Anwendungen in der AWS Cloud: So optimieren Sie Performance und Kosten mit IBM Turbonomic!

Wir geben Ihnen einen Überblick über die verschiedenen Methoden des AWS-Cloud-Kostenmanagements

Sie möchten in der AWS (Amazon Web Services) Cloud eine hohe Performance Ihrer Anwendungen sicherstellen – und Ihre Kosten dabei möglichst gering halten? Der zweite Beitrag unserer IBM Turbonomic-Blogreihe erklärt, wie dies mit einem intelligenten Application Resource Management (ARM) gelingt.

Wir geben Ihnen einen Überblick über die verschiedenen Methoden des AWS-Cloud-Kostenmanagements, welche Probleme sie adressieren und wie man sie am besten einsetzt. Zudem zeigen wir auf, wie IBM Turbonomic helfen kann, den Ressourcenverbrauch von Anwendungen für Performance und Kosten zu optimieren. Und: es Ihnen leicht macht, dies sicher und zuverlässig zu automatisieren.

Wir wünschen viel Spaß beim Lesen!

Inhalt dieses Blogbeitrags:

Optimierung von Ressourcen in der Cloud

Richtiges Sizing von Instanzen in der AWS Cloud

Fazit: Maximieren Sie den Mehrwert von AWS mit Automatisierung!

Optimierung von Ressourcen in der Cloud

Cloud-Umgebungen wie die AWS Cloud ermöglichen uns durch ihre Elastizität sehr flexibel auf den Ressourcenbedarf von Anwendungen zu reagieren. Die Bereitstellung von Ressourcen bedarf allerdings einer kontinuierlichen Optimierung. Hierfür stehen verschiedene Ansätze zur Verfügung (Skalieren, Pausieren, Reserve, Löschen), die wir Ihnen im Folgenden näher erläutern. Zunächst aber einige Hintergrundnformationen zum richtigen Sizing von Instanzen.

Richtiges Sizing von Instanzen in der AWS Cloud

Das Betriebskostenmodell (OPEX) von Amazon Web Services berechnet Kunden die für die verschiedenen Ressourcen verfügbare Kapazität – unabhängig davon, ob sie voll ausgelastet sind oder nicht. Kunden können Instanzen in verschiedenen Größen und Typen erwerben, kaufen aber oft standardmäßig die größte verfügbare Instanz, um die Performance sicherzustellen. Beim richtigen Sizing (Rightsizing) von Ressourcen werden Instanz-Typen und -Größen an die Leistungs- und Kapazitätsanforderungen der Workloads angepasst. Um die Kosten zu optimieren, muss die Größenanpassung von Ressourcen kontinuierlich erfolgen. Unternehmen nehmen diese jedoch oft reaktiv vor, beispielsweise nach einer Cloud-Migration oder -Entwicklung.

Für die Optimierung ihrer EC2-Instanzen bekommen AWS-Kunden Empfehlungen vom AWS Cost Explorer. Diese basieren jedoch auf der historischen Auslastung und berücksichtigen keine wichtigen Metriken wie z. B. die Speichernutzung.
IBM Turbonomic geht hier deutlich weiter und hilft Ihnen, EC2-Instanzen durch prozentuale Skalierung zu optimieren.

Schauen wir uns das einmal genauer an! Die folgenden Diagramme zeigen die IBM Turbonomic-Benutzeroberfläche.

Auf Abbildung 1 sehen Sie den Anwendungs-Stack. Die Liefer-/Versorgungskette (supply chain) auf der linken Seite stellt die Ressourcenbeziehungen dar, die Turbonomic von der Anwendung bis zur Cloud-Region abbildet, und kann weitere Komponenten wie Container-Pods, Speicher-Volumes, virtuelle Maschinen und mehr umfassen – je nach der Infrastruktur, die die Anwendung unterstützt. Dieses umfassende Verständnis macht die Empfehlungen von Turbonomic vertrauenswürdig und gibt den Cloud-Ingenieuren und -Betreibern die für Automatisierungen notwendige Sicherheit. Für dieses AWS-Konto hat Turbonomic 110 anstehende Skalierungsmaßnahmen identifiziert.

