通过规模优化建议来优化成本 - Amazon成本管理
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异,请参阅中国的 Amazon Web Services 服务入门

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

通过规模优化建议来优化成本

Cost Explorer 中的规模优化建议功能可帮助您减少或终止 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 中的实例,从而发现节省成本的机会。规模优化建议可以分析您的 Amazon EC2 资源和使用情况,以显示能够降低支出的机会。您可以在单一视图中,查看成员账户中未充分利用的所有 Amazon EC2 实例,从而立即确定可以实现的节省额。在您确定建议之后,可以在 Amazon EC2 控制台上采取措施。

开始使用规模优化建议

您可以在 Cost Explorer 控制台上访问预留建议和基于资源的建议。启用该功能后,最多可能需要 30 小时才能生成您的建议。

访问规模优化建议

  1. 登录 Amazon Web Services Management Console,打开 Amazon Cost Management:https://console.aws.amazon.com/cost-management/home

  2. 在导航窗格中,选择 Rightsizing recommendations(规模优化建议)

启用规模优化建议

  1. 打开 Amazon Cost Management:https://console.aws.amazon.com/cost-management/home

  2. 在导航窗格中,选择 Preferences

  3. Recommendations(建议)部分中,选择 Receive Amazon EC2 resource recommendations(接收 Amazon EC2 资源建议)

  4. 选择 Save preferences(保存首选项)

注意

只有正常或管理账户可以启用规模优化建议。在您启用该功能之后,除非管理账户在 settings(设置)页面上明确禁止成员账户的访问,否则成员账户和管理账户均可以访问规模优化建议。

为改进建议质量,Amazon 可能会使用您发布的利用率指标(例如磁盘或内存利用率)来改进我们的建议模型和算法。在 Amazon 使用指标进行模型训练之前,所有指标将匿名化和汇总。如果您希望选择退出此体验并请求不存储您的指标以及用于模型改进,请联系 Amazon Web Services Support。有关更多信息,请参阅 Amazon 服务条款

使用规模优化建议

在规模优化建议中,您可以查看以下顶级关键绩效指标 (KPI):

  • Optimization opportunities(优化机会)– 根据您的资源和使用情况可用的建议数

  • Estimated monthly savings(预计每月节省额)–与所提供的各个建议相关的预计每月节省总额

  • Estimated savings (%)(预计节省百分比)– 相对于与建议列表中的实例关联的直接实例成本(按需)的可用节省

筛选规模优化建议

  1. 打开 Amazon Cost Management:https://console.aws.amazon.com/cost-management/home

  2. 在左侧导航窗格中,选择 Rightsizing recommendations(规模优化建议)

  3. Rightsizing Recommendations(规模优化建议)页面顶部,通过选中下列任意或全部复选框,筛选建议:

    • “Idle instances (空闲实例)”(终止建议)

    • “Underutilized instances (未充分利用的实例)”

    • 包括 Savings Plans 和预留实例(在建议节省计算中考虑现有 Savings Plans 或 RI 覆盖范围的选项)

    • 生成建议(在实例系列内或跨多个实例系列生成建议的选项)

  4. Findings(结果)表上方,使用搜索栏按以下参数筛选:

    • 账户 ID(对管理账户可用的选项)

    • 区域

    • 成本分配标签

查看规模优化建议详细信息

  1. 打开 Amazon Cost Management:https://console.aws.amazon.com/cost-management/home

  2. 在左侧导航窗格中,选择 Rightsizing recommendations(规模优化建议)

  3. 选择查看

    每个建议右侧的 View (视图) 按钮打开一个窗口,提供有关实例和建议操作的详细信息。

以 CSV 格式下载建议

  1. 选择启动成本管理器

  2. 在左侧导航窗格中,选择 Recommendations (建议)

  3. 选择下载 CSV

有关 CSV 文件字段的定义,请参阅CSV 详细信息

使用 CloudWatch 指标改进您的建议

如果您启用 Amazon CloudWatch 代理,我们会检查您的内存利用率。

要启用内存利用率,请参阅安装 CloudWatch 代理

重要

创建 CloudWatch 配置文件时,请为收集的指标使用默认的命名空间和名称。

对于 InstanceID,选择 append_Dimension。不要为个别内存或磁盘指标添加额外的维度。磁盘利用率当前未检查。

对于 Linux 实例,请选择 mem_used_percent 作为 CloudWatch 代理的指标来收集。对于 Windows 实例,请选择 "% Committed Bytes In Use"

有关 CloudWatch 代理的更多信息,请参阅 Amazon CloudWatch 用户指南中的使用 CloudWatch 代理从 Amazon EC2 实例和本地服务器中收集指标和日志

CSV 详细信息

以下是 Rightsizing Recommendations (优化规模建议) 页面上可下载 CSV 表单中的字段列表。如果有多个优化规模选项可用,这些字段会重复。该文件还包含您所有的相关成本分配标签。

