7 סודות אפלים של עלויות ענן

האם יש משהו מפתה יותר ממחירונים של מכונות ענן? לא רבים מאיתנו זקנים מספיק כדי לזכור ששילמנו שקל עבור חתיכת ממתק, אך משתמשי הענן נהנים ממחירים קטנים עוד יותר.

מחיר המכונה הסטנדרטי של גוגל N1 הוא 0.0475 דולר לשעה, אך אתה יכול להשיג אותו תמורת 0.0100 דולר לשעה בלבד לצרכי עיבוד האצווה שלך - אם אתה מוכן להימנע ממשרות חשובות יותר. המבלים המשוגעים יכולים לעלות לגרסת המעבד הגבוהה תמורת 0.015 דולר לשעה - עדיין פחות משני סנט. וו-הו!

Azure גובה סכום זעום של 0.00099 דולר לג'יגה-בייט כדי לאחסן נתונים למשך חודש ברמת האחסון הארכיונית שלה. אמזון, אם כי, עשויה להציע מחירים נמוכים ומרתקים ביותר - גובה סכום אינסופי של 0.0000002083 דולר עבור 128 מגה-בתים של זיכרון כדי לתמוך בפונקציה למבדה. (ארבע ספרות של דיוק?)

המספרים הזעירים האלה משליכים אותנו מכל משמרנו. חשבונות הביטוח הרפואי והנדל"ן מוחצים את התקציב, אך בכל הנוגע לענן אנו יכולים ליהנות מזריקת כסף כמו קונפטי. הסיבה לכך היא שהמחירים עבור שירותי ענן רבים הם ממש פחות מעלות חתיכת קונפטי.

ואז מגיע סוף החודש, וחשבון הענן גדול בהרבה ממה שציפה. איך שברים אלה של גרושים מסתכמים כל כך מהר?

להלן שבעה סודות אפלים כיצד חברות הענן הופכות שברים של סנטים לכסף אמיתי.

"תוספות" נסתרות

לפעמים המספרים המופלאים ביותר נשלטים על ידי התוספות שאינך מבחין בהן. לקרחון S3 של אמזון יש דרג "ארכיון עמוק" המיועד לגיבויים ארוכי טווח שמחירו המפתה הוא 0.00099 דולר לג'יגה, דבר שעומד על 1 דולר לטרה-בייט לחודש. קל לדמיין לשים בצד את קלטות הגיבוי והטרדות לפשטות השירות של אמזון.

אבל נניח שאתה רוצה להסתכל על הנתונים האלה. אם תלחץ על לשונית שנייה בגליון המחיר, תוכל לראות שעלות השליפה היא 0.02 $ לג'יגה. זה יקר פי 20 להסתכל על הנתונים מאשר לאחסן אותם למשך חודש. אם מסעדה השתמשה במודל תמחור זה, הם יגבו מכם 2 דולר עבור ארוחת הסטייק, אך 40 דולר עבור כלי הכסף.

אני מניח שמודל התמחור של אמזון הגיוני מאוד מכיוון שהם תכננו את המוצר כך שיתמוך באחסון ארוך טווח ולא בגלישה סתמית וייצור דוחות אינסופי. אם אנו רוצים גישה תכופה, נוכל לשלם עבור שכבת ה- S3 הרגילה. אך אם המטרה היא לחסוך באחסון ארכיוני, עלינו להבין את העלויות המשניות ולתכנן מראש.

המיקום חשוב

חברות הענן לעיתים קרובות מסנוורות אותנו עם מפות המציגות מרכזי נתונים ברחבי העולם, ומזמינות אותנו להחנות את עומסי העבודה בכל מקום שנרגיש הכי בנוח. המחירים, לעומת זאת, לא תמיד זהים. אמזון עשויה לגבות 0.00099 דולר לג'יגה באוהיו, אך זה 0.002 דולר לג'יגה בצפון קליפורניה. האם זה מזג האוויר החם? הקרבה לחוף הים? או רק עלות הנדל"ן?

עליבאבא, חברת הענן הסינית, מבקשת לעודד מפתחים להשתמש במרכזי הנתונים שלהם ברחבי העולם. מקרים נמוכים מתחילים ב -2.50 דולר לחודש בלבד מחוץ לסין, אך קופצים ל -7 דולר לחודש בהונג קונג ו -15 דולר לחודש בסין היבשתית.

עלינו לצפות במחירים אלה ולבחור בהתאם. אנחנו לא יכולים לבחור מרכזי נתונים רק בגלל שהם נראים יותר נוחים או הופכים מועמדים אידיאליים למסע פיקוח.

עלויות העברת נתונים

הבעיה היחידה בבדיקת מחירונים ובהעברת עומס העבודה שלנו למרכזי הנתונים הזולים ביותר היא שגם חברות הענן גובות תשלום עבור העברת נתונים. אם ננסה להתחכם ולארביטר על העלויות על ידי העברת החלקים ברחבי העולם בחיפוש אחר החישוב והאחסון הזולים ביותר, נוכל לקבל חשבונות גדולים יותר להעברת הנתונים.

העלויות לזרימת נתונים ברחבי הרשת הן באופן מפתיע. אה, ג'יגה מדי פעם לא ישפיע, אבל זו יכולה להיות טעות גדולה לשכפל מסד נתונים שמתעדכן לעתים קרובות ברחבי הארץ בכל אלפית השנייה רק ​​בגלל רעידת אדמה או הוריקן.

