Fiche technique : Autoscale
Vue d’ensemble
联合国和德行为de l 'energie mal concu我们augmenter les coûts du cloud computing de 70 % plus que ce dont l’entreprise a besoin pour soutenir les utilisateurs. Les services basés sur le cloud utilisent souvent un modèle de paiement à l’utilisation où les organisations sont facturées, parfois toutes les secondes, pour le temps de calcul, le débit réseau, la consommation de stockage et les transactions. Pour minimiser les coûts, les organisations doivent utiliser, allouer et réaffecter intelligemment les ressources, ce qui contraste fortement avec un modèle local traditionnel où les organisations laissent les ressources allouées indéfiniment. Dans un déploiement de bureau virtuel, les organisations doivent tenir compte du coût de l’allocation permanente de centaines ou de milliers de machines virtuelles utilisées. Cette approche rend la solution trop coûteuse pour être réalisable.
Citrix DaaS utilise Autoscale avec équilibrage de charge vertical comme l’un des moyens de réduire les coûts du cloud. Ces fonctionnalités permettent aux entreprises d’utiliser pleinement les postes de travail virtuels, d’identifier les tendances d’utilisation et de convertir ces tendances en règles de planification et de charge qui allouent et délocalisent dynamiquement les ressources afin de maintenir une expérience utilisateur positive.
Voici quelques avantages clés que les clients tirent de la mise à Autoscale dans un environnement Citrix :
- Équilibrage de charge multicloud hybride- Prise en charge de la gestion sélective de l’alimentation des ressources qui ne sont hébergées que dans un emplacement de ressources ou coûtent plus cher à exécuter, tandis que les ressources locales ou réservées peuvent continuer à fonctionner 24 heures sur 24, 7 j/7. Permet l’éclatement à la demande vers les ressources basées sur le cloud et les cas d’utilisation de la reprise après sinistre.
- Intégration des services- La mise à l’Autoscale est intégrée à la console Citrix Cloud et ne nécessite aucun composant, application et script supplémentaires à déployer. Activé facilement depuis l’interface utilisateur en quelques clics et configuré par groupe de mise à disposition.
- Prise en charge étendue de l’abonnement: Power gère les machines tout au long d’un abonnement, permettant ainsi la reprise après sinistre vers une autre
- Mise à l’échelle basée sur la planification: permet de maintenir sous tension un nombre défini de machines pendant les heures de pointe et cette planification est configurable pour différents jours de la semaine.
- Capacité de mémoire tampon: le nombre prédéfini de machines virtuelles peut être mis sous tension avant les créneaux horaires d’ouverture de session simultanés prévus, comme les matins en semaine, afin de garantir une ouverture de session rapide et fluide pour tous les utilisateurs. La capacité de la mémoire tampon est configurable et peut être réglée séparément pour les heures de pointe et hors pointe.
- Support VDI - Priseen charge des groupes de mise à disposition à session unique et multisession.
- Mode de vidange: permet d’isoler les machines virtuelles dont le nombre d’utilisateurs est faible et ne pas affecter de nouvelles sessions pour qu’elles puissent être arrêtée même pendant les heures de pointe.
- Provisioning dynamique- Des machines peuvent être créées et supprimées à l’aide de Citrix Machine Creation Services, ce qui permet d’économiser les coûts de stockage supplémentaires en désaffectant le disque lorsque la machine n’est pas nécessaire.
- Plus de paramètres de décision - Lesrègles de décision de gestion de l’alimentation peuvent être personnalisées comme n’importe quelle combinaison de CPU, de mémoire, d’utilisation du disque et de nombre de sessions.
- Rapports des Director: économies de coûts de planification de la capacité et de gestion de l’alimentation signalées dans la console de surveillance.
- Délai de mise hors tension: garantit que les machines ne continuent pas de claquer entre les états allumés et désactivés. La période après l’arrêt d’une machine sous tension est configurable.
