Экономное облако: как бизнесу сократить расходы на инфраструктуру до 70%

Облачные технологии становятся все более гибкими и доступными, но у бизнеса все равно есть возможности дополнительно оптимизировать затраты на содержание инфраструктуры. Например, используя прерываемые виртуальные машины. Как они помогают экономить, какие несут риски и кому подходят? Разбираемся в вопросах с Сергеем Андриевским, техническим директором «Инферит Облако» (входит в экосистему «Инферит», ГК Softline).

Как работают прерываемые виртуальные машины

Прерываемые ВМ — это особый тип вычислительных ресурсов, отличающийся экономичностью и ограниченным временем работы. В отличие от стандартных ВМ, они гарантируют стабильную доступность только в течение 24 часов, однако позволяют значительно сократить расходы.

Ключевая особенность прерываемых ВМ — ограниченное время работы. Благодаря этому и достигается относительно низкая стоимость услуги, что помогает бизнесу оптимизировать бюджет. Время работы может быть разным — зависит от провайдера.

Рассмотрим западную модель прерываемых ВМ, например, Amazon Web Services. Здесь действует принцип аукциона, в нем есть установленная стоимость, или спотовая цена, которая меняется динамически в зависимости от спроса и предложения. Также есть сумма, которую пользователь готов платить за инстанс.

При запуске экземпляра пользователь указывает максимальную ставку — цену, которую он готов платить за час. Как только максимальная ставка превышает установленную стоимость, инстанс начинает работать. Когда установленная стоимость превышает максимальную ставку, инстанс может быть прерван или завершен. 

В России распространена иная модель работы прерываемых виртуальных машин. Если посмотрим на примере провайдера «Инферит Облако», то ресурсы прерываемых ВМ предоставляются за фиксированную стоимость.

Алгоритм работы остается привычным — клиент выбирает конфигурацию виртуальной машины (инстанса), включая количество vCPU и объем RAM, тип диска и объем хранилища, операционную систему. Далее инстанс начинает работу, без торгов и ожиданий — она продолжается на протяжении 24 часов. Здесь клиент знает заранее, когда работа прервется. При необходимости, инстанс возможно запустить заново.

Какие опасения связаны с услугой

Слово «прерываемые» может вызвать опасения, которые стоит разобрать.

Потеря данных из-за автоматического прерывания. У прерываемых ВМ нет механизмов автоматического сохранения состояния. Это одна из причин низкой стоимости услуги. 

При этом можно использовать автоматическое резервное копирование критичных данных по расписанию, а также внедрить чекпоинты в свои приложения. Данные подходы не только минимизируют риски потерь информации, но и делают рабочие процессы более устойчивыми к сбоям.

Непредсказуемость рабочих процессов. С одной стороны, ограничение в 24 часа усложняет планирование задач и увеличивает издержки. Однако, ограничение становится преимуществом при правильном планировании. Например, можно использовать инструменты автоматического запуска и оркестрации, применять механизмы IaC или систем управления конфигурациями, которые позволяют разбить длительные процессы на логические этапы с сохранением промежуточных результатов.

Нет SLA и гарантий доступности. SLA определяет, какое количество времени (в процентах) услуга гарантированно доступна. Возможные риски уравновешиваются экономией средств в диапазоне 50-70% от основных затрат на инфраструктуру.

Проблемы при восстановлении рабочего состояния. После каждого прерывания необходимо не только перезапустить ВМ, но и восстановить прежнее рабочее состояние системы, включая настройки, данные и запущенные процессы. В этом случае логично использовать образы машин (snapshots) с предустановленными настройками.

Возможная сложность управления масштабными вычислительными задачами. Если прерываемых ВМ десятки или сотни и они прекращают работу в разное время, становится сложно поддерживать целостность распределенных вычислений. Требуются продвинутые инструменты оркестрации.

Где выгодно использовать прерываемые ВМ

Прерываемые виртуальные машины отлично подходят для задач, где важна экономия, а не постоянная доступность.

Решение задач с высокой вычислительной нагрузкой. Например, в рендеринге графики, научных вычислениях и анализе большого объема данных. Можно запускать десятки параллельных инстансов, чтобы ускорить и удешевить обработку. 

Пример: анимационная студия использует прерываемые ВМ для рендеринга сцен мультфильма. Для этого она распределяет кадры по разным инстансам. Это ускоряет процесс и помогает экономить на инфраструктуре без потери качества продукта.

