Google Cloud cung cấp dịch vụ Compute Engine mạnh mẽ, giúp doanh nghiệp dễ dàng triển khai và quản lý máy ảo (VM) trên nền tảng đám mây. Khi việc sử dụng Compute Engine ngày càng tăng, thách thức trong việc quản lý chi phí cho các môi trường quy mô trung bình và lớn cũng trở thành chủ đề mà nhiều doanh nghiệp quan tâm. Công cụ Google Compute Engine (GCE) cung cấp nhiều cách thức để tiết kiệm chi phí và tối ưu hóa cơ sở hạ tầng. Trong bài viết này, CloudAZ sẽ chia sẻ một số mẹo thực tế có thể giúp người dùng có thể tối ưu chi phí Compute Engine.
Phân tích Cấu Trúc Chi Tiêu hiện tại
Trước khi bắt đầu hành trình tối ưu hóa ngân sách cho Compute Engine, việc nắm rõ tình hình hiện tại và cấu trúc chi tiêu là điều cần thiết. Bảng điều khiển Google Cloud console’s billing panel cung cấp thông tin chi tiết về các khoản chi tiêu của bạn, theo dõi từng hạng mục đến từng đơn vị SKU (Stock Keeping Unit – Đơn vị quản lý hàng tồn kho). Người dùng có thể sử dụng bảng điều khiển để:
- Tổng quan tài chính: Xem bức tranh toàn cảnh về tình hình tài chính của tổ chức.
- Phân tích chi tiết: Phân tích chi phí sử dụng các sản phẩm cụ thể cho từng dự án.
Phân tích kỹ lưỡng chi tiêu của bạn có thể giúp xác định các tài nguyên không còn cần thiết nhưng vẫn đang phải trả phí. Nói cách khác, cách tiết kiệm tiền hiệu quả nhất chính là ngừng chi tiêu cho những thứ không cần thiết.
Xem các đề xuất tự động để tiết kiệm chi phí Compute Engine
Trong hình minh họa dưới đây, những bóng đèn nhỏ trong danh sách virtual machines là các đề xuất tự động tiết kiệm chi phí của Google Cloud. Những gợi ý hữu ích này đến từ Recommendation Hub, một công cụ mới nhằm hỗ trợ người dùng quản lý dự án theo các danh mục sau: Chi phí, Bảo mật, Hiệu suất, Độ tin cậy, Quản lý và tính bền vững. Hệ thống đề xuất có thể hiểu biết về cấu trúc cụm máy ảo của bạn và gợi ý các hành động có thể cân nhắc. Mục tiêu của hệ thống này là giúp người dùng tối ưu chi phí mà không ảnh hưởng đến hiệu suất hoạt động của cụm máy ảo.
Hệ thống có thể đề xuất các hành động giúp tiết kiệm chi phí, chẳng hạn như thay đổi loại máy (ví dụ: từ n1 sang e2), giảm kích thước máy chủ dựa trên mức sử dụng của nó, v.v. Sau khi bạn nhấp vào một đề xuất, hệ thống sẽ cung cấp tóm tắt về thay đổi được đề nghị, kèm theo ước tính chi phí tiết kiệm được. Bạn có thể lựa chọn áp dụng thay đổi này hay không. Lưu ý rằng việc thay đổi cấu hình máy tính đòi hỏi việc khởi động lại máy chủ.
Kiểm tra loại ổ đĩa của bạn
Mỗi máy ảo trong hệ thống cần phải gắn ít nhất một ổ persistent disk. Các ổ đĩa trên Google Cloud có nhiều loại khác nhau, cung cấp hiệu suất và tính năng đa dạng. Các loại có sẵn bao gồm:
- Hyperdisk: Được thiết kế cho các ứng dụng quan trọng đòi hỏi hiệu suất cao nhất, Hyperdisk cung cấp dịch vụ lưu trữ có thể mở rộng, hiệu suất cao với bộ tính năng toàn diện về khả năng duy trì và quản lý dữ liệu.
- Nhóm lưu trữ Hyperdisk (Hyperdisk Storage Pools): Bộ sưu tập được mua trước về dung lượng, thông lượng và IOPS (Input/Output Operations Per Second – Số hoạt động đầu vào/đầu ra mỗi giây), mà bạn có thể cung cấp cho các ứng dụng của mình theo nhu cầu.