Coût vs Expérience
评估主要de la de L 'alimentation行为des machines sur l’expérience utilisateur réside dans le temps nécessaire pour connecter un utilisateur à la session demandée. Si la gestion de l’alimentation est trop agressive et que toute machine qui n’héberge pas de sessions est arrêtée, la capacité du pool (à partir des machines en cours d’exécution) s’épuise. Lorsqu’un autre utilisateur demande une session et que les machines sous tension ne disposent pas de capacité disponible, l’utilisateur doit attendre qu’une machine soit mise sous tension. L’attente affecte négativement l’expérience utilisateur, ajoutant jusqu’à quelques minutes à l’heure de lancement de la session. Lorsque de nombreux utilisateurs se connectent simultanément, par exemple au début d’un quart de travail, le temps de démarrage peut être encore plus long car plusieurs machines doivent être mises sous tension simultanément.
Les économies découlant de la mise hors tension des machines inutilisées proviennent du coût de calcul nul et de la réduction des coûts d’entrée et de sortie du réseau et des transactions de données (lecture et écriture dans le stockage). Ce scénario fait en sorte que l’administrateur doit effectuer un acte d’équilibrage afin de s’assurer que les utilisateurs peuvent se connecter rapidement aux sessions, tout en réduisant les coûts en arrêtant autant de machines inutilisées que possible.
Pour équilibrer efficacement les coûts et l’expérience, Citrix intègre les technologies suivantes :
- Autoscale
- Algorithmes d’équilibrage de charge
- Préférence de zone et balisage
Autoscale
La mise à l’Autoscale est un ensemble de fonctionnalités conçues pour automatiser le processus d’alimentation de la gestion des machines virtuelles faisant partie d’un déploiement. La mise à Autoscale est conçue pour réduire le coût d’exécution des machines dans un environnement Citrix.
Un groupe de mise à disposition contient des utilisateurs qui ont des exigences similaires pour les applications et les postes de travail. Le groupe d’utilisateurs a très probablement des heures de travail similaires ; par exemple, le département RH d’une entreprise du bureau de Londres. Par conséquent, les administrateurs configurent la mise à Autoscale au niveau du groupe de mise à disposition. Les utilisateurs du groupe de mise à disposition sont alloués des ressources s’exécutant sur des pools de machines (catalogues de machines) qui peuvent traiter leurs demandes. Pour prendre des décisions précises concernant la mise sous tension et l’arrêt des machines dans un pool, Autoscale doit connaître la capacité du groupe de mise à disposition. Pour garantir que la mise à l’échelle automatique dispose d’une vue précise des hôtes pouvant accepter des demandes de session, Autoscale inclut uniquement les machines enregistrées auprès du service lors de la détermination de la capacité d’un groupe de mise à disposition donné.
La mise à l’Autoscale permet à l’administrateur d’effectuer la gestion de l’alimentation en fonction des deux paramètres suivants :
- Mise à l’échelle basée sur une planification
- Mise à l’échelle basée sur la charge
标记:Les deux sont utilisés conjointement pour définir les paramètres de gestion de l’alimentation.
Mise à l’échelle basée sur une planification
Dans un bureau typique avec des heures de travail définies, les heures de pointe et les heures creuses sont différenciées. Les administrateurs définissent le nombre de machines à allumer pendant les heures de travail et les heures non travaillées. Les heures de travail (par exemple de 9 h à 17 h en semaine) devraient généralement avoir un nombre minimal de machines allumées pour répondre à la demande. Si la journée de travail commence à 9 heures du matin, les bureaux virtuels doivent déjà être disponibles. C’est une bonne idée d’avoir démarré les machines et de leur donner un certain temps pour terminer leurs tâches de post-démarrage avant que les utilisateurs commencent à se connecter à eux. Par conséquent, avant le début des heures de travail (8 heures du matin dans notre exemple), plusieurs hôtes sont démarrés pour gérer la charge prévue, ce qui entraîne l’expérience d’ouverture de session positive pour les utilisateurs. L’horaire serait donc fixé de 8 h à 18 heures.
