Azure Cloud: So optimieren Sie Kosten und Performance!

Wir zeigen Ihnen, wie Sie Ihre Ressourcen mit IBM Turbonomic managen und so Einsparungen erzielen

Datum

31.07.2023

Dieser Beitrag wurde verfasst von:

Dominic Lehr

In einem vergangenen Blogbeitrag haben wir bereits das Thema AWS-Kostenoptimierung behandelt. Analog dazu möchten wir diesmal darauf eingehen, wie Sie Ihre Microsoft Azure Kosten senken und dabei die bestmögliche Performance sichern. Und: wie IBM Turbonomic dabei unterstützen kann. Parallelen sind bewusst gewählt – damit möchten wir verdeutlichen, dass es aus Sicht von IBM Turbonomic egal ist, welche Cloud Sie optimieren möchten. Die Software funktioniert gleich – egal, ob Sie diese für AWS, Azure oder Google einsetzen.

Genug der Vorrede – steigen wir direkt ein!

Was ist Microsoft Azure?

Microsoft Azure ist eine Cloud-Computing-Plattform, die Ihnen eine breite Palette von Tools und Diensten bietet, um moderne Anwendungen zu erstellen, die den digitalen Geschäftserfolg vorantreiben. Azure bietet eine skalierbare und zuverlässige Plattform, die es Ihnen ermöglicht, eine Vielzahl von Anwendungen und Diensten zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten: Von Web- und Mobilanwendungen bis hin zu Datenanalysen und KI-gestützten Lösungen. Aufgrund der Komplexität dieser Anwendungen kann sich der Betrieb jedoch als schwierig erweisen. Es gilt, eine hervorragende User Experience zu erzielen, dabei aber gleichzeitig das Budget einzuhalten.

Strategien für Ihr Azure Cloud Kostenmanagement

Um die beste Performance zu niedrigsten Kosten zu sichern, gilt es, die Bereitstellung von Ressourcen zu optimieren. Dafür stehen verschiedene Ansätze zur Verfügung (Skalieren, Pausieren, Reserve, Löschen), auf die wir im Folgenden eingehen möchten. Zunächst aber einige Hintergrundnformationen zum richtigen Sizing von Instanzen.

Richtiges Sizing von Instanzen in Azure Cloud

Das Betriebskostenmodell von Microsoft Azure (OPEX) stellt Ihnen die verfügbare Kapazität der verschiedenen Ressourcen in Rechnung – unabhängig davon, ob sie voll ausgelastet sind oder nicht (ähnlich wie bei AWS). Kunden können Instanzen in verschiedenen Größen und Typen erwerben, kaufen aber oft standardmäßig die größte verfügbare Instanz, um die gewünschte Performance sicherzustellen.

Beim richtigen Sizing (Rightsizing) von Ressourcen passen Sie Instanztypen und -größen an die Performance- und Kapazitätsanforderungen der Workloads an. Um die Kosten zu optimieren, muss das Rightsizing kontinuierlich erfolgen und darf nicht als einmalige Aktion gesehen werden. Unternehmen arbeiten hierbei jedoch oft reaktiv, z. B. nachdem sie eine Cloud-Migration oder Entwicklung durchgeführt haben.

  • Azure-Kunden können die Rightsizing-Empfehlungen von Azure Advisors nutzen und ihre virtuellen Instanzen so optimieren. Die Software gibt diese Empfehlungen auf Grundlage der historischen CPU-Auslastung, um sicherzustellen, dass die Instanz korrekt dimensioniert ist.
  • Eine noch bessere Option bietet die prozentuale Skalierung von IBM Turbonomic, die Ihnen hilft, die Größen virtueller Azure-Instanzen anzupassen.

Schauen wir uns das einmal genauer an! Die folgenden Diagramme zeigen die IBM Turbonomic-Benutzeroberfläche.

