本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。
AWS 优化和许可评估
概述
AWS
优化和许可评估 (AWS OLA)
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了解现有部署、应用程序性能和合同。
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调整您的资源。
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制定路线图 AWS Cloud.
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通过使用现有投资且仅按实际用量付费,从而降低或消除成本。
我们建议您将 AWS OLA 作为成本优化之旅的第一步。您可以与合作完成 AWS Partner Network OL AWS A。他们将帮助您收集评测数据,并为您提供优化许可和实例成本的建议。
下图提供了评测过程的概述。
评测选项
你可以从 Microsoft 工作负载的两个 AWS OLA 选项中进行选择 AWS:
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Lite 版本:在此使用案例中,您的所有工作负载都在 VMware 上。你可以提供 rv AWS
Tools 的输出。然后, AWS 可以提供 1-5 天的周转时间。此方法使用直接从 VMware vCenter 拉取的时间点信息,来制定规模建议并提供按需定价选项。 -
完整版 — 在此用例中,您的混合环境运行在不同的云提供商、物理服务器和虚拟服务器中。 AWS 使用操作系统代理收集 14 到 30 天的使用数据。这 AWS 允许根据您的应用程序使用模式做出明智的实例规模决定。 AWS 使用多种第三方工具(例如 Cloudamize)来完成分析。 AWS 与其合作,通过多种定价选项 AWS Partner Network 来帮助提供最终的总拥有成本 (TCO) 评估,这些选项将定价模型和不同的架构考虑在内。
全面评测
完整的 AWS OLA评估以一小时的电话拉开序幕。在本次电话会议中, AWS 帮助您确定支持迁移的最佳 AWS 基础架构,选择数据收集方法,并确定完成的时间表。在组织中实施发现工具取决于数据收集方法、组织规模以及组织用于管理其服务器群的工具。收集使用情况数据通常需要两周时间。
完整的 AWS OLA 流程需要 30-45 天,包括以下几个阶段:
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确定工作负载范围
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收集数据
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分析数据
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计划后续步骤
确定工作负载范围
首先, AWS 与您和您的团队合作确定评估的范围。这通常按环境类型(例如,非生产环境和生产环境)进行细分。范围包括工作负载的位置。这可能是您要迁移到的工作负载 AWS、已经在运行的工作负载 AWS (例如 Amazon EC2 的 AWS OLA),或者是在其他云提供商中运行的工作负载。
收集数据
接下来, AWS 部署工具来帮助发现资源并从服务器收集性能数据。此工具有四个部署选项:
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可以查询虚拟机管理程序的工具(仅需要 VMware vCenter 或凭据) Hyper-V
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可以部署在物理机或虚拟机上的代理
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根据您的环境和操作系统,使用 SSH、Windows 远程管理(WinRM)或 Windows 管理工具(WMI)进行无代理发现
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平面文件数据收集和分析
对于您的工具部署,您可以混合搭配各个选项并整合结果。确保无论您选择哪种选项,都不会给您的 IT 资源带来压力,这一点至关重要。 AWS 努力使评估过程尽可能交钥匙。除了简短的电话协助设置外,O AWS LA 团队和 Microsoft 专业解决方案架构师还将准备总拥有成本 (TCO) 分析和建议以供审查。
分析 CPU 利用率、RAM 利用率、存储吞吐量、IOPS 和网络吞吐量时,数据收集通常需要两到三周的时间。理想情况下,此收集发生在工作月的高峰时段(例如,在月末财务报告期间)。 AWS 想要捕捉峰值使用情况,因为这可以为大小合适的 AWS 实例提供良好的统计样本,同时仍然可以保证性能可以超过本地可用水平。 AWS 将利用率指标与各代处理器的性能启发式方法相结合,以准确确定给定工作负载需要多少CPU和RAM。这些目标通常低于本地分配的目标。这不仅可以降低实例大小的计算成本,还可以优化许可成本。
以下控制面板视图显示了可通过评测捕获的基础设施成本示例。
分析数据
