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云資源中的低成本戰(zhàn)斗機(jī)——競價(jià)實(shí)例,AWS、阿里云等六家云廠商完全用戶使用指南


說好的《六家云廠商價(jià)格比較:AWS、阿里云、Azure、Google Cloud、華為云、騰訊云(上篇)》下篇來啦~~

雖遲但到。

云端資源價(jià)格

預(yù)留實(shí)例:長期持有,批發(fā)路線,價(jià)格最便宜。

按需實(shí)例:即買即用,零售路線,價(jià)格最貴。

這兩種資源,基于不同區(qū)域/價(jià)格的六家云廠商價(jià)格對比,連同原始數(shù)據(jù)文檔我們已經(jīng)打包成了一份電子文檔,有興趣的可以文末加小F獲取。

可被搶占實(shí)例,中文世界一般叫競價(jià)實(shí)例。不同云廠商有不同的名字。

AWS:EC2 Spot Instances

Google Cloud:Preemptible VMs

阿里云:競價(jià)實(shí)例

Azure:LowPriority VMs

騰訊云:競價(jià)實(shí)例

華為云:競價(jià)計(jì)費(fèi)型實(shí)例

作為云資源中的低成本戰(zhàn)斗機(jī),最低可達(dá)到按需實(shí)例價(jià)格的10%。超便宜!!

所以,這也是為什么《全球半導(dǎo)體行業(yè)上云格局一覽和十個(gè)上云實(shí)踐問題的過來人解答》里芯片設(shè)計(jì)公司eSilicon和Astera Labs的CEO強(qiáng)推:不用會(huì)死!!(有點(diǎn)夸張了。。)

可被搶占實(shí)例,即競價(jià)實(shí)例有四個(gè)特點(diǎn):

第一、 便宜是真便宜。

第二、 不是人人都能用好。

第三、 不是你想要啥就有,不是你想用的時(shí)候就能用。

第四、 或遲或早,最終一定會(huì)被搶走。

對云廠商來說,可以閑置資源變廢為寶

對用戶來說,有最低到一折的便宜資源可用,缺點(diǎn)不少,但有利必有弊。

AWS、阿里云、Azure、Google Cloud、華為云、騰訊云,六家云廠商都已經(jīng)推出了各自的競價(jià)實(shí)例。名字略有不同,基本原理都是類似的。從最早2009年被AWS推出市場,到現(xiàn)在已經(jīng)超過十年了,而最新華為云的競價(jià)實(shí)例推出時(shí)間還不滿一年。

我們整理了一份:六家云廠商競價(jià)實(shí)例《完全用戶使用指南》


重點(diǎn)一:競價(jià)實(shí)例的價(jià)格


六家云廠商的價(jià)格:三家固定,三家可變。

固定的都是按需計(jì)費(fèi)模式價(jià)格的20%,可變的都能最高達(dá)到按需實(shí)例價(jià)格的10%。其中,騰訊云的情況有點(diǎn)特殊,現(xiàn)在執(zhí)行的是當(dāng)前階段特殊策略,以后應(yīng)該會(huì)變成可變價(jià)格

Azure的固定價(jià)格有點(diǎn)不同,對Linux提供80%的折扣,對Windows提供60%的折扣。

整體來說,競價(jià)實(shí)例的價(jià)格大約在按需實(shí)例的三分之一左右。

這里的折扣僅針對實(shí)例的vCPU和內(nèi)存價(jià)格有折扣。其他資源(包括系統(tǒng)盤、數(shù)據(jù)盤、網(wǎng)絡(luò)帶寬)的價(jià)格與按需實(shí)例的價(jià)格保持一致,沒有折扣。

單獨(dú)說說可變價(jià)格。

大體上來說,每家云廠商都有既定的資源總量。

優(yōu)先級(jí)第一的肯定是預(yù)留實(shí)例,用戶已經(jīng)提前付過錢了,可能是按月,也可以是按年,無論如何都是不能動(dòng)的。

其次就是按需實(shí)例,這個(gè)上下浮動(dòng)性就非常大,可能某個(gè)時(shí)間段大家用得很多,也可能正好沒什么人在用。

于是剩下的沒有被使用的資源就被云廠商拿出來低價(jià)售賣(畢竟哪怕放著不開機(jī)也是在燒錢),什么時(shí)候按前面兩種方式有用戶買了,這些被低價(jià)賣的資源就會(huì)被云廠商收回去。


這些便宜的閑置資源怎么定價(jià)呢?