Abbildung 1

Abbildung 2

Mit einem Klick auf "SHOW ALL" gelangen Nutzer zum Action Center von Turbonomic (siehe Abbildung 2). Das Diagramm stellt alle für dieses AWS-Konto verfügbaren Skalierungsaktionen dar. Das Dashboard zeigt wichtige Informationen wie Kontonamen, Instance-Typ, Rabattabdeckung und On-Demand-Kosten. Ein Klick auf "EXECUTE ACTIONS" in der oberen rechten Ecke erlaubt es Ihnen, verschiedene Aktionen auszuwählen und auszuführen.

Unter "DETAILS" fasst Turbonomic zusätzliche Informationen zu einer Aktion zusammen und berücksichtigt diese bei Empfehlungen. Im Beispiel (siehe Abbildung 3) muss die Instanz verkleinert werden, da sie eine zu geringe Auslastung von vCPU, VMem und Nettodurchsatz aufweist. Turbonomic informiert zudem über die Kostenauswirkungen einer Aktion, die resultierende CPU- und Speichernutzung, die Betriebszeit und den Nettodurchsatz.

Abbildung 3

Skalieren von Instanzen

Öffentliche Cloud-Umgebungen sind kurzlebig: Um Budget- und Leistungsziele zu erreichen, müssen AWS-Kunden ihre Instanzen sowohl vertikal (Rightsizing) als auch horizontal skalieren. Bei der horizontalen Skalierung wird die Lastverteilung von Anwendungen überwacht. Nimmt die Last aufgrund der gestiegenen Nachfrage zu, skalieren die Instanzen. Wird die Last im Zuge der horizontalen Skalierung auf mehrere Instanzen verteilt, erhöht das die Leistung sowie die Zuverlässigkeit.

Bei veränderter Nachfrage gilt es, die Instanzen zurückzuskalieren, um unnötige Kosten zu vermeiden. AWS-Kunden können für die horizontale Skalierung Ihrer Umgebung AWS EC2 Autoscaling nutzen. Dieses Tool obliegt jedoch Einschränkungen benutzerdefinierter Richtlinien und skaliert nur für bestimmte EC2-Instanzen, die sogenannten Auto Scaling Groups.
Um die horizontale Skalierung zu optimieren, ist eine Automatisierung in Echtzeit erforderlich. IBM Turbonomic führt kontinuierlich Skalierungsaktionen durch – so können Anwendungen immer zu den niedrigsten Kosten arbeiten.

Abbildung 4

Im Beispiel (Abbildung 4) sehen Sie ein AWS-Konto, das skaliert werden muss.

Die horizontale Skalierungsaktion für dieses AWS-Konto führen Sie im Action Center unter Provision Actions“ aus (Abbildung 5). Hier finden Sie Informationen zu den Aktionen sowie zu den dazugehörigen Workloads, wie z. B. den Container-Cluster, den Namespace und das Risiko für den Workload, in diesem Fall die Transaktionsüberlastung.

Abbildung 5

Abbildung 6

Unter „Action Details“ führt Turbonomic die Gründe auf, eine Aktion durchzuführen (siehe Abbildung 6). Im Beispiel kommt es bei einem Container-Pod zu Transaktionsüberlastungen und es muss zusätzliche CPU bereitgestellt werden, um die Leistung zu verbessern. Turbonomic zeigt auch alle Details des Container-Pods an, darunter Name, Workload-Controller, Namespace und Container-Cluster.

Pausieren von Instanzen

Eine weitere Möglichkeit, die Kosten in der AWS-Cloud zu senken, besteht darin, aktuell nicht benötigte Instanzen zu pausieren (suspend). Das ist beispielsweise außerhalb der Geschäftszeiten sinnvoll, wenn sich Instanzen im Leerlauf befinden, aber voraussichtlich in naher Zukunft wieder gebraucht werden. Löschen Sie eine Instanz, gehen alle Daten, die sich auf dem angeschlossenen Elastic Block Storage (EBS)-Volume befinden, ebenfalls verloren. Beim Pausieren löschen Sie die Daten auf dem angehängten EBS-Volume jedoch nicht. Nach dem Pausieren wird das EBS-Volume einfach an eine neu bereitgestellte Instanz angehängt, was eine schnellere Startzeit ermöglicht.

AWS CloudWatch hilft AWS-Kunden dabei, ungenutzte EC2-Instanzen zu pausieren. So sendet es einen Alarm, wenn eine Instanz eine durchschnittliche CPU-Auslastung von weniger als 10 % über mehr als 24 Stunden aufweist. Benutzeren müssen allerdings die zu überwachenden Instanzen sowie die entsprechenden Auslastungsschwellenwerte bestimmen.
IBM Turbonomic identifiziert Instanzen automatisch und gibt Empfehlungen für die Pausierung.