Abbildung 1

Auf Abbildung 1 sehen Sie den Anwendungs-Stack: Die Liefer-/Versorgungskette (supply chain) auf der linken Seite stellt die Ressourcenbeziehungen dar, die Turbonomic von der Anwendung bis hin zur Cloud-Region abbildet. Diese kann zudem weitere Komponenten wie Container-Pods, Speicher-Volumes, virtuelle Maschinen und mehr umfassen – je nach Infrastruktur, welche die Anwendung unterstützt. Dieses umfassende Verständnis macht die Empfehlungen von Turbonomic vertrauenswürdig und gibt den Cloud-Ingenieuren und -Betreibern die Sicherheit, zu automatisieren. Für dieses Azure-Konto hat Turbonomic 197 anstehende Skalierungsmaßnahmen identifiziert.

Abbildung 2

Nach Klick auf "SHOW ALL" gelangen Nutzer zum Action Center von Turbonomic (siehe Abbildung 2). Dieses Diagramm stellt alle für das ausgewählte Azure-Konto verfügbaren Skalierungsaktionen dar. Das Dashboard umfasst wichtige Informationen wie Kontoname, Instance-Typ, Rabattabdeckung und die On-Demand-Kosten. Nutzer können verschiedene Aktionen auswählen und ausführen, indem sie auf "EXECUTE ACTIONS" in der oberen rechten Ecke klicken.

Abbildung 3

Benötigen Sie mehr Details zu einer bestimmten Aktion, zeigt Turbonomic via "DETAILS" zusätzliche Informationen, die das Tool bei den Empfehlungen berücksichtigt. Wie unten in Abbildung 3 dargestellt, sollte diese Instanz verkleinert werden, da sie einen zu geringen I/O-Durchsatz, IOPS,  vCPU und VMem aufweist. Zudem stellt Turbonomic die Auswirkungen der Aktion auf die Kosten, die resultierende CPU- und Speichernutzung, die Betriebszeit und den Nettodurchsatz zur Verfügung.

Skalieren von Instanzen

Öffentliche Cloud-Umgebungen sind dynamisch: Um Budget- und Leistungsziele zu erreichen, sollten Azure-Kunden ihre Instanzen sowohl vertikal (Rightsizing) als auch horizontal skalieren. Für die horizontale Skalierung müssen Sie die Lastverteilung der Anwendungen ständig überwachen. Die Instanzen gilt es dann zu skalieren, wenn die Last aufgrund der gestiegenen Nachfrage zunimmt. Indem Sie die Last mittels horizontaler Skalierung auf mehrere Instanzen verteilen, erhöhen Sie Leistung und Zuverlässigkeit. Ändert sich die Nachfrage, müssen die Instanzen wieder zurückskaliert werden, um unnötige Kosten zu vermeiden.

  • Azure-Kunden können Azure Monitor‘s Autoscaling nutzen, um in ihrer Umgebung horizontal zu skalieren. Azure Monitor bietet die Option, Workloads basierend auf Metriken wie CPU-Auslastung, Queue-Länge und verfügbarem Speicher anzupassen. Es ist ebenso möglich, eine Skalierung basierend auf einem Zeitplan durchzuführen. Die zu verwendenden Metriken und Zeitpläne müssen Nutzer allerdings manuell in Regeln konfigurieren.
  • Um die horizontale Skalierung optimal durchzuführen, gilt es, sie in Echtzeit durch Automatisierung umzusetzen. IBM Turbonomic generiert kontinuierlich Skalierungsaktionen, damit Anwendungen immer zu den niedrigsten Kosten arbeiten können.

Abbildung 4

Abbildung 4 zeigt einen Azure Account, der skaliert werden muss.

Abbildung 5

Die horizontale Skalierungsaktion für diesen Azure-Account können Sie im Action Center unter der Unterkategorie "Provision Actions" ausführen (siehe Abbildung 5). Hier finden Sie Informationen zu den Aktionen sowie die dazugehörigen Workloads, wie z. B. Container-Cluster, Namespace und das Risiko für den Workload, in diesem Fall die Transaktionsüberlastung.

Abbildung 6

Turbonomic stellt die Gründe für eine Aktion grafisch dar (siehe Abbildung 6). Im Beispiel kommt es bei einer virtuellen Maschine zu einer Reduktion der vCPU und des Speichers.