第一步:我們假設(shè)有一個(gè)起點(diǎn),大家圍著一個(gè)既定規(guī)模的閑置資源池,每個(gè)人提出各自的資源需求,出一個(gè)價(jià)。


第二步:
各個(gè)云廠商根據(jù)各自的價(jià)格系統(tǒng)定出一個(gè)市場價(jià)格。

這個(gè)價(jià)格的制定機(jī)制基本是黑箱。我們姑且猜測是根據(jù)各自云廠商手頭的閑置資源數(shù)量以及各個(gè)買家的出價(jià),結(jié)合自身合理利潤需求得出的一個(gè)結(jié)果吧。

來自以色列一家技術(shù)機(jī)構(gòu)的Tsafrir等人研究了AWS的Spot價(jià)格,包括歷史價(jià)格,得出的結(jié)論是亞馬遜使用的是隨機(jī)預(yù)設(shè)價(jià)格來定價(jià)。墨爾本大學(xué)的Rajkumar Buyya等人分析了AWS上的spot instances,發(fā)現(xiàn)價(jià)格模型符合混合高斯分布。


第三步:
根據(jù)這個(gè)市場價(jià)格一刀切,出價(jià)高于市場價(jià)格的買家就獲得了你申請的資源,低于市場價(jià)格的就下次再來吧。

這里有個(gè)重點(diǎn):只要你申請到了資源,價(jià)格是以市場價(jià)格來計(jì)算的,跟出價(jià)無關(guān)。同一時(shí)間,所有買家都按同一個(gè)價(jià)格在使用資源。


關(guān)于市場價(jià)格,AWS以前是允許超過按需實(shí)例資源的價(jià)格的:像下圖中間那根線是按需實(shí)例價(jià)格,彩色線條是波動(dòng)的市場價(jià)格,波峰都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過按需實(shí)例價(jià)格。


2017年底,AWS開始調(diào)整成競價(jià)實(shí)例市場價(jià)格最多達(dá)到同樣按需實(shí)例資源的價(jià)格


一般云廠商都會(huì)建議你的出價(jià)越高越好,因?yàn)檫@會(huì)使你拿到資源的可能性變高。但是,如果所有買家都按照這個(gè)策略出價(jià),市場價(jià)格理論上會(huì)水漲船高。


重點(diǎn)二:競價(jià)實(shí)例的回收


六家云廠商的資源回收的原因主要有兩種:市場價(jià)格大于用戶出價(jià)和庫存不足

云廠商會(huì)動(dòng)態(tài)檢測當(dāng)前的市場價(jià)格和庫存,一旦庫存不足,或者你的出價(jià)小于市場價(jià)格,你使用的資源就會(huì)被系統(tǒng)回收。當(dāng)然,值得一提的是,各家云廠商在中斷回收資源之前會(huì)有30秒-5分鐘不等的警告時(shí)間

這,就非常尷尬了。

對于純手動(dòng)操作進(jìn)行資源調(diào)度的人來說,這么短的時(shí)間基本沒法完成任務(wù)關(guān)閉/轉(zhuǎn)移/部署到新資源上這一系列動(dòng)作。

如果沒有正確地處理業(yè)務(wù)的關(guān)閉和退出,則有可能造成數(shù)據(jù)的丟失。這意味著如果不能正確地自動(dòng)化管理,這些云廠商提供的提醒機(jī)制就不能發(fā)揮他們應(yīng)有的作用。進(jìn)而使得我們能運(yùn)行在這些可搶占實(shí)例上的業(yè)務(wù)類型更加稀少。

順便提醒一下:實(shí)例停止后,數(shù)據(jù)不會(huì)自動(dòng)保存。

資源的回收順序。

可變價(jià)格一般都是從出價(jià)最低的實(shí)例開始終止搶占式實(shí)例。如果多個(gè)搶占式實(shí)例的出價(jià)相同,則隨機(jī)確定實(shí)例的終止順序。

假設(shè)原始定價(jià)是5元。

如果5分鐘后,市場價(jià)格提高到5.5元。

原來出價(jià)高于5元,但低于5.5元的人手上的資源就自動(dòng)被回收了。

同時(shí)也會(huì)有新的出價(jià)高于5.5元的人開始使用資源。

如果5分鐘后,市場價(jià)格降低到4元。

原來的人都可以繼續(xù)使用,新加進(jìn)來的都是出價(jià)高于4元的人。

這種情況可能是因?yàn)殚e置資源池整體變大了。


Google有獨(dú)特的想法,通常會(huì)搶占最近啟動(dòng)的實(shí)例,并且會(huì)避免單個(gè)客戶搶占過多實(shí)例。乍一聽有點(diǎn)難以接受,但從長遠(yuǎn)來看,這個(gè)策略有助于最大限度地減少在集群中丟失工作的情況。

不過,也只有Google規(guī)定了用戶最大可用時(shí)間為24小時(shí)

阿里云則提供了用戶至少1小時(shí)的保護(hù)期:即在創(chuàng)建后第一個(gè)小時(shí)內(nèi),不會(huì)因?yàn)槭袌龉┬桕P(guān)系而回收實(shí)例,這一小時(shí)內(nèi)使用價(jià)格也是不變的