Dafür müssen Kunden zunächst ein AWS-Konto mit einer ausstehenden Suspend-Aktion auswählen (siehe Abbildung 7).

Abbildung 7

Abbildung 8

Um die Pausierung auszuführen, reicht es, die entsprechende Aktion im Action Center zu bestätigen. Auf der Registerkarte "Suspend Actions" sehen Nutzer die VMem-, VCPU- und VStorage-Kapazität für jede Instanz mit einer ausstehenden Aktion (Abbildung 8).

Zu jeder Aktion lassen sich Details einsehen (siehe Abbildung 9). Diese umfassen den Grund für die Aktion – im Beispiel die Verbesserung der Infrastruktureffizienz – die Kostenauswirkungen, das Alter der Instanz, die virtuelle CPU und den Speicher sowie die Anzahl der Verbraucher.

Abbildung 9

Reserve / Nutzen von Discounts

Nutzer von Turbonomic profitieren außerdem von Preisnachlässen durch die Optimierung reservierter Instanzen.

Mit AWS Cost Explorer gibt es zwar auch ein natives Tool, welches Reserved Instances (RI) -Kaufempfehlungen anbietet. Die Empfehlungen generiert Cost Explorer aus der individuellen Kontonutzung der letzten 60 Tage. Das Tool macht allerdings keine Prognosen und geht davon aus, dass die historische Nutzung die zukünftige Nutzung in seinen Empfehlungen widerspiegelt.
Die Analyse-Engine von IBM Turbonomic erfasst und zeigt die mit Public Cloud-Anbietern ausgehandelten Tarife automatisch und generiert anschließend spezifische Kauf- und Skalierungsaktionen für reservierte Instanzen. Somit können Kunden den vorhandenen RI-Bestand voll ausschöpfen und die Abdeckung von Reservierung zu Instanz maximieren.

Abbildung 10

Im Beispiel sehen Sie ein AWS-Konto, bei dem Maßnahmen anstehen, um RI-Auslastung und -Abdeckung zu erhöhen (siehe Abbildung 10).

Die Tabelle (Abbildung 11) stellt die "Kauf"-Aktionen dar, die Sie im Action Center ausführen können, um die Reichweite der RI zu erhöhen. Einige wichtige Angaben sind die Plattform, auf der die RI gekauft wird, die Laufzeit der RI, die Zahlungsart und die Region.

Abbildung 11

Abbildung 12

Unter der Registerkarte „DETAILS“ finden Sie weitere Informationen zu der Aktion, z. B. die Kostenauswirkungen und die daraus resultierende Deckung der RI (siehe Abbildung 12).

Für längerfristige Bindungen bietet Turbonomic sogenannte Instanzplanungsszenarien mit zusätzlichen Anpassungsmöglichkeiten an. Nutzer wählen auf dem Dashboard links einfach "PLAN" und dann "NEUER PLAN" aus. Anschließend können sie zwischen diversen Reservierungsplanungsoption wählen (Abbildung 13).

Abbildung 13

Abbildung 14

Zunächst müssen Sie den Umfang des Kaufplans für die Reservierung angeben. Zu diesem Zweck wählen Sie AWS aus. Turbonomic-Nutzer können den Geltungsbereich auch nach benutzerdefinierten Gruppen, Konten, Rechnungsfamilien und Regionen eingrenzen (siehe Abbildung 14).

Nach Angabe der Zielplattform (Scope) des Reservierungsplans konfigurieren Sie den Plan für die bevorzugte Angebotsklasse, Laufzeit und Zahlungsart (Abbildung 15). Zusätzlich können Sie den historischen Nutzungszeitraum anpassen, den Turbonomic analysieren soll. Zudem lässt sich bestimmen, ob Daten von gelöschten VMs verwendet werden sollen oder nicht.

Abbildung 15

Abbildung 16

Nach Ausführung des Plans stellt Turbonomic ein Dashboard zur Verfügung (siehe Abbildung 16). Dieses vergleicht die Cloud-Kosten zum jetzigen Zeitpunkt mit denen nach Ausführung des Plans. Der Vergleich umfasst RI-Abdeckung, RI-Auslastung, On-Demand-Rechenkosten und reservierte Rechenkosten. Turbonomic bietet auch Einblicke in die Zuordnung virtueller Maschinen und den Rabattbestand.