Pausieren von Instanzen

Eine weitere Möglichkeit, die Kosten in Azure zu senken, ist die Pausierung von Instanzen, die aktuell nicht gebraucht werden, sich also im Leerlauf befinden (suspend). Das ist beispielsweise außerhalb der Geschäftszeiten sinnvoll, wenn sich Instanzen im Leerlauf befinden, aber voraussichtlich in naher Zukunft wieder gebraucht werden. Beim Löschen einer Instanz fahren Sie die Instanz herunter und löschen alle Daten, die auf dem angeschlossenen Azure-Storage gespeichert sind. Beim Pausieren löschen Sie die Daten auf dem Storage jedoch nicht. Beim Neustart wird das Volume einfach an eine neu bereitgestellte Instanz angehängt und beinhaltet die gleichen Daten wie zuvor.

  • Microsoft Azure-Kunden pausieren virtuelle Azure-Maschinen manuell über das Azure-Portal oder planen dieses über den Azure Resource Manager.
  • IBM Turbonomic wiederum identifiziert Instanzen automatisch und gibt Empfehlungen für das Pausieren von Instanzen.

Abbildung 7

Um eine Instanz mit Turbonomic zu pausieren, wählen Sie zunächst ein Azure-Konto mit einer ausstehenden Suspend-Aktion aus (siehe Abbildung 7).

Abbildung 8

Um eine Suspend-Aktion auszuführen, reicht es, die entsprechende Aktion im Action Center auszuwählen (siehe Abbildung 8).

Abbildung 9

Sie können Details für jede Aktion einsehen (siehe Abbildung 9). Die Details umfassen den Grund für die Aktion, in diesem Fall die Verbesserung der Infrastruktureffizienz, die Kostenauswirkungen, das Alter der Instanz, die virtuelle CPU und den Speicher sowie die Anzahl der Verbraucher für diese Instanz.

Reserve / Nutzen von Discounts

Azure-Kunden können außerdem von Discounts profitieren, indem sie das Verhältnis zwischen Reservierungen und genutzten Ressourcen optimieren. Auf Azure gilt der Rabatt nur für die Rechenleistung und nicht für andere Metriken, welche die Nutzung von virtuellen Azure-Maschinen messen.

  • Beim Kauf von Reservierungen müssen Sie die Größe der zu kaufenden VM bestimmen. Dabei können Sie die Empfehlungen des Azure-Portals und des Azure Advisors nutzen, um die passende Größe auszumachen.
  • Die Analyse-Engine von IBM Turbonomic erfasst und zeigt die mit Public Cloud-Anbietern ausgehandelten Tarife automatisch und generiert anschließend spezifische Kauf- und Skalierungsaktionen für reservierte Instanzen. Somit können Kunden den vorhandenen RI-Bestand voll ausschöpfen und die Abdeckung von Reservierung zu Instanz maximieren.

Abbildung 10

Im Beispiel sehen Sie ein Azure-Konto, bei dem Maßnahmen zur Erhöhung der RI-Auslastung und -Abdeckung anstehen (Abbildung 10).

Abbildung 11

Abbildung 11 stellt die "Kauf"-Aktionen dar, die Sie im Action Center durchführen können, um die Reichweite der RI zu erhöhen. Einige wichtige aufgeführte Details sind die Plattform, auf der Sie die RI kaufen, die Laufzeit der RI, die Zahlungsart und die Region.

Abbildung 12

Im Beispiel sehen Sie weitere Details zu dieser Aktion, wie z.B. die Kostenauswirkungen und die daraus resultierende Deckung der RI. All diese Informationen sind wie gewohnt auf der entsprechenden Registerkarte "DETAILS" zu finden (siehe Abbildung 12).

Abbildung 13

Für längerfristige Bindungen bietet Turbonomic so genannte Instanzplanungsszenarien mit zusätzlichen Anpassungsmöglichkeiten an. Auf der Turbonomic-Plattform wählen Sie einfach "PLAN" auf dem Dashboard auf der linken Seite und dann "NEUER PLAN" aus. Anschließend können Sie zwischen unterschiedlichen Reservierungsplanungsoption (siehe Abbildung 13) wählen.