Или группа ученых проводит климатическое моделирование. Для упрощения они разбивают расчеты по регионам: если одна прерываемая ВМ перестает работать, расчеты по другим регионам продолжаются, а прерванные перезапускаются с последнего сохраненного этапа, как только инстанс вновь становится доступен.

Распределенные вычисления. Технически прерываемые ВМ вписываются в современные архитектуры распределенных вычислений. Hadoop-кластеры и Kubernetes-инсталляции проектируются с учетом устойчивости к сбоям отдельных узлов, что делает их естественными кандидатами для работы на прерываемых ресурсах. 

CI/CD пайплайны тоже выигрывают от использования таких машин, так как процессы сборки и тестирования можно легко перезапустить в случае прерывания работы.

Пример: компания использует кластер Hadoop для анализа больших объемов данных. Если одна из прерываемых ВМ выключается, система автоматически перераспределяет задачи между оставшимися.

Разработка и тестирование. Процессы разработки и тестирования получают выгоду от использования прерываемых машин, ведь редко требуют круглосуточной доступности, а рабочие нагрузки, как правило, ограничены рабочими часами команды. 

Нагрузочное тестирование, требующее значительных ресурсов на короткие периоды, становится гораздо доступнее при использовании прерываемых ВМ. Это позволяет командам проводить более частые и масштабные тесты.

Пример: ИТ-компания тестирует новый релиз веб-приложения, моделируя высокий трафик. Для этого они запускают сотни прерываемых ВМ, чтобы нагрузить сервер и выявить потенциальные проблемы.

Другой пример: стартап разрабатывает мобильное приложение и постоянно тестирует его на разных устройствах и средах. Команда создает тестовые окружения на прерываемых ВМ, которые запускаются только на время тестирования. Это позволяет экономить бюджет, не арендуя серверы 24/7, ведь в этом нет необходимости.

Пакетная обработка данных. Прерываемые ВМ подходят для задач, которые можно разделить на независимые блоки и выполнять в пакетном режиме. Это особенно актуально для обработки логов, ETL-процессов (извлечение, трансформация, загрузка данных) и генерации аналитических отчетов. Такие задачи не требуют постоянной доступности серверов и могут быть повторно запущены без критических последствий.

Пример: компания анализирует пользовательские логи для выявления аномалий в поведении клиентов. Разбив процесс на небольшие задачи, они используют прерываемые ВМ, чтобы обрабатывать отдельные фрагменты данных. Тем самым компания снижает затраты на инфраструктуру, но не теряет в скорости обработки.

Резервное копирование и восстановление данных. Создание резервных копий, перенос и восстановление данных — это задачи, где не требуется круглосуточная работа, но периодически нужны высокие вычислительные мощности. Прерываемые ВМ как раз помогают в таких случаях выполнить задачу и при этом сэкономить.

Пример: компания хранит данные клиентов в облаке и раз в сутки делает резервное копирование. Вместо постоянных мощных серверов она использует прерываемые ВМ, которые запускаются только на время выполнения задачи. Это снижает затраты, так как ресурсы используются по факту выполнения работы, а не постоянно.

В общих чертах прерываемые ВМ будут полезны в проектах с гибкими требованиями к вычислительным ресурсами и когда не критична стабильность работы.

Рекомендации по использованию ВМ

1. Прерываемые ВМ предлагают экономию средств, до 50-70%, по сравнению с обычными виртуальными машинами аналогичной конфигурации. Это позволяет оптимизировать облачные расходы для проектов с ограниченным бюджетом, научных проектов или стартапов.
2. Снижение стоимости достигается за счет более эффективного использования вычислительных ресурсов, что дает возможность перенаправить сэкономленные средства на развитие других направлений бизнеса или масштабирование проекта.
3. Прерываемые ВМ предоставляют доступ к тем же высокопроизводительным конфигурациям и аппаратным ресурсам, что и стандартные машины, но без необходимости длительной аренды.
4. Инструмент дает экономические преимущества, но его эффективное использование требует глубокого понимания связанных рисков и ограничений. Если тщательно оценить рабочие процессы и внедрить соответствующие стратегии, можно минимизировать негативные последствия прерываний.
5. Компаниям не стоит игнорировать FinOpS-практики, помогающие экономить на любой облачной инфраструктуре. К таким относится «Инферит Клаудмастер».