然后les小时赛德阵痛是terminees (17 hdans notre exemple) les utilisateurs commencent à se déconnecter. Les administrateurs veulent arrêter les hôtes inutilisés. Vers 18 heures, mise Autoscale démarre hors tension des hôtes et seul le nombre d’hôtes requis pour une utilisation hors pointe reste sous tension. Cela se traduit par une réduction drastique du coût de consommation du cloud, par opposition à l’exécution de l’ensemble de l’inventaire des hôtes 24h/24 et 7j/7. Citrix offre aux administrateurs la flexibilité de définir ces heures avec une granularité de 30 minutes. Pour les groupes de mise à disposition multisession, les administrateurs peuvent définir séparément le nombre minimal d’hôtes en cours d’exécution pour chaque demi-heure de la journée. Pour les groupes de mise à disposition de session unique regroupés, les administrateurs peuvent définir séparément le nombre minimal d’hôtes en cours d’exécution pour chaque heure de la journée. Les administrateurs peuvent définir les heures de travail individuellement pour des jours différents.
标记:Laplanification de la mise à l’échelle de base ne s’applique pas aux groupes de mise à disposition de session unique statiques lorsque l’utilisateur se connecte à une machine particulière. Avoir d’autres machines démarrées à des moments spécifiques n’aide pas, sauf si un utilisateur essaie de se connecter pour la première fois.
Mise à l’échelle basée sur la charge
La mise à l’échelle basée sur la charge permet aux administrateurs de créer un tampon de capacité de machines au cas où elles seraient nécessaires pour héberger des sessions. Le tampon de capacité est un SafetyNet qui prend en charge des augmentations inattendues de l’utilisation sans affecter négativement l’expérience utilisateur. La détermination de la bonne valeur pour le tampon de capacité (en pourcentage de la capacité du pool) est basée sur l’utilisation et la compréhension de la variance de charge dans l’environnement client. Pour un groupe de mise à disposition, si la capacité totale de session est de 100 et que l’administrateur définit la mémoire tampon de capacité comme 10 %, pendant les heures de pointe, le nombre de machines nécessaires pour maintenir la capacité de réserve au-dessus de 10 sessions est mis sous tension.
Lorsque les utilisateurs se connectent, la capacité disponible du groupe de mise à disposition s’épuise. Lorsqu’elle tombe en dessous de la valeur du tampon de capacité, une autre machine du pool est démarrée pour ramener la mémoire tampon de capacité au-dessus de la valeur définie. D’autre part, lorsque les utilisateurs commencent à se déconnecter, les machines ayant le moins de charge sont mises en mode vidange. Une fois que les machines sont dégagées des sessions, les machines sont arrêtées jusqu’à ce que la capacité du pool se réduit à la valeur de tampon de capacité définie.
标记:la mise à l’échelle basée sur la charge n’est pas disponible avec les groupes de mise à disposition de postes de travail à session unique, car la charge sur chaque machine est nulle ou complète, selon que la machine a une session en cours d’exécution ou non. Par conséquent, lorsque le tampon de capacité est défini pour un groupe de mise à disposition de session unique, il est basé sur le nombre de machines dans le groupe de mise à disposition.
Mode vidange
Lorsqu’il y a plus de capacité de session que le tampon de capacité, la machine avec le moins de sessions est mise en mode drain. Une machine en mode vidange n’acceptera pas de nouvelles sessions, même si elle peut avoir une capacité de réserve. La mise à l’Autoscale tente de déconnecter toutes les sessions de la machine, de sorte que la machine puisse être arrêtée.
标记:S’il n’y a plus de capacité de réserve dans un groupe de mise à disposition, Autoscale lancera les sessions sur la machine en mode vidange plutôt que de démarrer une autre machine.
