Monitorozás és optimalizálás idővel
 Folyamatosan megfelelő méretű befektetés, ahogy a számítási feladatok fejlődnek az ökoszisztémával. |
|---|
Ami tegnap fontos volt, az ma nem lehet fontos. Az éles számítási feladatok kiértékelése során az architektúra, az üzleti követelmények, a folyamatok és akár a csapatstruktúra változásaira is számíthat. Előfordulhat, hogy a szoftverfejlesztési életciklus (SDLC) eljárásainak fejlődnie kell. A külső tényezők is megváltozhatnak, például a felhőplatform, az erőforrások és a szerződések.
Gondosan értékelje az összes változás költségre gyakorolt hatását. Monitorozza a változásokat és a megtérülési trendet egy rendszeres ütemben, és értékelje ki, hogy módosítania kell-e a funkcionális és nem funkcionális követelményeket.
Példaforgatókönyv
A Contoso Air poggyászkövetési megoldást kínál a légitársaságok számára. A számítási feladat az Azure-ban üzemel, és az AKS-en fut a Cosmos DB-vel az adatbázisához, és az Event Hubsot használja az üzenetkezeléshez. A számítási feladat az USA nyugati régiójában és az USA keleti régiójában van üzembe helyezve.
A környezet és a támogatási költségek folyamatos kiértékelése és optimalizálása.
A költségkövető rendszer használatával folyamatosan értékelheti és optimalizálhatja az erőforrások, az adatok és a fizetett támogatás költségeit. Vannak olyan kihasználatlan erőforrások, amelyek kivonhatók, lecserélhetők, újraépíthetők vagy újraépíthetők?
Csökkentheti a költségeket, ha elkerüli a nem teljes mértékben kihasznált erőforrásokért való fizetést. A díjszabási metrikák megismerése segíthet a költségmodellhez jobban igazodó döntések meghozatalában. Emellett megakadályozhatja a jogosulatlan számlázást is. A kihasználatlan erőforrások átméretezése vagy eltávolítása, vagy akár az SKU-k módosítása csökkentheti a költségeket.
A technológiai beszállítókkal kötött támogatási szerződések használatának kiértékelésével és a megfelelő méretezéssel is megtakaríthat néhány költséget.
A Contoso kihívása
- A számítási feladatokért felelős csapat mindig a költségvetés alá tartozik, így a költséghatékonyság optimalizálása nem volt prioritás.
- Jövőre tervezik javítani a számítási feladat megbízhatóságát, és tudják, hogy ezzel növelik az Azure-költségeiket, ami valószínűleg a számítási feladat költségvetését fogja terhelni. Fontolgatják, hogy nagyobb költségvetést kérnek jövőre.
A megközelítés és az eredmények alkalmazása
- A csapat úgy dönt, hogy mielőtt további pénzt kérne, kiértékeli a jelenlegi Azure-beli és támogatási költségeit, hogy megkeresse a lehetséges megtakarítási lehetőségeket. Áttekintik az erőforrásonkénti, erőforráscsoportonkénti és címkénkénti költséglebontásokat a meglévő költségkövető rendszerben, és váratlan kiadásokat észlelnek.
- A csapat felfedezi, hogy a környezetükben olyan virtuális gépek futnak, amelyeket elavult buildrendszerhez használtak, és már nincs rájuk szükség, az Azure Storage-ban jelentős mennyiségű régi adat helyezhető át egy kevésbé költséges szintre, és támogatási szerződést fizetnek a felhőszolgáltatójukkal, amely tanácsadói órákat tartalmaz, amelyeket nem használnak.
- A csapat optimalizálja az Azure-költségeket a nem használt virtuális gépek törlésével és a régi adatok archiválási tárolóba való áthelyezésével. Szorosabban együttműködnek a felhőszolgáltatójukkal, hogy jól használják a tanácsadási szolgáltatásaikat.
- A csapat egy ismétlődő feladatot ad hozzá a hátralékhoz, hogy kiértékelje a számítási feladataik előrehaladtával járó költségeit.