Abbildung 14

Zunächst müssen Sie den Umfang des Kaufplans für die Reservierung angeben. Hierzu wählen Sie Azure aus. Turbonomic-Benutzer können den Geltungsbereich auch nach benutzerdefinierten Gruppen, Konten, Rechnungsfamilien und Regionen eingrenzen (siehe Abbildung 14).

Abbildung 15

Nachdem Sie die Zielplattform (Scope) des Reservierungsplans gewählt haben, können Sie die bevorzugte Angebotsklasse, Laufzeit und Zahlungsart konfigurieren (siehe Abbildung 15). Zusätzlich besteht die Möglichkeit, den historischen Nutzungszeitraum anzupassen, den Turbonomic analysieren soll. Zuletzt geben Sie an, ob Daten von gelöschten VMs verwendet werden sollen oder nicht.

Abbildung 16

Nachdem Turbonomic den Plan ausgeführt hat, stellt es Ihnen ein Dashboard zur Verfügung, (siehe Abbildung 16), welches die Cloud-Kosten zum jetzigen Zeitpunkt und nach Ausführung des Plans vergleicht. Der Vergleich umfasst RI-Abdeckung, RI-Auslastung, On-Demand-Rechenkosten und reservierte Rechenkosten. Turbonomic bietet außerdem Einblicke in die Zuordnung virtueller Maschinen sowie den Rabattbestand.

Abbildung 17

Schließlich fasst Turbonomic unter "PLAN ACTIONS" alle Aktionen im Rahmen Ihres VM-Reservierungsplans zusammen (Abbildung 17).

Löschen ungenutzter (unattached) Ressourcen

Abschließend betrachten wir das Löschen nicht zugewiesener (unattached) Ressourcen. Wenn Unternehmen neue Versionen von Anwendungen in ihrer Umgebung bereitstellen, bleiben oftmals ungebundene Ressourcen übrig. Nicht zugewiesene Ressourcen entstehen, wenn Kunden eine Ressource erstellen, diese aber nicht vollständig nutzen. Nach der Entwicklung können Hunderte von verschiedenen Ressourcentypen ungebunden bleiben. Das Löschen nicht zugewiesener Ressourcen hat das Potenzial, die Verschwendung von Ressourcen, in Form von Strom und Geld, erheblich zu reduzieren.

Abbildung 18

Das Beispiel zeigt ein Azure-Konto mit 99 ausstehenden Löschvorgängen, welche nicht zugewiesene Ressourcen entfernen (Abbildung 18). Ähnlich wie bei dem Pausieren ungenutzter Instanzen können Sie mit Azure Ressource Manager auch Ressourcengruppen löschen. Zudem benachrichtigt Sie Azure Ressource Manager – genau wie bei dem Pausieren – bevor er eine Instanz auf Grundlage von Auslastungsschwellenwerten löscht.

Abbildung 19

Die Informationen in der Kategorie "Löschen" des Aktionscenters (Abbildung 19) umfassen die Größe des EBS-Volumens, die Speicherebene, die Zeitspanne, in der es nicht angebunden war, und die Kosten, die das Entfernen des Volumens einspart.

Abbildung 20

Um einen Einblick in die Auswirkungen dieser Löschaktionen zu erhalten, wählen Sie die Registerkarte "DETAILS" aus (siehe Abbildung 20). Dort finden Sie zusätzliche Informationen, wie z. B. Details zum Volumen, ob die Aktion störend ist, die Auswirkungen auf die Ressourcen sowie die Kosten.

Azure App Service: Optimales Ressourcenmanagement mit IBM Turbonomic

Azure App Service ist eine vollständig verwaltete Plattform-as-a-Service (PaaS): Sie ermöglicht es Ihnen, Web- und Mobilanwendungen auf einer skalierbaren und zuverlässigen Cloud-Infrastruktur bereitzustellen und auszuführen, schnell und für jede Plattform sowie jedes Gerät. App Service-Nutzer zahlen für die bereitgestellten Rechenressourcen auf Basis der von ihnen gewählten App Service Plan (ASP)-Preisstufe.