Délais d’expiration des sessions dynamiques
Autoscale vous permet de configurer des délais d’expiration des sessions déconnectées et inactives pour vos heures d’utilisation de pointe et hors pointe afin de vidanger plus rapidement la machine et de réaliser des économies. Cette fonctionnalité s’applique aux machines avec OS mono-session et multi-session. Un VDA signale les temps d’inactivité pour les sessions inactives depuis plus de 10 minutes. Ainsi, les délais d’expiration de sessions dynamiques ne pourront pas déconnecter les sessions inactives dans les 10 premières minutes d’inactivité. Une valeur inférieure supprime les sessions persistantes plus tôt, réduisant ainsi les coûts.
Notifications de fermeture de session utilisateur
Autoscale vous permet de forcer la déconnexion des sessions en cours. Cette procédure vous permet d’envoyer une notification personnalisée aux utilisateurs, ainsi qu’une période de grâce après laquelle les sessions sont forcées à être déconnectées. Cette procédure est exécutée uniquement sur les machines en mode de drainage, et non pour toutes les machines sous tension. Pour éviter toute perte de données potentielle causée par la fermeture forcée des sessions utilisateur, vous pouvez configurer cette fonctionnalité pour n’envoyer que des rappels de fermeture de session sans forcer la fermeture de la session utilisateur.
Algorithmes d’équilibrage de charge
Citrix utilise par défaut un algorithme d’équilibrage de charge horizontal pour gérer l’alimentation des machines dans le cloud. Les sessions entrantes sont équilibrées pour optimiser l’expérience utilisateur. Chaque nouvelle session est affectée à la machine la moins chargée. Une fois qu’une nouvelle machine d’un catalogue est démarrée, elle a le moins de charge et sera utilisée pour toutes les ouvertures de session suivantes jusqu’à ce que la charge ne soit plus la plus faible.
Dans l’exemple suivant, il y a 6 machines dans un groupe de mise à disposition. Si le tampon de capacité est réglé sur 20 %, dès que la capacité libre passe en dessous de 5 sessions, une nouvelle machine est mise sous tension. Maintenant, lorsqu’un nouvel utilisateur se connecte, cet utilisateur est affecté à la machine nouvellement mise sous tension. L’utilisateur suivant se verra attribuer la machine la moins chargée. Vous pouvez voir comment la distribution se produit dans l’illustration suivante. La répartition égale des sessions réduit les chances que l’une des machines puisse être arrêtée. Par exemple, si l’une des 5 premières sessions se déconnecte, la capacité libre va jusqu’à 5 sessions mais aucune des machines ne peut être arrêtée car chacune a au moins une session en cours d’exécution.
Grâce à l’équilibrage vertical de la charge, les administrateurs peuvent le configurer de manière à ce que les sessions entrantes soient équilibrées pour optimiser le nombre de machines sous tension le moins possible. Les sessions sont attribuées à la machine la plus chargée, à condition qu’elle n’atteigne pas le filigrane élevé pour une charge maximale. Cela garantit que seul le nombre minimal de machines nécessaires à l’entretien de la charge actuelle est sous tension, ce qui est beaucoup plus rentable. Considérons notre exemple précédent, si l’une des 5 premières sessions se déconnecte, réduisant le nombre de sessions sur la machine 1 à 4, alors la capacité libre remonte à 5 sessions. La machine 3 peut maintenant être arrêtée, ce qui permet d’économiser des coûts supplémentaires. Une nouvelle session serait également attribuée à la machine 1 plutôt qu’à une nouvelle machine qui démarre. En outre, les sessions sur la machine la moins chargée sont marquées pour la déconnexion en premier.
Considérez le scénario où l’administrateur ne peut pas savoir combien de machines sont nécessaires pour traiter les demandes des utilisateurs. Les chances sont, l’administrateur suralloue les machines pour le groupe de mise à disposition. Avec l’équilibrage de charge vertical, seul le nombre requis de machines sera mis sous tension pour la charge utilisateur. Le tampon de capacité aide à garder des machines supplémentaires disponibles pour gérer la charge dans ce scénario.
