Az egyik leggyakoribb tévhit, hogy a felhő automatikusan költséghatékony. A valóság ezzel szemben az, hogy megfelelő optimalizálás nélkül az AWS könnyen az egyik legnagyobb IT költségtényezővé válhat. A jó hír viszont az, hogy viszonylag egyszerű, de tudatos lépésekkel jelentős megtakarítás érhető el. Ezek a lehetőségek azonban egy közös dolgot igényelnek: elköteleződést.

Reserved Instances: amikor a kiszámíthatóság pénzt ér

Az egyik legegyszerűbb és leggyakoribb optimalizációs eszköz a Reserved Instances konstrukció. Ennek lényege, hogy a vállalat elköteleződik egy adott virtuális gép típus mellett, egy meghatározott régióban. Ez elsőre korlátozásnak tűnhet, valójában azonban egy tudatos kompromisszumról van szó.

Ez a modell különösen jól működik olyan rendszereknél, ahol a terhelés viszonylag állandó és előre jól tervezhető. Ilyenek például a backend szolgáltatások, az alap infrastruktúra-elemek vagy a folyamatosan futó üzleti alkalmazások. Ilyen esetekben nincs szükség folyamatos újraméretezésre, így a hosszabb távú elköteleződésért cserébe jelentős árkedvezményt lehet elérni. A kulcs itt nem technológiai, hanem üzleti: mennyire tudjuk előre megjósolni az erőforrásigényt.

Compute Savings Plans: rugalmas megtakarítás számítási kapacitásra

A Compute Savings Plans egy még rugalmasabb megközelítést kínál. Ebben az esetben nem konkrét erőforrásokra, hanem egy adott óránkénti költési szintre köteleződik el a szervezet, jellemzően egy vagy három éves időtávon.

Ez a modell azért lehet vonzó, mert nem köti meg szigorúan a kezeket. A rendszer automatikusan ott érvényesíti a kedvezményt, ahol az a legnagyobb megtakarítást eredményezi, legyen szó EC2, Fargate vagy akár Lambda szolgáltatásokról. Ez azt jelenti, hogy a vállalat megőrzi a rugalmasságát, miközben akár jelentős, akár 60 százalék feletti költségcsökkentést is elérhet. A Compute Savings Plans azoknak ideális, akik már elértek egy stabil felhőhasználati szintet, de nem szeretnének túlzottan konkrét infrastruktúra-elemekhez kötődni.

Database Savings Plans: optimalizálás az adat szintjén

Az adatbázisok a legtöbb rendszer kritikus elemei, és gyakran a költségek jelentős részét is ezek adják. A Database Savings Plans kifejezetten ezekre a szolgáltatásokra fókuszál, beleértve olyan megoldásokat, mint az RDS, az Aurora, az ElastiCache vagy a DynamoDB.

Ez a konstrukció lehetővé teszi, hogy egyetlen elköteleződéssel több különböző adatbázismotort és akár több régiót is lefedjünk. Ez különösen hasznos olyan rendszerek esetén, ahol az adatkezelési igények folyamatosan fejlődnek, vagy ahol több technológia párhuzamosan van jelen.

A megtakarítás itt általában kisebb mértékű, mint a compute oldalon, de még így is jelentős, akár 30–35 százalékos költségcsökkentést jelenthet hosszabb távon.

Amikor az optimalizálás kézzelfoghatóvá válik

A fenti lehetőségek nem elméleti konstrukciók, hanem nagyon is gyakorlati eszközök. Egy ügyfelünk infrastruktúráján végzett optimalizálás során például egy viszonylag tipikus modern architektúrával dolgoztunk.

A rendszer Kubernetes-alapú környezetben futott, ahol öt darab c6i.xlarge típusú EKS csomópont biztosította a konténerizált alkalmazások működését. Az adatbázis réteget három darab m6i.xlarge példányon futó PostgreSQL alapú RDS szolgáltatás adta, míg a mikroszolgáltatások egy része ECS Fargate környezetben működött, összesen három szolgáltatással és nyolc taskkal, taskonként átlagosan 2 vCPU és 4 GB memória felhasználással.

Ebben az esetben a kiindulási állapot az on-demand árazás volt, amely maximális rugalmasságot biztosít, de egyben a legdrágább opció is. A rendszer átvizsgálása és a használati minták elemzése után egy három éves elköteleződésen alapuló optimalizációs modellt vezettünk be.

Az eredmény meglehetősen beszédes volt: az ügyfél havi szinten 1080 dollárt takarított meg. Ez éves szinten több mint 12 ezer dollár költségcsökkenést jelentett, anélkül, hogy a rendszer teljesítménye vagy rugalmassága érdemben csökkent volna.