A számítási feladatok folyamatos áttekintése és finomítása
Folyamatosan módosíthatja az architektúratervezési döntéseket, erőforrásokat, kódot és munkafolyamatokat a ROI-adatok alapján.
A metrikák, a teljesítményadatok, a számlázási jelentések és a funkcióhasználat rendszeres áttekintése a költségek csökkentéséhez vezethet.
A Contoso kihívása
- Mivel a csapat korábban a költségvetés alatt maradt, nem vizsgálták a meglévő funkciók alternatív megközelítéseit. Ehelyett a legtöbb tervezés az új funkciók kiépítésére összpontosít.
- Miután a kezdeti értékelés során hulladékot talált, úgy döntenek, hogy a többi jelenlegi összetevőt is megtekintik, hogy optimalizálási lehetőségeket keressenek.
A megközelítés és az eredmények alkalmazása
- A csapat megállapítja, hogy több erőforrást osztottak ki, mint amennyi az alacsony prioritású folyamatokhoz szükséges, és biztonságosan skálázhatják vissza a lefoglalt átviteli sebességet, miközben fenntartják a teljesítményre vonatkozó követelményeket. Pontosabban a túlkiépítéstől távolodva kezelhetik a csúcsterheléseket, és ehelyett egy üzenetsoralapú terheléskiegyenlítő rendszert implementálhatnak.
- Azt is tapasztalják, hogy egy új funkció lett hozzáadva a kiválasztott termékváltozathoz a számítási platformon, amely felülír néhány hitelesítési kódot. A funkció használata kevesebb kódot jelent a karbantartáshoz és a teszteléshez.
Az üzembehelyezési környezetek optimalizálása
A különböző SDLC-környezetek eltérő kezelése és a megfelelő számú környezet üzembe helyezése. Az éles környezeteknek kell a fő költség-illesztőprogramnak lenniük.
Pénzt takaríthat meg, ha tisztában van azzal, hogy nem minden környezetnek kell szimulálnia az éles környezetet. A nem gyártási környezetek különböző funkciókkal, termékváltozatokkal, példányszámokkal és akár naplózási lehetőségekkel is rendelkezhetnek.
A költségeket úgy is megtakaríthatja, hogy igény szerint létrehoz egy előprodukciós környezetet, és eltávolítja őket, ha már nincs rájuk szüksége.
A Contoso kihívása
- A számítási feladatokért felelős csapat többet költ az üzem előtti környezetekre, mint az éles környezetekre. Bár ez bizonyos helyzetekben fontos lehet, túlzottnak tűnik ehhez a számítási feladathoz.
- A gyártás előtti környezetek úgy lettek kialakítva, hogy szorosan megfeleljenek az éles környezetnek. A számítási feladatokért felelős csapat nagyra értékeli, hogy az alacsonyabb környezetekben nagyon közel áll az éles környezethez, mivel nagy megbízhatóságot biztosít számukra, hogy az éles környezetek viselkedése megegyezik az alacsonyabb környezetekkel.
A megközelítés és az eredmények alkalmazása
- A gondos értékelés után a csapat úgy dönt, hogy elfogadja egy kis további kockázattal járó kompromisszumot a környezetek közötti némi eltéréssel járó költségmegtakarítások megvalósítása érdekében.
- A csapat úgy dönt, hogy a tesztkörnyezetek egy részét ugyanabba az infrastruktúrába helyezi át, és egyik napról a másikra leállítja a nem használt környezeteket.
- A csapat emellett lehetőséget talál arra is, hogy balra váltson, és belső ciklusú fejlesztést és tesztelést végezzen a helyi fejlesztői munkaállomásokon.
- A gyártás előtti környezetekben és a fejlesztési gyakorlatokban a kisebb kompromisszumokat lehetővé tevő módszerek megtalálásával felszabadította a költségvetést, amelyet az automatizálási erőfeszítések során hasznosítani fognak.