kosten . In diesem Szenario erzielen Sie somit tägliche Einsparungen von $ 557 .
Und dies ist die Berechnungsformel :
1 Std . Einsparung
$
0,796 / Std . 700 Instanzen
$
557 / Tag
Das ergibt wöchentliche Einsparungen von $ 2.786 und jährliche Einsparungen von $ 145.000 . Das ist wirklich eine Menge Geld . Lassen Sie uns noch weiter in die Tiefe gehen . Damit die obigen Zahlen stimmen , würden Sie alle Ihre Server in einem nutzungsbasierten Modell verwenden ( ohne Vorauszahlung für reservierte Instanzen ). Bei einer Vorauszahlung wären Ihre Kosten pro Stunde viel geringer gewesen und damit auch Ihre Einsparpotenziale . Darüber hinaus wird bei der Vorauszahlung davon ausgegangen , dass Sie die Server die meiste Zeit nutzen und sie nicht häufig starten und stoppen . Wenn Sie sie wie oben beschrieben häufig starten und stoppen , stimmt etwas in der Architektur und den Geschäftsmodellen nicht . Sie müssen Ihren Ansatz überdenken .
Setzen wir einmal voraus , dass die Architektur und die Geschäftsmodelle in Ordnung sind und Sie wirklich so wie beschrieben vorgehen müssen . In diesem Fall stellen sich die tatsächlichen Kosten dieser Server für Sie wie folgt dar :
700 Server 12 Std . ( 07:00 bis 19:00 ) 5 Tage / Woche
$
1.738.500
52 Wochen
$ 0,796 / Std .
Dies ist nun wirklich eine beeindruckende Zahl . Die Einsparungen betragen 8,3 % Ihrer gesamten Ausgaben für Rechenleistung ! Wenn Sie aber $ 1,7 Millionen im Jahr dafür ausgeben , einfach Server von einem Public Cloud-Anbieter zu mieten , stimmt es an anderer Stelle nicht . Sie haben entweder keine ordnungsgemäße Analyse der Gesamtbetriebskosten der Cloud-Nutzung durchgeführt , haben Ihre Anwendungen und Umgebungen nicht so konzipiert , dass sie die Vorteile der Cloud nutzen können , oder achten einfach nicht darauf , wohin das Geld fließt . Wenn diese Punkte alle zutreffen , denke ich nicht , dass Sie ein Unternehmen sind , das sich für „ reine “ Einsparungen von $ 145.000 interessiert – es sieht nicht so aus , dass dies für Sie einen großen Unterschied macht . Übrigens , Ihre eigentliche Cloud-Rechnung ist höchstwahrscheinlich viel höher , weil wir noch nicht über die Kosten für Speicher , Netzwerke , APIs usw . gesprochen haben .
Anwendungsfall 2 : Betrachten wir nun ein realistischeres Szenario als das oben genannte . Nehmen wir etwa Web-Server , die Lastspitzen im Datenverkehr verarbeiten müssen , oder Anwendungen , durch die regelmäßig eine Reihe von Servern gestartet wird , um hochkomplexe Berechnungen durchzuführen . Lassen Sie uns zunächst das Szenario mit den Web-Servern durchspielen . Ihr Unternehmen hat eine hoch interessante Website , die sehr beliebt ist . Sie haben 300 Web-Server ( c4 . groß – 2 vCPUs mit 3,75 GB RAM ), über die die Website betrieben wird . Die Web-Server befinden sich hinter einem Load Balancer und einer Auto- Scaling-Gruppe , die extra für Lastspitzen eingerichtet wurde . Die Kosten für jeden Server belaufen sich auf $ 0,10 / Stunde . Jeden Tag gibt es morgens Aktivitätsspitzen und dann wieder für ein paar Stunden am Nachmittag , wo die Kapazitäten um 40 % erhöht werden müssen . Das ist in der Tat eine Menge . Nehmen wir dies aber als Diskussionsgrundlage als gegeben hin . Wir wollen zudem den obigen Vergleich hinzuziehen , bei dem das Herunterfahren innerhalb von 1 Sekunde eine ganze Stunde einspart . Ihre jährlichen Einsparungen stellen sich nun wie folgt dar :
120 Server ( 300 Server x 40 %)
$ 0,10
2 Lastspitzen / Tag ( 1 Stunde Einsparung beim Herunterfahren am Morgen und 1 Std . am Abend )
365 Tage / Jahr
Das ist doch eine erhebliche Summe , die definitiv für andere Zwecke eingesetzt werden könnte .
Berechnen wir nun die Gesamtausgaben :
300 normale Server 24 Std ./ Tag
120 Scale-up-Server
$
8.760
$
262.800
2 Std ./ Lastspitze $ 0,10 / Std .
$
17.520
$ 0,10 / Std . 365 Tage / Jahr
2 Lastspitzen / Tag
Gesamt : $ 280.320
365 Tage / Jahr
WINTER 2018 | THE DOPPLER | 29