Préférence de zone et restriction de balise
Dans les déploiements hybrides, il existe des ressources dans le cloud et sur site. Un déploiement hybride peut segmenter un groupe de mise à disposition unique en différentes zones :
- Principal : Emplacement privilégié pour l’utilisation des ressources.
- Secondaire : Emplacement de ressource tapé lorsque la zone principale est entièrement utilisée.
Par exemple, dans un scénario de rafale vers le cloud, une organisation utiliserait pleinement les ressources locales principales. Lorsque la capacité supplémentaire est requise, les instances secondaires sont consommées à partir du cloud. Le groupe de mise à disposition serait composé de deux catalogues, l’un pour l’emplacement des ressources locales et l’autre pour l’emplacement cloud.
Déploiement hybride avec des instances locales et basées sur le cloud
Dans un modèle de déploiement hybride, les ressources locales sont votre zone principale tandis que les instances de paiement à l’utilisation basées sur le cloud constituent la zone secondaire.
Déploiement dans le cloud avec des instances réservées et payantes
Dans un déploiement cloud uniquement, les instances réservées sont la zone principale et la zone secondaire contient les instances de paiement à l’utilisation qui sont consommées selon les besoins.
La préférence de zone et le marquage sont essentiels pour réduire les coûts dans les déploiements hybrides. Les machines d’instance principale sont payées en amont. Les économies de coûts sont limitées grâce à la réduction de ces ressources. L’organisation utilise ces ressources d’abord avant l’utilisation des instances secondaires.
Citrix DaaS prend en charge l’utilisation de plusieurs emplacements de ressources avec l’option de préférence de zone. L’administrateur utilise la préférence de zone pour définir l’emplacement de ressource à utiliser en premier pour répondre à la demande et quel emplacement se met hors tension en premier lorsque la demande de session diminue. Une fois que la capacité de la zone principale est pleinement utilisée, les hôtes marqués comme étant le démarrage secondaire pour répondre à la demande de session. Lorsque la demande diminue, les hôtes de la zone secondaire (ressources cloud) sont arrêtés en premier, ce qui permet une utilisation optimale du cloud. Les paramètres de ces paramètres sont effectués au niveau du catalogue de machines.
Les administrateurs doivent utiliser la restriction de balises avec la préférence Zone pour indiquer à l’Autoscale l’ensemble spécifique d’hôtes (l’emplacement du cloud) du groupe de mise à disposition doit être géré ou non. La restriction de balise spécifie les hôtes devant être gérés par la mise à Autoscale. Il s’agit d’hôtes réservés à la charge de rafale et de reprise après sinistre.
Pour plus d’informations, consultez la sectionPréférences de zoneetbalises. Suivez les instructionsici pour configurer les restrictions d’autoscale.
Réduction Autoscale des coûts grâce à la mise à l’échelle basée sur la planification
标记:Les résultats varient en fonction des caractéristiques d’utilisation et de charge de chaque organisation. Observez ces modèles dans votre propre système pour affiner les paramètres de mise à l’Autoscalede votre environnement. Les résultats suivants sont basés sur nos tests internes avec des charges LogInvSI.
Pour mesurer les économies de coûts dans le cloud avec Autoscale, nous devons déterminer le coût de fonctionnement des machines dans le cloud. Les tailles et le coût (au moment de la rédaction de ce document) pour le paiement à l’utilisation dans l’ouest des États-Unis des machines virtuelles, tels que calculés à l’aide ducalculateur de tarification Azure, sont les suivants :
Instance de machine virtuelle | Spécifications VM | Coût par mois | Coût par heure | Coûts de stockage par mois |
---|---|---|---|---|
D3_V2 | 4 vCPU \ 14 Go | $367.92 | $0.504 | $5.94 |
D4_V2 | 8 vCPU \ 28 Go | $735.84 | $1.008 | $5.94 |
F16 | 16 cœurs \ 32 Go | $1264.36 | $1.732 | $5.94 |
Le calcul du coût par mois suppose que la machine fonctionne pendant tout le mois (730 heures). Le coût du stockage est un coût mensuel fixe que la machine soit mise sous tension ou hors tension.