Schließlich fasst Turbonomic unter "PLAN ACTIONS" alle Aktionen im Rahmen des VM-Reservierungsplans zusammen (siehe Abbildung 17).

Abbildung 17

Löschen ungenutzter (unattached) Ressourcen

Wie bereits erwähnt, stellt das Betriebskostenmodell von Amazon Web Services Kunden nicht nur die aktiv genutzten Ressourcen, sondern den gesamten Pool an verfügbaren Ressourcen in Rechnung. Wenn Unternehmen neue Versionen in ihrer Umgebung bereitstellen, bleiben einige Ressourcen ungebunden (unattached). Ungebundene Ressourcen liegen dann vor, wenn Kunden eine Ressource erstellen, diese aber nicht mehr vollständig nutzen. Nach der Entwicklung können Hunderte von verschiedenen Ressourcentypen ungebunden bleiben. Das Löschen dieser reduziert die Verschwendung von Cloud-Ausgaben erheblich.

Abbildung 18

Abbildung 18 zeigt ein AWS-Konto, das 230 ungebundene Ressourcen identifiziert hat, die entfernt werden können. Ähnlich wie beim Pausieren ungenutzter Instanzen haben Kunden mit AWS CloudWatch auch die Möglichkeit, EC2-Instanzen zu löschen. AWS CloudWatch sendet einen Alarm an die Nutzer, um eine Instanz auf Grundlage von Auslastungsschwellen zu entfernen.

Die Informationen, die in der Kategorie "Löschen" des Aktionscenters aufgeführt sind (Abbildung 19), umfassen die Größe des EBS-Volumens, die Speicherebene, die Zeitspanne, in der es nicht angebunden war, und die Kosten, die durch das Entfernen des Volumens entstehen.

Abbildung 19

Um einen zusätzlichen Einblick in die Auswirkungen dieser Löschaktionen zu erhalten, wählen Sie die Registerkarte "DETAILS" (Abbildung 19). Dort finden Sie zusätzliche Informationen, wie z. B. Details zum Volumen, ob die Aktion störend ist, die Auswirkungen auf die Ressourcen sowie die Kosten.

Fazit: Maximieren Sie den Mehrwert von AWS mit Automatisierung!

Für Cloud-Engineering- und Betriebsteams, die ihre Budgetziele erreichen möchten, ohne die Customer-Experience zu beeinträchtigen, bietet IBM Turbonomic einen bewährten und vertrauenswürdigen Weg. Nur Turbonomic ist in der Lage, Ihre AWS-Umgebung zu analysieren und die Echtzeit-Anwendungsnachfrage kontinuierlich mit einer beispiellosen Anzahl von Konfigurationsoptionen, EC2-Berechnungen, EBS-Volumes, AWS RDS-Datenbanken und bestehenden Rabatten abzugleichen.

Möchten Sie die Ausgaben in Ihrer AWS-Umgebung so schnell wie möglich reduzieren? Die Automatisierung von IBM Turbonomic kann operationalisiert werden, sodass Teams sofort und kontinuierlich greifbare Ergebnisse sehen und gleichzeitig einen ROI von 471% in weniger als sechs Monaten erzielen (Quelle: Forrester: Total Economic Impact of IBM Turbonomic Application Resource Management). Gerne stehen wir Ihnen hierbei beratend zur Seite.

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Weiterführende Links

IBM Turbonomic Sandbox: Hier können sie Turbonomic selbst ausprobieren und in einer Spielumgebung erforschen.
Demo: Wollen Sie sehen, wie Turbonomic auch auf Ihre Use-Cases passt? Fragen Sie uns einfach hier nach einer Demo,
Studie: Lesen Sie hier die Studie von Forrester Consulting um zu erfahren, welche Resultate Kunden mit Turbonomic erzielt haben.

Über den Autor: Dominic Lehr

Dominic Lehr ist Principal bei der TIMETOACT GROUP. Er hat mehr als 10 Jahre Projekterfahrung im Bereich Monitoring und ist Teil des Geschäftsbereichs Monitoring und Service Assurance..

Dominic Lehr

Principal Monitoring & Service Assurance TIMETOACT GROUP +49 (0) 174 88 77 592

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