高速インスタンスの分割コスト配分データの例

次の例の目的は、Amazon EKS クラスター内の Kubernetes 名前空間とポッドのコストを計算することによって、分割コスト割り当てデータがどのように計算されるかを示すことです。例全体で使用されている料金は、説明のみを目的としています。

1 時間あたりの使用量は以下のとおりです。

分割コスト配分データは、GPU:(CPU: メモリ) の相対比率 9:1 に基づいてリソースあたりのコストを正規化します。これは、GPU の単位のコストが CPU とメモリの単位の 9 倍であることを意味します。CPU とメモリには 9:1 の重みが割り当てられます。非高速 EC2 インスタンスの場合、CPU:メモリの重みがデフォルトで 9:1 である、現在のデフォルトの動作が採用されます。

ステップ 1: 単価を計算する

EC2 インスタンスの CPU リソースとメモリリソースに基づき、上記の比率を使用して、分割コスト配分データでは、最初に GPU あたりの単価、1 時間あたりの vCPU、1 時間あたりの GB を計算します。

GPU-Weight =9

GPU+Memory-Weight =1

CPU-Weight=1*.9=.9

Memory-Weight=1*0.1=0.1

Hourly-Instance-Cost=$10

GPU-Available=8

Memory-Available=488

CPU-Available=64

UnitCostPerResource = Hourly-Instance-Cost/(( GPU-Weight * GPU-Available) + (Memory-Weight * Memory-Available) + (CPU-Weight * CPU-Available)) = $10/((9*8gpu)+ (0.1 * 488GB) + (.9 * 64vcpu)) = $0.056

Cost-per-GPU-Hour = GPU-Weight * UnitCostPerResource = 9 * $0.056 = $0.504

Cost-per-vcpu-Hour = CPU-Weight * UnitCostPerResource = .9 * $0.056 = $0.05

Cost-per-GB-Hour = Memory-Weight * UnitCostPerResource = .1 * $0.056 = $0.00506

ステップ 2: 割り当てられた容量と未使用の容量を計算する

Pod1-Allocated-GPU = Max (1 GPU, 1 GPU) = 1 GPU

Pod1-Allocated-vcpu = Max (16 vcpu, 4 vcpu) = 16 vcpu

Pod1-Allocated-Memory = Max (100 GB, 60 GB) = 100 GB

Instance-Unused-GPU = Max (GPU-Available - SUM(Allocated-vcpu), 0)

= Max (8 – 8, 0) = 0

Instance-Unused-vcpu = Max (CPU-Available - SUM(Allocated-vcpu), 0)

= Max (16 – 18, 0) = 0

Instance-Unused-Memory = Max (Memory-Available - SUM(Allocated-Memory), 0)

= Max (488 – 440, 0) = 48 GB

この例では、インスタンスの CPU がサブスクリプションを超えています。これは、予約されたものよりも多くの GPU と vCPU を使用した Pod 2 に起因します。

ステップ 3: 分割使用率と使用率を計算する

EC2 インスタンスで使用可能な CPU またはメモリ全体と比較した、Kubernetes ポッドが使用している CPU またはメモリの割合。

Pod1-GPU-Utilization-Ratio = Allocated-GPU / Total-GPU

= 1 gpu / 8 gpu = 0.125

Pod1-vcpu-Utilization-Ratio = Allocated-vcpu / Total-vcpu

= 16 vcpu / 66 vcpu = 0.24

Pod1-Memory-Utilization-Ratio = Allocated-GB / Total-GB

= 100 GB/ 488GB = 0.205

Pod1-GPU-Split-Ratio = Pod1-GPU-Utilization-Ratio / (Total-GPU-Utilization-Ratio – Instance-Unused-GPU). Set to 0 if Instance-Unused-GPU = 0

= 0 since Instance-Unused-GPU is 0

Pod1-vcpu-Split-Ratio = Pod1-CPU-Utilization-Ratio / (Total-CPU-Utilization-Ratio – Instance-Unused-CPU). Set to 0 if Instance-Unused-CPU = 0

= 0 since Instance-Unused-CPU is 0

Pod1-Memory-Split-Ratio = Pod-Memory-Utilization-Ratio / (Total-Utilization-Ratio – Instance-Unused-Memory). Set to 0 if Instance-Unused-Memory = 0

= 0.204/ (1-0.102) = 0.227

ステップ 4: 分割コストと未使用コストの計算

Pod1-Split-Cost = (Pod1-GPU-Utilization-Ratio * GPU-Available * Cost per GPU-Hour) + (Pod1-vcpu-Utilization-Ratio * vcpu-Available * Cost per vcpu-Hour) + (Pod1-Memory-Utilization-Ratio * Memory-Available * Cost per GB-Hour)

= (.125*8gpu*$0.504) + (0.242 * 64 vcpu * $0.05) + (0.204 * 488GB * $0.00506) = 0.504+ 0.774 + 0.503 = $1.85

Pod1-Unused-Cost = (GPU-Split-Ratio * Unused-Cost) + (vcpu-Split-Ratio * Unused-Cost) + (Memory-Split-Ratio * Unused-Cost)

= (0*0*8*$0.504) + (0 * $0.05) + (0.227 *.102*488GB*$.00506) = $0.06

Pod1-Total-Split-Cost = Pod1-Split-Cost + Pod1-Unused-Cost = $1.85 + $0.06 = $1.91

[注意: 未使用コスト = 未使用使用率 * 合計リソース数 * リソースの時間単位のコスト]