Avec la Autoscale, nous réduisons le temps de mise sous tension de la machine afin de mieux aligner les comportements des utilisateurs.
Pour mieux déterminer les économies potentielles avec la mise à Autoscale, Citrix a effectué des tests d’évolutivité de serveur unique LogInVSI avec la configuration suivante :
- Citrix Virtual Apps and Desktops 1902
- Application Citrix Workspace 1903
- VM Azure avec système d’exploitation multisession Windows Server 2016
- D3_V2
- D4_V2
- F16
- Charge de travail LoginVSI : Travailleur des connaissances
Cela a entraîné la charge utilisateur suivante par instance de machine virtuelle :
Les numéros d’évolutivité sont utilisés pour fournir des conseils de dimensionnement pour les trois scénarios suivants.
Scénario 1 - Mise à l’échelle horizontale avec des heures de pointe et hors pointe définies. Heures creuses - Aucun utilisateur actif
- Nombre d’utilisateurs pendant les heures de pointe : 1 000 utilisateurs
- Nombre d’utilisateurs par heure de pointe : 0 utilisateurs
- Nombre d’utilisateurs pendant les heures de fin de semaine hors pointe : 0 utilisateurs
- Heure d’ouverture de session maximale : 9 h
- Heure de déconnexion maximale : 17 h
- Heure de début de pointe : 8:30 AM
- Heure de fin de pointe : 5:30 PM
- Actif par jour : 9 heures
- Actif par mois : 198 heures
- Algorithme d’équilibrage de charge : Horizontal
Sur la base de ce scénario, les sessions actives pendant la journée sont les suivantes :
Si toutes les machines sont arrêtées après le début des heures de pointe, le nombre d’heures pendant un mois donné est de 198 heures. Les calculs de réduction des coûts sont les suivants :
Travailleur du savoir - Taille de machine | D3_V2 | D4_V2 | F16 |
---|---|---|---|
VSIMax - Sessions/machine | 25 | 50 | 74 |
Pas de machines nécessaires | 40 | 20 | 14 |
Calculer le coût par heure (en USD) | 0.504 | 1.008 | 1.732 |
Coût par heure (disque de 128 Go inclus) pour 1000 utilisateurs | 20.48548 | 20.32274 | 24.36192 |
Coût par mois (100% sur) | 14954.4 | 14835.6 | 17784.2 |
Coût par mois avec Autoscale (198 heures) | 4229.28 | 4110.48 | 4884.26 |
Pourcentage d’économies de coûts | 71.72 | 72.29 | 72.54 |
这个图表根据de cout看的区别d’exécution des machines, lorsque vous êtes sous tension tout le temps par rapport à l’alimentation gérée par Autoscale dans ce scénario.
D’après la table, le coût des machines sous tension en permanence est supérieur à 350% du coût lorsque les machines sont gérées par Autoscale. Un administrateur dans ce scénario peut économiser environ 70 % du coût de calcul en utilisant la mise à l’Autoscale.