AWS在2015年開始提供Spot Block Instance。這種競價(jià)實(shí)例有固定預(yù)留時(shí)間(1-6個(gè)小時(shí)中的任意時(shí)長),在預(yù)留時(shí)間內(nèi)不會(huì)被AWS主動(dòng)收回,但是其申請時(shí)候的價(jià)格仍然是不斷變化的。

Spot Block Instance的價(jià)格是按需實(shí)例的55%到70%,低峰時(shí)期還能再打個(gè)5%的折扣到50%。比普通競價(jià)實(shí)例要貴。


重點(diǎn)三:競價(jià)實(shí)例的正確使用姿勢


不像預(yù)留實(shí)例和按需實(shí)例一樣直接,競價(jià)實(shí)例的市場驅(qū)動(dòng)機(jī)制在實(shí)施和理解角度比較復(fù)雜。

另外,整體競價(jià)資源的供給和需求同時(shí)不確定,用戶在使用的時(shí)候必須考慮不穩(wěn)定的價(jià)格波動(dòng)和實(shí)際有多少資源可用性。

所以針對競價(jià)實(shí)例,需要調(diào)整一下我們的使用姿勢:

1.混合使用競價(jià)實(shí)例、按需實(shí)例和預(yù)留實(shí)例。

這其實(shí)跟混合云模式有相同的思路。《真假混合云?論混合云的三種打開方式

本地資源相當(dāng)于預(yù)留實(shí)例,是固定的資源。而根據(jù)需求,彈性擴(kuò)展到云的資源就包括了按需實(shí)例和競價(jià)實(shí)例。競價(jià)實(shí)例有價(jià)格優(yōu)勢,但其可被搶占性決定了不是什么時(shí)候都適用。

利用自動(dòng)化和分析平臺(tái),混合使用三種實(shí)例可以在運(yùn)行大量工作負(fù)載的同時(shí),保證低成本和SLA。

2.避免在競價(jià)實(shí)例上運(yùn)行不能中斷的任務(wù),而運(yùn)行對錯(cuò)誤容忍度高和使用靈活的應(yīng)用,比如大數(shù)據(jù),容器化的工作任務(wù),高性能計(jì)算HPC,無狀態(tài)的web服務(wù)器,渲染、CI/CD和其他測試和開發(fā)工作負(fù)載。

3.把需要比較長時(shí)間的大型工作任務(wù)拆分成大量小的、異步的短時(shí)間工作任務(wù),盡可能利用低成本的競價(jià)資源來運(yùn)行,減少被中斷的可能性。

4. 充分利用競價(jià)實(shí)例的價(jià)格浮動(dòng)特性,在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間購買可被搶占實(shí)例,降低計(jì)算成本,并在整體成本下降的前提下,提升業(yè)務(wù)在該時(shí)間周期內(nèi)的吞吐量。比如在晚上或周末這種非高峰時(shí)段運(yùn)行大型搶占式虛擬機(jī)集群。

5.支持?jǐn)帱c(diǎn)續(xù)算的智能調(diào)度模式參考《CTO說 | 非容器化應(yīng)用怎么玩多云?Kubernetes不管我們管啊》第4條。

6.合理使用云廠商提供的工具。AWS的Spot Instance Advisor 可以幫用戶確定中斷可能性最低的池,提供與按需費(fèi)率相比可節(jié)省的成本信息。在選擇實(shí)例時(shí),用戶可以權(quán)衡應(yīng)用程序?qū)χ袛嗟娜蒎e(cuò)能力和自身的成本節(jié)省目標(biāo)。中斷率越低,Spot 實(shí)例的運(yùn)行時(shí)間可能就越長。跨全區(qū)域和示例類型的平均中斷頻率為 <5%。中國區(qū)目前只有香港。

另外,Google也提供了一個(gè)參考數(shù)據(jù),從歷史數(shù)據(jù)中觀察到,每個(gè)項(xiàng)目每天的搶占率在 5% 至 15% 之間不等(取 7 天的平均值),根據(jù)時(shí)間和地區(qū),偶爾會(huì)出現(xiàn)更高的情況。

最后,分享一個(gè)AWS的老數(shù)據(jù):2016年平均每周的EC2 Spot Instance的資源使用量大于2012一整年全區(qū)域所有EC2的使用量。

現(xiàn)在,各家云廠商已經(jīng)準(zhǔn)備好了。

你準(zhǔn)備好了嗎?

- END -


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速石科技專為有高算力需求的企業(yè)級(jí)用戶提供一站式算力運(yùn)營解決方案,幫助用戶提升10-20倍業(yè)務(wù)運(yùn)算效率,降低成本達(dá)到75%以上,加快市場響應(yīng)速度。目前主要應(yīng)用領(lǐng)域包括藥物研發(fā)、基因測序分析、半導(dǎo)體行業(yè)的EDA仿真及電路設(shè)計(jì)、汽車行業(yè)的自動(dòng)駕駛開發(fā)、虛擬碰撞試驗(yàn)以及AI人工智能。

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