AWS 在数据收集完成后提供汇报演示文稿。 AWS 审查数据,总结调查结果,然后就本地使用和云迁移提出建议。您可以通过研究整合机会、弹性增益(可以关闭或按季节调整工作负载)、合适的 SKU 机会(例如,正在使用 SQL Server 企业版,但资源要求和功能使用情况表明 SQL Server 标准版更合适)来降低计算和许可成本。对于像 SQL Server 这样按核心数量许可的产品,将工作负载放在更昂贵的计算实例中通常在经济上是合理的。也就是说,如果 CPU 配置和 RAM 与 vCPU 的比例能够有效减少许可核心的数量,无论是对于包含许可证的使用案例还是自带许可(BYOL)的使用案例,都是如此。
下面展示的是基于评测收集的数据的示例分析。
常见的优化场景包括确定 AWS 资源优化机会和第三方许可证节省。
AWS 资源优化机会的示例:
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避免为应对高峰使用而过度预调配资源。
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避免过度指定资源和资源利用不足。
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调整您的实例并迁移到最新一代的 EC2 实例。
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通过迁移到托管式数据库来节省运营成本。
第三方许可费用节省示例:
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减少运行相同工作负载所需的内核。
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删除不必要的 SQL Server 企业版和附加组件包。
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删除僵尸服务器并更换过时的硬件。
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使用 BYOL 和包含许可证的选项来减少未来的商业协议。
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实现开源和云原生解决方案的现代化。
计划后续步骤
最后, AWS 使用收集的性能数据来估算具体的工作负载规模和成本。 AWS 还可以汇总查看您的范围环境并提供定量分析。这可以帮助您确定最佳选择是本地刷新还是迁移到 AWS。您可以使用 OLA 末尾提供的总拥有成本分析摘要(如以下示例所示)来构建云经济业务案例 AWS 。
AWS OLA 还通过提出以下建议,深入了解现代化可能对现有工作负载产生的影响:
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迁移到 Linux 操作系统。
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添加对 ARM 处理器 (AWS Graviton) 的应用程序支持。
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将 SQL Server 工作负载转移到 Amazon Aurora。
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通过将 Windows 和 SQL Server 工作负载迁移到开源技术来消除软件保障。
下图显示了通过现代化技术可以节省的成本,例如从 Windows 迁移到 Linux 或从 SQL Server 迁移到 Aurora。
完整的 AWS OLA 流程从开始到结束大约需要 45 天。下图显示了一个时间线示例。
如果您有一个纯粹的 VMware 环境且可以提供 RVTools 的输出,则可以将此时间线缩短到一个工作周。此外, AWS 还可以分析包含资产和利用率数据的平面文件,例如 CPU 平均值、CPU 峰值、RAM 平均值和 RAM 峰值。
评测影响
通过优化规模,普通客户通常可以节省 20-30% 的成本。根据使用情况数据,调整可将源工作负载与大小最佳的 AWS 实例相匹配。这些适当规模的调整不仅可以降低每月的 AWS 环境成本,而且经常可以节省组织内其他部门的开支。例如,Windows 或 SQL Server 许可收入增加 20% 至 30%,可以减少下次与 Microsoft 的结算费用,或者释放许可收入用于其他业务线应用程序。通过整合和调整 SQL Server 工作负载,通常可以实现最显著的经济效益。
AWS 可以帮助您将系统归类为现代化存储桶。有些系统是遗留系统,进行改造在经济上不可行;而另一些系统则可以现代化改造为容器或无服务器应用程序,从而实现最显著的成本节省。与您的 AWS 团队的对话从云支持什么的笼统话题转变为关于如何以及为何对特定工作负载进行现代化改造的更具体的讨论。 AWS 还可以帮助您探索潜在的创新机会。
后续步骤
如果你要开始针对在本地环境或本地环境中运行的 Microsoft 工作负载进行成本优化 AWS,请与你的 AWS 客户团队联系并申请 O AWS LA。 AWS 团队成员可以回答您的问题,并帮助您决定 O AWS LA 最终是否是您和您的组织的正确选择。或者,您可以在线申请 AWS OLA
其他资源
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(AWS 文档) -
AWS re: Invent 2022-如何节省成本和优化微软的工作负载 AWS (ENT205) ()
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