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本教程介绍云服务器ECS的成本构成和优势,并提供成本管理的推荐方案,帮助您通过成本管理节约成本,在保障业务快速发展的同时按照预算支出费用,获得最大成本收益。 成本构成 使用云服务器ECS时,成本包括两个方面: 拥有成本:各类资源和资源包的成本。 运维成本:使用云服务器ECS过程中产生的人力成本。 ECS成本构成 上云的成本优势 自建数据中心时,除硬件、网络、电力、机房、人力运维成本等直接成本外,还需要考虑升级、扩容等带来的规模成本,以及备份数据、实现高可用等带来的风险成本。随着业务发展扩大数据中心规模时,单位资源成本和数据中心复杂度会不断增长,而且容错率低。如果在业务变化时选型失误,更会增加额外的支出。 相比自建数据中心,使用云上资源时无须投入硬件、物理环境人力等成本,单位资源成本相对线性,所有资源按需取用,交付便利。除资源成本的优势外,云上资源还支持多种付费模式,方便进一步优化成本。 成本优化建议 使用云服务器ECS时,推荐您从以下方面管理成本: 归集成本 优化资源 升级换代 具备节约意识 实现自动化运维 归集成本 在用户中心,您可以查看费用账单中的信息了解消费情况,从多个维度追踪成本并确定优化对象。 使用费用账单的账单总览功能,查看账号消费趋势、产品消费分布等信息,把握整体消费情况。 使用资源组、标签等功能,从业务、部门、项目的等维度分类资源,以便统计相应成本。 使用费用账单的账单明细功能,查看详细的资源消费情况。通过设置的资源组和标签,在更细粒度汇总各类资源的成本。 例如,创建标签部门:研发、部门:财务、部门:IT,并为ECS实例绑定标签。在查看账单明细时,通过标签筛选对应部门使用的资源,汇总成本用于确定优化对象。 优化资源 发现成本偏高的资源后,您可以从多个角度监控资源的情况,确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 监控资源的使用情况。 监控资源利用率,评估当前配置是否过高。例如CPU、内存、云盘、带宽等资源的利用率。 监控闲置的资源,避免浪费。例如升配但未重启的实例、未匹配实例的预留实例券、未挂载的云盘、未关联的EIP等。 监控资源使用周期。如果长期使用按量付费实例、云盘等资源,考虑以更实惠的方式购买,例如包年包月、资源包等。 监控资源生命周期,了解包年包月资源的到期日,及时续费。例如包年包月实例、预留实例券、存储容量单位包等。 选择合适的实例规格。 实例规格对云服务器ECS成本有较大影响,根据业务场景选择最佳性价比的实例规格,并调整合适的数量。在满足业务需求的同时追求高资源利用率,降低成本。 例如针对短视频场景,目前使用d1ne.14xlarge(60台),监控ECS实例发现内存使用率合理,但CPU相对空闲。因此可以采取以下方案: 适当降低CPU和内存比,满足业务需求的同时提高CPU利用率。查看实例规格详情发现d1ne实例为1:4,d2实例为1:5.5左右。使用d2s.8xlarge(85台)替换d1ne.14xlarge(60台),规格从14xlarge降为8xlarge,约节省23%的成本。 更多实例配置选型的介绍,请参见选型配置。 组合多种付费模式。 不同类型的业务对资源使用周期有不同要求。为每一类业务确定合适的付费模式,灵活组合达到最优效果。 针对稳定业务负载,使用包年包月、预留实例券。 针对有状态且动态变化的业务负载,使用按量付费。 针对无状态且可容错的业务负载,使用抢占式实例。 利用DDH复用ECS实例资源。 针对CPU绝对稳定性要求不严苛的场景,例如开发测试环境,使用超分型DDH部署更多同等规格的ECS实例,降低单位部署成本。 部署在DDH上的ECS实例停机时不占用资源,您也可以在生产环境业务流量的低峰期停止部分ECS实例,使用生产环境的空闲资源运行可预期周期的测试任务,例如离线计算、自动化测试等。 升级换代 处理器等硬件持续更新换代,提高性能的同时降低成本。