场景2 -协定l 'echelle水平轴用desheures de pointe et hors pointe définies. Heures creuses — 10 % d’utilisateurs actifs
- Nombre d’utilisateurs pendant les heures de pointe : 1 000 utilisateurs
- Nombre d’utilisateurs par heure de pointe : 100 utilisateurs (différent du scénario 1)
- Nombre d’utilisateurs pendant les heures de fin de semaine hors pointe : 0 utilisateurs
- Heure d’ouverture de session maximale : 9 h
- Heure de déconnexion maximale : 17 h
- Heure de début de pointe : 8:30 AM
- Heure de fin de pointe : 5:30 PM
- Actif par jour : 9 heures
- Actif par mois : 198 heures
- Algorithme d’équilibrage de charge : Horizontal
Sur la base de ce scénario, les sessions actives pour la semaine sont les suivantes :
Le nombre d’heures que toutes les machines seraient en service pendant un seul mois est de 198. En outre, 10 % des machines (arrondies) fonctionneraient pendant 15 heures supplémentaires multipliées par 18 jours dans le mois. Les calculs de réduction des coûts sont les suivants :
Travailleur du savoir - Taille de machine | D3_V2 | D4_V2 | F16 |
---|---|---|---|
VSIMax - Sessions/machine | 25 | 50 | 74 |
Pas de machines nécessaires | 40 | 20 | 14 |
Calculer le coût par heure (en USD) | 0.504 | 1.008 | 1.732 |
Coût par heure (disque de 128 Go inclus) pour 1000 utilisateurs | 20.48548 | 20.32274 | 24.36192 |
Coût par mois (100% sur) | 14954.4 | 14835.6 | 17784.2 |
Coût par mois avec Autoscale (198 heures) | 4773.6 | 4564.8 | 5819.54 |
Pourcentage d’économies de coûts | 68.08 | 68.62 | 67.28 |
这个图表根据de cout看的区别d’exécution des machines, lorsque vous êtes sous tension tout le temps par rapport à l’alimentation gérée par Autoscale dans ce scénario :
D’après la table, le coût des machines sous tension en permanence est supérieur à 300 % du coût lorsque les machines sont gérées par Autoscale. Un administrateur dans ce scénario peut économiser environ 68 % du coût de calcul en utilisant la mise à l’Autoscale. En comparant le coût de mise à l’Autoscale par mois avec le scénario précédent, le coût hors pointe par mois pour les deux tailles de machines virtuelles D_V2 s’élève à environ 545$, tandis que les machines virtuelles F16 plus grandes représentent 935$ par mois pendant les heures de pointe. Le graphique montre clairement que, pour le même nombre de sessions, les machines de plus petite taille sont non seulement rentables dans l’ensemble, mais aussi moins coûteuses lorsqu’il y a moins de demande.
Scénario 3 - Mise à l’échelle verticale avec heures de pointe échelonnées. Heures creuses — 10 % d’utilisateurs actifs
- Nombre d’utilisateurs pendant les heures de pointe : 1 000 utilisateurs
- Nombre d’utilisateurs par heure de pointe : 100 utilisateurs
- Nombre d’utilisateurs pendant les heures de fin de semaine hors pointe : 0 utilisateurs
- Heure d’ouverture de session maximale : 9 h
- Heure de déconnexion maximale : 17 h
- Heure de début de pointe : 8:30 AM
- Heure de fin de pointe : 5:30 PM
- Actif par jour : 9 heures
- Actif par mois : 198 heures
- Algorithme d’équilibrage de charge : vertical (différent du scénario 2)
- Taux d’ouverture de session \ fermeture de session : 25% par heure
Sur la base de ce scénario, les sessions actives pour la semaine sont les suivantes :
Il y a moins de machines nécessaires au début de la journée. Étant donné que le calcul multiplie le nombre de machines et d’heures, le nombre d’heures de calcul réduit de 1 heure par jour, 22 heures par mois. Comme nous l’avons vu, les utilisateurs se déconnectent à partir de machines aléatoires, donc nous supposons que le nombre requis de machines baisse à 10% après la fin de la journée de travail. Les calculs de réduction des coûts sont les suivants :
Travailleur du savoir - Taille de machine | D3_V2 | D4_V2 | F16 |
---|---|---|---|
VSIMax - Sessions/machine | 25 | 50 | 74 |
Pas de machines nécessaires | 40 | 20 | 14 |
Calculer le coût par heure (en USD) | 0.504 | 1.008 | 1.732 |
Coût par heure (disque de 128 Go inclus) pour 1000 utilisateurs | 20.48548 | 20.32274 | 24.36192 |
Coût par mois (100% sur) | 14954.4 | 14835.6 | 17784.2 |
Coût par mois avec Autoscale (198 heures) | 3893.6 | 4214.4 | 5511.54 |
Pourcentage d’économies de coûts | 73.96 | 71.59 | 69.01 |
这个图表根据de cout看的区别d’exécution des machines, lorsque vous êtes sous tension tout le temps par rapport à l’alimentation gérée par Autoscale dans ce scénario.