  • Microsoft Azure-Nutzer verwenden Azure Advisor und Azure Autoscale, um die Anzahl ihrer ASPs zu verwalten und auf Basis der CPU- und Speichernutzung zu skalieren.
  • IBM Turbonomic hingegen optimiert kontinuierlich, um das Beste aus den PaaS-Investitionen herauszuholen. Die Software bietet eine dynamische vertikale Skalierung, sodass App ASPs niemals überprovisioniert und ungenutzte ASPs automatisch eliminiert werden.

Abbildung 21

Das Action Center für Azure App Service-Skalierungsaktionen (Abbildung 21) zeigt Ihnen den resultierenden Instanztyp, die vMEM-Kapazität und den On-Demand-Preis nach Durchführung der Aktion.

Abbildung 22

In Abbildung 22 finden Sie die Details für eine Azure App Service-Skalierungsaktion, darunter die Gründe für die Aktion. In diesem Fall ist sie auf den nicht ausgelasteten Speicherplatz, vCPU und vMEM zurückzuführen.

Abbildung 23

Abbildung 23 zeigt die Löschaktionen für ungenutzte Azure App Service Pläne. Die wichtigsten Informationen, die Sie in diesem Unterabschnitt des Action Centers finden, sind der Instanztyp, die Anzahl der Tage, seitdem der Plan aufgebraucht ist, und die Kostenauswirkungen des Löschens.

Abbildung 24

Zudem haben Sie die Möglichkeit, Informationen einer ASP-Löschaktion einzusehen (Abbildung 24), beispielsweise die Details des App-Serviceplans sowie die Kostenauswirkungen der Aktion.

Fazit: Maximieren Sie den Mehrwert von Azure Cloud mit Automatisierung!

Für Cloud-Engineering- und Betriebsteams, die ihre Budgetziele erreichen möchten, ohne die Customer-Experience zu beeinträchtigen, bietet IBM Turbonomic einen bewährten Weg, dem Sie vertrauen können. Nur Turbonomic ist in der Lage, Ihre Azure-Umgebung optimal zu analysieren und die Echtzeit-Anwendungsnachfrage kontinuierlich mit den Konfigurationsoptionen für Azure Compute, Storage Datenbanken sowie bestehenden Rabatten abzugleichen.

"Gerne unterstützen wir Sie dabei, die Ausgaben in Ihrer Azure-Umgebung so effizient wie möglich einzusetzen. Mit Hilfe der Automatisierung in IBM Turbonomic können Sie schnell und kontinuierlich greifbare Ergebnisse erzielen. Eine von Forrester Consulting durchgeführte Studie zeigt, dass Sie innerhalb von weniger als sechs Monate einen ROI von 471 % erreichen können.

Lassen Sie uns gemeinsam Ihre Azure-Umgebung optimieren und die Vorteile der IBM Turbonomic Lösung nutzen. Nehmen Sie Kontakt mit uns auf, um Ihre Kosten zu reduzieren und die Leistung Ihrer Cloud-Infrastruktur zu maximieren.

Weiterführende Links

  • IBM Turbonomic Sandbox: Hier können sie Turbonomic selbst ausprobieren und in einer Spielumgebung erforschen.
  • Demo Wollen Sie sehen, wie Turbonomic auch auf Ihre Use-Cases passt? Fragen Sie uns einfach nach einer Demo.
  • Studie Lesen Sie die Studie von Forrester Consulting, um zu erfahren, welche Resultate Kunden mit Turbonomic erzielt haben.

 

Über den Autor: Dominic Lehr

Dominic Lehr ist Principal bei der TIMETOACT GROUP. Er hat mehr als 10 Jahre Projekterfahrung im Bereich Monitoring und ist Teil des Geschäftsbereichs Monitoring und Service Assurance..

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