如何利用容器降低云成本?

本文涉及的产品
容器镜像服务 ACR,镜像仓库100个 不限时长
简介:

尽管主流的几大公有云提供商已实现了超乎想象的效率,然而,在任何给定的时间里,它们仍然具有闲置的过剩产能。为了使这些资源能够得到有效利用,并获得一些回报,AWS和Google Compute Engine都愿意以极低的折扣出售这些资源,折扣力度通常有90%。

 

这其中有什么内幕?价格是由市场驱动的,由最高出价者设定。这是典型的市场模式:资产价值由市场需求驱动。然而,对于公有云用户来说,挑战在于,在任何给定的时间,如果有人出价超过你,你所使用的spot实例将会被回收。在Amazon,云服务终止前您有两分钟的时间来清空该实例,同样情况下Google Cloud给您预留的时间是30秒。

 

这种波动使大多数使用公有云的公司对这种模式保持审慎态度。如果用户在任何时刻都可能丢失服务器,特别是在设置服务器就绪耗时比较长的情况下,该如何保持用户的应用程序的运行呢?配置管理工具需要10分钟甚至更长时间来安装软件包并部署应用程序,这种情况并不罕见。设置服务器所需的时间之长,加上临界期时间之短,使有效使用这些折扣实例类型变得非常有挑战性。


容器如何帮助优化云成本


您可能已经猜到,通过使用现货市场,容器可以助您很好地解决这个问题。比起传统的动态的、脚本化或配置管理驱动的方法,容器的预构性意味着启动时间可以大大缩短。所需的包、应用程序代码和各种文件都在构建时就绪,并被写入到一个压缩归档(Docker镜像)中。这意味着应用程序启动时间在一分钟以内,已是可以实现的了。

 

此外,容器让您可以安心地将应用程序部署到新的主机上,并且放心其一定会按预期方式工作。独立的依赖模型意味着应用程序需要的一切都将贯穿全程。您无需担心您的自动化工具会在所需软件包的某个步骤中失败,最终变成一个坏了的节点。


利用Rancher和Spotinst优化云成本


为了进一步提高使用现场实例的稳定性,你可以利用一些诸如Spotinst Elastigroup的优秀产品。Spotinst Elastigroup使用预测算法来帮助您预测市场行为,并且可以在不同的现货类型(基于价格和可用性)和按需等价物的情况下,在市场驱动现货价格高于列表时抢先一步迁移工作负载。Spotinst作为预测层,将会确保您获得最佳的计算成本,以满足您的需求。

 

使用Spotinst,您只需创建一个适用于您的主机的实例类型池,Spotinst将根据当前价格和市场稳定性等因素选择提供哪些服务。您要做的就是定义您想要用作主机的实例类型。由于Spotinst是与云无关的,您可以在AWS、GCP和Azure中定义单独的Elastigroup,并根据您的喜好使用Spotinst API进行缩放。(欲了解更多关于Elastigroups如何获得现货市场帮助您优化成本的信息,请点击此处)。

 

Spotinst长期提供与Rancher的原生集成,自动将替换节点添加到Rancher集群,从而可以将被用于替换的节点上的容器逐渐迁移。Spotinst将指示Rancher暂停每个即将中断的容器,并将其重定位到另一个实例。与Rancher的集成使成功使用现货市场变得更加容易,同时不会牺牲应用程序的性能。


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本文转自 RancherLabs 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/12462495/1932976

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