D’après la table, le coût des machines sous tension en permanence est supérieur à 300 % du coût lorsque les machines sont gérées par Autoscale. Pour la plus petite machine, D3_V2, c’est à 384%. Plus la taille de la machine est petite, plus le nombre d’entre eux peut être arrêté pour servir la même charge, par rapport aux machines plus grandes. De même, ils sont plus rapides à arrêter et ils sont plus rapides à atteindre zéro session en cours d’exécution sur eux, lorsque les utilisateurs commencent à se déconnecter.
Compte tenu des trois scénarios et des graphiques de réduction des coûts, il est évident que plus la taille de la machine est petite, plus elle est rentable lorsque la mise à Autoscale est activée.
Remarque importante :倒permettre la协定一个l 'echelle时候d’arrêter les machines, les utilisateurs doivent les déconnecter ou les déconnecter. Par conséquent, envisagez de configurer les minuteries de déconnexion et de déconnexion dans les paramètres de mise à l’Autoscalepour les groupes de mise à disposition, de sorte que les économies de coûts soient plus élevées.
Surveillance
Les administrateurs peuvent surveiller les mesures suivantes des machines gérées automatiquement à partir de l’ongletMoniteur. L’onglet affiche les graphiques de la consommation des ressources par groupe de mise à disposition. Ces graphiques sont utilisés pour déterminer l’utilisation réelle des groupes de mise à disposition afin d’aider l’administrateur à dimensionner correctement les catalogues. Les graphiques suivants sont affichés :
- Utilisation de machine
- Estimation des économies
- Notifications d’alerte pour les machines et les sessions
- État de machine
- Tendances du calculateur de charge
Les économies sont calculées en fonction du coût horaire des machines saisies par l’administrateur lors de la configuration des paramètres de mise à l’Autoscale. Lorsque l’administrateur sélectionne Tous les groupes de mise à disposition, la valeur moyenne des économies estimées pour tous les groupes de mise à disposition s’affiche.
Résumé
- Autoscale permet de meilleures économies de coûts (~ 300 %) sans sacrifier l’exp. Il le fait par le biais des paramètres basés sur la planification et la charge
- L’utilisation de machines virtuelles de petite taille permet de réaliser de meilleures économies dans le scénario d’équilibrage de charge horizontal
- Utilisez les préférences de zone et le marquage pour réaliser des économies supplémentaires
Pour en savoir plus sur Autoscale, consultez notredocumentation technique.
Dans cet article
- Vue d’ensemble
- Coût vs Expérience
- Autoscale
- Algorithmes d’équilibrage de charge
- Préférence de zone et restriction de balise
- Réduction Autoscale des coûts grâce à la mise à l’échelle basée sur la planification
- Scénario 1 - Mise à l’échelle horizontale avec des heures de pointe et hors pointe définies. Heures creuses - Aucun utilisateur actif
- 场景2 -协定l 'echelle水平轴用desheures de pointe et hors pointe définies. Heures creuses — 10 % d’utilisateurs actifs
- Scénario 3 - Mise à l’échelle verticale avec heures de pointe échelonnées. Heures creuses — 10 % d’utilisateurs actifs
- Surveillance
- Résumé