云服务器ECS也会持续升级,为您提供性价比更高的产品。 新实例规格性价比优于老实例规格。例如,从g5.2xlarge升级到g6.2xlarge的性能和价格对比如下: 性能 价格 整形运算性能提升40% 浮点运算性能提升30% 内存带宽提升15% 内存空闲延迟降低40% 内网带宽提升220% 预付费包年成本降低6% 按量付费成本降低43% 为保证您可以及时使用新一代实例规格,建议您: 设计的应用具备鲁棒性,在不同实例规格上可以正常运行。 关注阿里云官网中实例规格的发布情况,及时评估是否需要更换。 升级换代示例 按照以下参考替换方案,保证CPU、内存配置相同的前提下,可以提升性能并至少节约15%的实例成本: 当前实例规格族 首选推荐 备选推荐 sn1、sn2 c6 g6 r6 c5、sn1ne g5、sn2ne r5、se1ne c4 hfc6、c6 hfc5、c5 ce4 r6 r5、se1ne cm4 hfc6 hfc5、g5 n1、n2、e3 c6 g6 r6 c5、sn1ne g5、sn2ne r5、se1ne t1 s1、s2、s3 m1、m2 c1、c2 c6 g6 r6 c5、sn1ne g5、sn2ne r5、se1ne 具备节约意识 云上资源的一个特点是按需取用,避免了自建数据中心所需的高昂一次性投入。针对按需取用的特点,您需要将成本优化融入到日常工作中,持续推进才能获得理想的优化成果。下面列举几个典型操作,您可以以此为模板进一步细化,形成贴合自身情况的方案。 定期召开成本会议。定期和成本相关方(例如财务、研发等团队)评审预算执行情况,评估优化成果,改进优化策略。 强制使用标签。利用标签按业务、环境、责任人等维度标记资源,便于日常成本追踪。 分类资源并定制合适的使用方式。例如针对短期项目的开发测试环境,优先选用按量付费实例部署,项目结束后及时释放实例。 避免资源闲置。定期盘点资源使用情况,明确闲置资源的通知和处置流程。 及时续费。对包年包月资源,提前申请预算,避免到期释放后重新购买部署增加额外成本。 实现自动化运维 阿里云也提供了丰富的运维类产品,帮助您提高运维效率,降低运维的人力成本。例如: 弹性伸缩:持续维护跨付费模式、跨可用区、跨实例规格的实例集群。适合业务负载存在峰谷波动的场景。 弹性供应:一键部署跨付费模式、跨可用区和跨实例规格的实例集群。适合需要快速交付稳定算力,同时使用抢占式实例降低成本的场景。 运维编排:以模板的方式定义一组运维操作,高效执行运维任务。适合事件驱动运维、定时运维、批量运维、跨地域运维等场景。 资源编排:一键部署并维护包含多种云资源和依赖关系的资源栈。适合交付整体系统、克隆环境等场景。
1934890530796658 2020-03-26 09:53:47 0 浏览量 回答数 0

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递归是一种算法结构,回溯是一种算法思想,一个递归就是在函数中调用函数本身来解决问题,回溯就是通过不同的尝试来生成问题的解,有点类似于穷举,但是和穷举不同的是回溯会“剪枝”,意思就是对已经知道错误的结果没必要再枚举接下来的答案了,比如一个有序数列1,2,3,4,5,要找和为5的所有集合,从前往后搜索我选了1,然后2,然后选3 的时候发现和已经大于预期,那么4,5肯定也不行,这就是一种对搜索过程的优化。 回溯分析是追踪决策的特性之一。 是指对原始决策的产生机制、决策内容、主客观环境等进行分析.从起点开始,按顺序考察导致决策失误的原因、问题的性质、失误的程度等。 [算法分析] 为了描述问题的某一状态,必须用到它的上一状态,而描述上一状态,又必须用到它的上一状态……这种用自已来定义自己的方法,称为递归定义。例如:定义函数f(n)为: f(n)=n*f(n-1) (n>0) f(n)=1 (n=0) 则当0时,须用f(n-1)来定义f(n),用f(n-1-1)来定义f(n-1)……当n=0时,f(n)=1。 由上例我们可看出,递归定义有两个要素: (1)递归边界条件。