yīng)用程序的資源使用模式（最好是一年），因此很難確定云計算實例的規(guī)模。
檢查云計算供應(yīng)商的cpu、內(nèi)存、存儲等資源限制。盡管云計算提供商的工具可以幫助確定應(yīng)用程序的最佳實例類型和設(shè)置，但這些供應(yīng)商幾乎沒有動力向客戶提供復(fù)雜的云優(yōu)化工具，因為過度配置可能是其收入來源。管理人員將需要實現(xiàn)其他技術(shù)，以及可能的第三方優(yōu)化工具，以全面了解情況。
分析指標(biāo)以推動優(yōu)化
利用率指標(biāo)（如cpu、存儲、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)容量）可以顯示實例的規(guī)模是否適合應(yīng)用程序。例如，大量的請求延遲可能表示實例規(guī)模，無法處理當(dāng)前負(fù)載。
云計算咨詢機構(gòu)candid partners公司的高級云架構(gòu)師beau bennett表示，“在確定正確的實例規(guī)模時，一定要理解峰值是如何影響指標(biāo)的。”
應(yīng)該有足夠的備用容量來處理使用的峰值，只需要足夠長的時間來進行水平擴展。如果單個指標(biāo)遠遠高于其他指標(biāo)（例如，如果內(nèi)存被完全使用，但cpu和網(wǎng)絡(luò)容量很低），那么可能是使用不同的實例規(guī)模的時候了。
建立監(jiān)控和調(diào)整循環(huán)
為確保云計算應(yīng)用程序有效擴展，需要在指標(biāo)和操作之間創(chuàng)建反饋循環(huán)。監(jiān)控指標(biāo)顯示高利用率或低利用率時，請對實例規(guī)模或類型進行小幅調(diào)整。繼續(xù)監(jiān)控這些指標(biāo)，以了解更改如何影響應(yīng)用程序性能和效率。
強大的持續(xù)集成／連續(xù)部署（ci／cd）管道，借助基于策略的控制和自動化進行更改，可以幫助云計算管理員調(diào)整設(shè)置，而不會產(chǎn)生意外后果或冗長的手動流程。bennett說，基礎(chǔ)設(shè)施作為代碼，資源被模板化并用編程語言編寫，也有助于持續(xù)的云優(yōu)化。
性能和利用率指標(biāo)是云計算提供商的核心產(chǎn)品，或者組織可以轉(zhuǎn)向第三方產(chǎn)品，這些產(chǎn)品提供所使用實例的概述。
使用云成本管理工具
本地成本管理工具（包括azure成本管理、aws成本管理和google權(quán)限推薦）可以幫助進行優(yōu)化，但可能不足以準(zhǔn)確估算所有工作負(fù)載的需求。例如，google rightsizing recommendations可以根據(jù)運行的平均值建議實例規(guī)模調(diào)整。但是，這種平均利用率信息不足以滿足每月或每季度發(fā)生一次峰值的spikey應(yīng)用程序，或基于特定事件（如黑色星期五）。
volk警告說，“需要分析重要的工作負(fù)載，以將平均使用量和峰值使用量都包括在其云實例規(guī)模決定中?！?br>此外，這些工具可能無法跟蹤對應(yīng)用程序很重要的所有必需資源。例如，google rightsizing recommendations只考慮cpu、內(nèi)存和存儲大小。某些應(yīng)用程序具有其他限制因素，例如網(wǎng)絡(luò)iops。此外，該工具不考慮某些部署類型，例如kubernetes集群，這使管理人員可以做出自己的云優(yōu)化決策。
加載測試不同的實例類型
volk建議，對不同實例類型和規(guī)模的應(yīng)用程序進行負(fù)載測試，以確定預(yù)期的平均和突發(fā)性能指標(biāo)。模型負(fù)載測試盡可能接近真實的使用模式。例如，峰值負(fù)載可能發(fā)生在api函數(shù)調(diào)用期間，同時也可能發(fā)生在用戶與應(yīng)用程序圖形前端的交互過程中。
集成的第三方系統(tǒng)可能在與云托管應(yīng)用程序的通信速度方面有要求，這可能使事情變得更復(fù)雜。當(dāng)應(yīng)用程序共享通用微服務(wù)時，集成過程變得更加棘手?？邕@些互連的分布式架構(gòu)進行云優(yōu)化需要警惕和復(fù)雜的建模。
考慮動態(tài)實例類型
aws公司提供了可突發(fā)的性能實例，使管理人員可以根據(jù)需要動態(tài)添加和支付cpu性能。雖然這種服務(wù)可以提高云計算性能，但很難知道應(yīng)用程序只有cpu改進才能擴展，并且不會升級到內(nèi)存和存儲的速度或規(guī)模。volk說，每當(dāng)依賴實例爆發(fā)時，總是進行負(fù)載測試。
此外，如果企業(yè)在增加的cpu上花費很多，需要查看應(yīng)用程序的需求，可能是轉(zhuǎn)換為更大實例規(guī)模的時候了。
注意容器問題
容器群集可能具有導(dǎo)致比預(yù)期更高的網(wǎng)絡(luò)吞吐量或存儲負(fù)載的依賴性。關(guān)鍵的罪魁禍?zhǔn)淄ǔＪ莐ubernetes調(diào)度策略。“這是一個需要診斷的潛在問題?！眝olk說。
如果企業(yè)計劃啟動容器，請考慮云優(yōu)化評估，而不僅僅是cpu、存儲和內(nèi)存。確定在一段時間內(nèi)用戶可以啟動或刪除的kubernetes pod數(shù)量是否存在限制，以及對實例上運行的各個容器是否存在規(guī)模限制。

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