Beherrschung der AWS-Kostenreduzierung: Fehler, die Ihre Rechnung in die Höhe schnellen lassen

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Jan Kammerath

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Die Fähigkeit von AWS, nahezu unbegrenzte Ressourcen bereitzustellen, ist großartig und Sie sollten beim Erstellen cloudnativer Anwendungen niemals Ressourcenbeschränkungen berücksichtigen. Es gibt jedoch einen wirtschaftlichen Faktor und niemand verfügt über unbegrenzte Budgets. Ich habe kürzlich die AWS-Rechnung meines Unternehmens für eine Reihe von Konten um 65 % gesenkt, was einer jährlichen Kostenersparnis von rund 60.000 US-Dollar entspricht. Sie benötigen keine ausgefallene Software oder Tools, um Ihre Kosten zu verwalten, da AWS bereits eine Reihe von Diensten bereitstellt, um Ihre Kosten unter Kontrolle zu halten. Die Kostentreiber sind bei den meisten Konten und Unternehmen fast immer dieselben.

Ein dringend empfohlener Ansatz besteht darin, die AWS-Kosten mindestens vierteljährlich, idealerweise monatlich, zu überprüfen. Dazu gehört nicht nur die Durchsicht der Rechnungen, sondern auch die Auseinandersetzung mit den Services mit dem AWS Cost Explorer. Der Cost Explorer gibt Ihnen zwar einen guten Einblick in die Faktoren, die Ihre Kosten antreiben, bietet jedoch keine Lösungen, wie Sie diese senken können. Bei vielen Kostentreibern müssen Sie häufig die Servicenutzung mit CloudWatch analysieren. Schauen wir uns diese Kostentreiber an und wie Sie ihnen entgegenwirken können. Wir werden uns auch mit vielen Kostentreibern befassen, die Sie in der offiziellen AWS-Dokumentation oder den Empfehlungen nicht finden.

Der häufigste Kostenfaktor, auf den ich in zahlreichen Unternehmen gestoßen bin, ist die Überbereitstellung. Es überrascht nicht, dass Overprovisioning auch in den AWS Solutions Architect-Zertifizierungen erwähnt wird. Dabei handelt es sich um die Bereitstellung von Ressourcen mit Arbeitsspeicher und Rechenkapazität, die weit über der für Ihre Anwendung erforderlichen Kapazität liegen. Dies können EC2-Instanzen mit zu viel Speicher oder Lambda-Funktionen sein, denen zu viel Speicher oder lange Ausführungszeitüberschreitungen zugewiesen wurden.

Es mag albern klingen, eine Lambda-Funktion mit nur 512 MB Speicher bereitzustellen. Wenn die Ausführungsstatistiken jedoch zeigen, dass eine Lambda-Funktion weniger als 400 MB benötigt, sollten Sie eine Reduzierung des zugewiesenen Speichers in Betracht ziehen. Ein gängiger Ansatz vieler Entwickler besteht darin, Lambda mit zu viel Speicher und zu langen Ausführungszeitüberschreitungen bereitzustellen. Wenn sich Ihr Lambda hinter einem API-Gateway befindet, sind Sie ohnehin auf eine maximale Ausführungszeit von 30 Sekunden beschränkt. Die Rechenleistung oder verfügbaren vCPUs Ihres Lambda stehen in direktem Zusammenhang mit der zugewiesenen…