Padroneggiare la riduzione dei costi di AWS: errori che fanno lievitare la bolletta

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Jan Kammerath

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La capacità di AWS di fornire risorse quasi infinite è eccezionale e non dovrai mai considerare i vincoli delle risorse quando crei applicazioni native del cloud. C'è però il fattore economico e nessuno ha budget infiniti. Recentemente ho ridotto del 65% la fattura AWS della mia azienda per una serie di account, ovvero un risparmio sui costi di circa $ 60.000 all'anno. Non hai bisogno di software o strumenti sofisticati per gestire i costi poiché AWS fornisce già una serie di servizi per tenere sotto controllo i costi. I fattori di costo sono quasi sempre gli stessi per la maggior parte dei conti e delle aziende.

Un approccio altamente consigliato è quello di rivedere i costi AWS almeno su base trimestrale, idealmente su base mensile. Ciò non include solo la revisione delle fatture, ma anche l'analisi dei servizi con AWS Cost Explorer. Sebbene Cost Explorer ti offra una visione approfondita di ciò che determina i tuoi costi, non fornisce soluzioni su come ridurli. Per molti dei fattori che determinano i costi, dovrai spesso analizzare l'utilizzo del servizio utilizzando CloudWatch. Diamo un'occhiata a questi fattori di costo e a come contrastarli. Esamineremo anche molti fattori di costo che non troverai nella documentazione o nei consigli ufficiali di AWS.

Il fattore di costo più comune che ho riscontrato in numerose aziende è l’overprovisioning. Non sorprende che il provisioning eccessivo sia menzionato anche nelle certificazioni AWS Solutions Architect. Si riferisce al provisioning di risorse con memoria e capacità di elaborazione ben superiori alla capacità richiesta per l'applicazione. Possono trattarsi di istanze EC2 con troppa memoria o funzioni Lambda allocate con memoria eccessiva o timeout di esecuzione lunghi.

Potrebbe sembrare sciocco fornire una funzione Lambda con soli 512 MB di memoria. Tuttavia, se le statistiche di esecuzione mostrano che una funzione Lambda utilizza meno di 400 MB, dovresti considerare di ridurre la memoria allocata. Un approccio comune per molti sviluppatori consiste nel distribuire Lambda con troppa memoria e timeout di esecuzione troppo lunghi. Se il tuo lambda si trova dietro un gateway API, sei comunque limitato a un'esecuzione massima di 30 secondi. La potenza di elaborazione o le vCPU disponibili di Lambda sono direttamente correlate allo spazio assegnato...