- Persistent Disk: Giải pháp lưu trữ mặc định cho các máy ảo của bạn. Nó có thể theo vùng (zonal) hoặc theo vùng miền (regional). Gồm bốn loại:
- Standard: Tương đương với ổ cứng HDD trong máy tính để bàn của bạn. Cung cấp lưu trữ rẻ nhất nhưng có tốc độ I/O chậm hơn.
- SSD: Giải pháp hướng tới tốc độ, cung cấp hiệu suất I/O tuyệt vời, nhưng chi phí trên GB cao hơn.
- Balanced (Cân bằng): Sự lựa chọn trung gian giữa “Standard” và “SSD”; là giải pháp mặc định cho các phiên bản máy tính mới.
- Extreme (Cao cấp): Dành cho các khối lượng công việc đòi hỏi nhiều tài nguyên nhất. Cho phép bạn kiểm soát không chỉ dung lượng của ổ đĩa mà còn cả IOPS của nó.
- Local SSD: Một ổ SSD được kết nối vật lý với máy chủ mà máy ảo của bạn đang chạy trên đó. Cực kỳ nhanh nhưng không bền vững (dữ liệu không được lưu trữ vĩnh viễn).
Trong số các giải pháp lưu trữ của Compute Engine, Persistent Disk là lựa chọn phổ biến nhất. Lưu ý về loại mặc định: Khi tạo một máy ảo mới, Compute Engine mặc định sử dụng loại đĩa “Balanced” (Cân bằng). Ưu điểm của loại đĩa này là cân bằng giữa hiệu suất và chi phí, phù hợp với nhiều tình huống. Tuy nhiên, với một số ứng dụng cụ thể, đây chưa chắc là lựa chọn tốt nhất.
Ví dụ: Các ứng dụng không trạng thái (stateless applications) là thành phần của triển khai tự động mở rộng (auto-scaling deployments) và lưu trữ tất cả thông tin quan trọng trong bộ nhớ cache hoặc cơ sở dữ liệu bên ngoài. Những ứng dụng này không yêu cầu tốc độ đọc/ghi dữ liệu lên đĩa cao. Do đó, bạn có thể tiết kiệm chi phí đáng kể bằng cách chuyển chúng sang loại đĩa “Standard” – loại đĩa có giá thành rẻ hơn tới 3 lần trên mỗi GB so với loại “Balanced” (tùy thuộc vào vùng).
Để kiểm tra danh sách các đĩa đang được sử dụng trong dự án của bạn, hãy sử dụng lệnh sau:
gcloud compute disks list --format="table(name, type, zone, sizeGb, users)"
Để chuyển sang loại đĩa khác, bạn cần sao chép (clone) đĩa cũ và thay đổi cấu hình của các máy ảo đang sử dụng nó để bắt đầu sử dụng đĩa mới.
Giải phóng dung lượng trống trên ổ đĩa của bạn
Liên quan đến lưu trữ, loại ổ đĩa không phải là yếu tố duy nhất ảnh hưởng đến chi phí. Mức sử dụng ổ đĩa cũng có thể đóng một vai trò quan trọng trong ngân sách của bạn. Khi có persistent disk dung lượng 100 GB trong dự án của mình, bạn phải trả tiền cho toàn bộ 100 GB đó, bất kể bạn sử dụng 20%, 70% hay 100% dung lượng này.
Ngay cả khi ứng dụng của bạn không sử dụng persistent disk để lưu trữ dữ liệu, bạn vẫn nên chú ý đến các ổ đĩa khởi động của mình. Hãy cân nhắc xem liệu ứng dụng không trạng thái của bạn có thực sự cần một ổ đĩa với nhiều gigabyte dung lượng trống hay không, sau đó hãy cân nhắc việc cắt giảm các ổ đĩa đó cho phù hợp với nhu cầu sử dụng thực tế của bạn. Con người thường thích các con số tròn trịa và có thể tạo ra các ổ đĩa 20 GB trong khi họ chỉ cần 12 GB.
Committed Use Discounts – CUD
Người dùng sử dụng một số lượng máy ảo nhất định trong ít nhất một năm (hoặc ba năm) có thể nhận được chiết khấu đáng kể! Bằng cách sử dụng nhiều loại CUD, bạn có thể mua vCPU, RAM, GPU, ổ cứng SSD cục bộ, node thuê riêng và giấy phép phần mềm với giá thấp hơn nhiều. Với Flex CUD, bạn thậm chí không cần phải giới hạn cam kết vCPU và RAM của mình cho một dự án, vùng hoặc dòng máy riêng lẻ.