也就是所描述问题的最简单情况,它本身不再使用递归的定义。 如上例,当n=0时,f(n)=1,不使用f(n-1)来定义。 (2)递归定义:使问题向边界条件转化的规则。递归定义必须能使问题越来越简单。 如上例:f(n)由f(n-1)定义,越来越靠近f(0),也即边界条件。最简单的情况是f(0)=1。 递归算法的效率往往很低, 费时和费内存空间. 但是递归也有其长处, 它能使一个蕴含递归关系且结构复杂的程序简介精炼, 增加可读性. 特别是在难于找到从边界到解的全过程的情况下, 如果把问题推进一步,其结果仍维持原问题的关系, 则采用递归算法编程比较合适. 递归按其调用方式分为: 1. 直接递归, 递归过程P直接自己调用自己; 2. 间接递归, 即P包含另一过程D, 而D又调用P. 递归算法适用的一般场合为: 1. 数据的定义形式按递归定义. 如裴波那契数列的定义: f(n)=f(n-1)+f(n-2); f(0)=1; f(1)=2. 对应的递归程序为: Function fib(n : integer) : integer; Begin if n = 0 then fib := 1 { 递归边界 } else if n = 1 then fib := 2 else fib := fib(n-2) + fib(n-1) { 递归 } End; 这类递归问题可转化为递推算法, 递归边界作为递推的边界条件. 2. 数据之间的关系(即数据结构)按递归定义. 如树的遍历, 图的搜索等. 3. 问题解法按递归算法实现. 例如回溯法等. 从问题的某一种可能出发, 搜索从这种情况出发所能达到的所有可能, 当这一条路走到" 尽头 " 的时候, 再倒回出发点, 从另一个可能出发, 继续搜索. 这种不断" 回溯 "寻找解的方法, 称作 " 回溯法 ". [参考程序] 下面给出用回溯法求所有路径的算法框架. 注释已经写得非常清楚, 请读者仔细理解. Const maxdepth = ????; Type statetype = ??????; { 状态类型定义 } operatertype = ??????; { 算符类型定义 } node = Record { 结点类型 } state : statetype; { 状态域 } operater :operatertype { 算符域 } End; { 注: 结点的数据类型可以根据试题需要简化 } Var stack : Array [1..maxdepth] of node; { 存当前路径 } total : integer; { 路径数 } Procedure make(l : integer); Var i : integer; Begin if stack[L-1]是目标结点 then Begin total := total+1; { 路径数+1 } 打印当前路径[1..L-1]; Exit End; for i := 1 to 解答树次数 do Begin 生成 stack[l].operater; stack[l].operater 作用于 stack[l-1].state, 产生新状态 stack[l].state; if stack[l].state 满足约束条件 then make(k+1); { 若不满足约束条件, 则通过for循环换一个算符扩展 } { 递归返回该处时, 系统自动恢复调用前的栈指针和算符, 再通过for循环换一个算符扩展 } { 注: 若在扩展stack[l].state时曾使用过全局变量, 则应插入若干语句, 恢复全局变量在 stack[l-1].state时的值. } End; { 再无算符可用, 回溯 } End; Begin total := 0; { 路径数初始化为0 } 初始化处理; make(l); 打印路径数total End.
寒凝雪 2019-12-02 01:24:19 0 浏览量 回答数 0

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