מוטלים למרק

המודעות המפורסמות למלכודת ג'וקים אחת הודיעו: "מקקים מציגים צ'ק אין, אבל הם לא יוצאים." אתה יכול להרגיש באותו אופן כאשר אתה מסתכל על העלות ליציאת נתונים. חברות ענן לעיתים קרובות אינן מחייבות אותך בכדי להכניס נתונים לענן. האם חנות תדרוש מלקוח להיכנס בדלת? אבל אם תנסה לשלוח את הנתונים, החיוב בגין יציאה גדול לאין ערוך.

זה יכול לנשוך כל אחד, קטן כגדול, שצופה בתוכן כלשהו הופך לוויראלי. פתאום כולם רוצים לראות קצת מם או וידאו בשרת שלך וכיוון ששרת האינטרנט שלך מספק את כל הבקשות באומץ, המונה לחיובי יציאה מסתובב מהר יותר ויותר.

שגיאת עלות שקועה

תמיד יש רגעים שהמכונה או התצורה הנוכחיים יתקשו לבצע את העבודה, אבל אם רק תגדיל את הגודל זה יהיה בסדר. וזה רק כמה סנטים נוספים לשעה. אם אנחנו כבר משלמים כמה דולרים לשעה, כמה אגורות נוספות לא יפשטו אותנו בפשיטת רגל. וחברות הענן שם כדי לעזור בלחיצה אחת בלבד.

בתי קזינו יודעים את אותו הדרך לארנקים שלנו. הגענו כבר עד כה - תשלום קטן נוסף אינו כלום. אבל רואי חשבון בעפרונות חדים יודעים שהעלויות השקועות - כלומר לזרוק כסף טוב אחרי רע - היא בעיה גדולה עבור מהמרים, מנהלים, וכולם, למעט ילדים קטנים. הכסף שהוצאנו נעלם. זה לעולם לא יחזור. הוצאות חדשות, אם כי, הן משהו שאנחנו יכולים לשלוט בו.

זה קצת שונה כשאתה מפתח תוכנה. לעתים קרובות איננו יכולים להיות בטוחים כמה זיכרון או מעבד תכונה תדרוש. נצטרך לשפר את כוחן של המכונות בחלק מהזמן. האתגר האמיתי הוא לפקוח עין על התקציב ולשלוט בעלויות בדרך. פשוט להוסיף בצורה מעטה יותר מעבד כאן או זיכרון יש את הדרך לחשבון גדול בסוף החודש.

מעל

מכונת ענן אינה מכונה כשלעצמה, אלא נתח של מכונה פיזית גדולה יותר שחולקה למנות N. הפרוסות, לעומת זאת, אינן חזקות מספיק בכדי להתמודד עם העומס בפני עצמן ולכן אנו פורסים כלים כמו Kubernetes כדי לשמור על חלקים N עובדים יחד. מדוע אנו פורסים קופסת שומן לחתיכות N רק כדי לתפור אותה בחזרה? מדוע לא רק שמכונת השומן האחת תטפל בעומס שומן אחד?

מטיפי ענן עשויים לומר שאנשים ששואלים שאלות חשובות כאלה לא מקבלים את היתרונות של ענן. כל השכבות הנוספות והעותקים הנוספים של מערכת ההפעלה מביאים יתירות וגמישות רבים. עלינו להיות אסירי תודה על כך שכל המקרים הללו מתחילים ונסגרים בריקוד מורכב ומתוזמר.

אבל קלות ההתאוששות עם Kubernetes מעודדת תכנות מרושל. כשל בצומת אינו מהווה בעיה מכיוון שהתרמיל יפליג בעוד ש- Kubernetes מחליף את המופע. אז אנחנו משלמים קצת יותר עבור כל התקורה לתחזוקת השכבות הנוספות, אסירי תודה שאנחנו יכולים פשוט להפעיל מכונה טרייה נקייה בלי שום שבר שנראה שמפריע לה.

אינסוף ענן

בסופו של דבר, הבעיה המסובכת במחשוב ענן היא שהתכונה הטובה ביותר, יכולתה האינסופית לכאורה להתדרג בכדי להתמודד עם כל ביקוש, היא גם שדה מוקשים תקציבי. האם כל משתמש עומד על ממוצע של 10 גיגה בייט או 20 גיגה? האם כל שרת יצטרך שני ג'יגה זיכרון RAM או ארבעה? כשאנחנו מתחילים את הפרויקטים, אי אפשר לדעת.

הפיתרון הישן של רכישת מספר שרתים קבוע לפרויקט עשוי להתחיל לצבוט כאשר הביקוש עולה, אך לפחות עלויות התקציב לא מרקיעות שחקים. האוהדים בשרתים עשויים ליילל מכל העומס והמשתמשים עשויים לחרוש על התגובה האיטית, אך לא תתקבל שיחה מבוהלת מצוות הנהלת החשבונות.

אנחנו יכולים לעפרן יחד הערכות אבל אף אחד לא באמת יידע. ואז המשתמשים מופיעים והכל יכול לקרות. איש אינו מבחין מתי העלויות נכנסות נמוכות יותר, אך כאשר המונה מתחיל להסתובב מהר יותר ויותר, הבוס מתחיל לשים לב. הבעיה העמוקה ביותר היא שחשבונות הבנק שלנו אינם משתנים כמו הענן.