  • Account ID(账户 ID)– 拥有为其提出建议的实例的 Amazon 账户 ID。

  • Account Name(账户名称)– 拥有为其提出建议的实例的账户名称。

  • Instance ID(实例 ID)– 唯一实例标识符。

  • Instance Name(实例名称)– 为实例指定的名称。

  • Instance Type(实例类型)– 原始实例的实例系列和大小。

  • Instance Name(实例名称)– 为实例指定的名称。如果您没有为实例指定名称,则此字段将显示为空白。

  • OS(操作系统)– 当前实例的操作系统或平台。

  • Region(区域)– 在其中运行实例的 Amazon 区域。

  • Running Hours(运行时长)– 过去 14 天中实例运行的总时数。

  • RI Hours(RI 时数)– 在回顾期间中由 Amazon 预留实例所覆盖的总运行时数的一部分。

  • OD Hours(OD 时数)– 在回顾期间中按需实例所覆盖的总运行时数的一部分。

  • SP Hours(SP 时数)– 在回顾期间中 Savings Plans 所覆盖的总运行时数的一部分。

  • CPU Utilization(CPU 利用率)– 在回顾期间中实例的最大 CPU 利用率。

  • Memory Utilization(内存利用率)– 在回顾期间实例的最大内存利用率(如果 Amazon CloudWatch 代理提供)。

  • Disk Utilization(磁盘利用率)– 在回顾期间实例的最大磁盘利用率(如果当前未支持的 CloudWatch 代理提供)。

  • Network Capacity(网络容量)– 当前实例的最大每秒网络输入/输出操作数容量。这不是实例使用情况或性能的度量,仅为容量。在建议中不考虑该指标。

  • EBS Read Throughput(EBS 读取吞吐量)– 每秒最大读取操作数。

  • EBS Write Throughput(EBS 写入吞吐量)– 每秒最大写入操作数。

  • EBS Read Bandwidth(EBS 读取带宽)– 每秒读取 KiB 的最大量。

  • EBS Write Bandwidth(EBS 写入带宽)– 每秒写入 KiB 的最大量。

  • Recommended Action(建议的操作)– 建议的操作,可以为修改实例或终止实例。

  • Recommended Instance Type 1(建议的实例类型 1)– 所建议实例类型的实例系列和大小。对于终止建议,此字段为空。

  • Recommended Instance Type 1 Estimated Saving(建议的实例类型 1 的估算节省额)– 根据建议操作、实例类型、相关费率以及您当前的预留实例 (RI) 产品组合预计的节省额。

  • Recommended Instance Type 1 Projected CPU(建议的实例类型 1 的预计 CPU)– 根据当前实例 CPU 利用率以及建议的实例规格,预计的 CPU 利用率值。

  • Recommended Instance Type 1 Projected Memory(建议的实例类型 1 的预计内存)– 根据当前实例内存利用率以及建议的实例规格,预计的内存利用率值。

  • Recommended Instance Type 1 Projected Disk(建议的实例类型 1 的预计磁盘)– 根据当前实例磁盘利用率以及建议的实例规格,预计的磁盘利用率值。

  • Recommended Instance Type 1 Network Capacity(建议的实例类型 1 的网络容量)– 建议实例的最大每秒网络输入/输出操作数容量。这不是实例使用情况或性能的度量,仅为容量。在建议中不考虑该指标。

了解规模优化建议计算

此部分提供了在规模优化建议算法中使用的节省计算方法的概述。

整合账单系列

为识别整合账单系列中所有账户的所有实例,规模优化建议会查看各个账户过去 14 天的使用情况。如果实例已停止或终止,我们将不再考虑它。对于所有剩余实例,我们调用 CloudWatch 来获取过去 14 天内的最大 CPU 利用率数据、内存利用率(如果启用)、网络输入/输出、本地磁盘输入/输出 (I/O) 以及连接 EBS 卷的性能。这是为了提出保守的建议,而不是建议可能会损害应用程序性能或者对性能产生意外影响的实例修改。

确定实例为空闲、未充分利用还是两者都不是

我们查看实例过去 14 天的最大 CPU 利用率以执行下列评估:

  • Idle(空闲)– 最大 CPU 利用率等于或低于 1%。此时将生成终止建议并计算节省额。有关更多信息,请参阅节省额计算

  • Underutilized(未充分利用)– 如果最大 CPU 利用率超过 1%,并且可以通过修改实例类型来节省成本,则会生成修改建议。

如果实例既不空闲也不是未充分利用,我们不生成任何建议。

生成修改建议

这些建议使用机器学习引擎来确定特定工作负载的最佳 Amazon EC2 实例类型。实例类型包括属于 Amazon Auto Scaling 组的实例类型。

推荐引擎分析工作负载的配置和资源使用情况,以识别数十个定义特征。例如,它可以确定工作负载是否为 CPU 密集型,或者它是否表现出每日模式。推荐引擎分析这些特性,并确定工作负载需要的硬件资源。

最后,它总结工作负载在各种 Amazon EC2 实例上的表现,以便针对特定工作负载提出最佳 Amazon 计算资源建议。

节省额计算

首先,我们检查过去 14 天中运行的实例来确定 RI、Savings Plans 或按需运行是否部分或全部涵盖了这些实例。其他因素包括 RI 是否具有灵活大小。运行实例的成本根据按需时数以及实例类型的费率来计算。

对于每个建议,我们计算操作新实例的成本。我们假设,如果新实例位于相同的实例系列中,则大小灵活的 RI 采用与以前的实例相同的方式覆盖新实例。根据按需运行时数和按需费率的差异计算估计节省额。如果 RI 不具备灵活的大小,或者如果新实例位于不同的实例系列中,则根据是否在过去 14 天内以按需方式运行了新实例来计算估计节省值。

Cost Explorer 仅提供估计节省额大于或等于 0 美元的建议。这些建议是 Compute Optimizer 结果的子集。有关可能导致成本增加的更多基于性能的建议,请参阅 Compute Optimizer

您可以选择查看考虑或不考虑 RI 或 Savings Plans 折扣的节省。建议默认考虑两种折扣。考虑 RI 或 Savings Plans 折扣可能会导致一些建议显示的节省值为 0 美元。要更改此选项,请参阅使用规模优化建议

注意

规模优化建议不会捕获规模优化的二阶效应,例如得到的 RI 时数可用性以及它们如何应用到其他实例。计算中不包括基于 RI 时数重新分配的潜在节省额。