AWS 提供了一整套基础设施和应用程序服务,可以很方便的用于构建各种云端应用系统。在这些年的发展中,AWS也逐步形成了一套十分繁杂的计费系统。下面我们就来看看这笔账是怎么算的。
几个说明:
1. 这里只讨论最普通的费用,即北弗吉尼亚,linux机型。AW大多产品根据所在区域,运行系统不一样,如linux、windows等,每种的价格都会有差异;基本上了解清楚一种,其他都可以类推。
2. AWS的计费价格、计费内容会一直随着时间改变,比如推出新的产品、优惠、降价。基本上价格都在逐年递减。这里引用的价格均以成文日期的价格为准。
3. 所涉金额单位均为 $。
4. 本文仅仅是个人使用过程中的一个简单总结,因AWS本身十分庞大复杂,肯定会大量的遗留、错误和自言自语。看看就算了,千万别当真。落实到具体的问题还是根据最新数据逐个去推算比较准确。
为叙述清楚起见,按照AWS收费对象的不同,我们可以划分为如下三种收费类型:(AWS中各种服务最终的计费大多都是几种计费类型经过叠加形成的)
一、资源占用费
该收费的主要依据就是在一段时间内占用了一定的AWS系统资源。根据占用资源类型的不同,又可分为计算资源占用、存储资源占用两类。
1. 计算资源占用
这个类别里面最典型也是最复杂的就是EC2,其他像RDS、EMR、ElastiCache等基本就是在这个基础上派生出来的变种。如在价格上做一定差异或附加一个额外的收费等。另外CloudWatch(实例)、Route53(托管区域)、ELB等也会有些资源占用型收费内容,不过都比较简单直观,不用过多解释。
EC2在收费方式上,按客户使用方式上的需要,又提供了三种选择:
1) 按需实例:这个是最简单的方式,就是用多少时间算多少钱。定价按每个实例从启动到终止或停止使用的时间计算。运行未满一小时的实例,将按一小时计费。
这里要注意的是,从EBS启动的实例提供了停止的功能,停止了之后,计算资源是不收费了,但EBS这个存储资源还是需要继续收费的。非EBS启动实例没有停止功能,只能终止。
目前一个大型实例的价格为每小时 $0.240,每年的费用为$2102。这里的大型实例是指 m1.large实例,包含7.5 GiB 内存,4 个 EC2 计算单位(2 个虚拟内核,各含 2 个 EC2 计算单位),850 GB 本地实例存储,64 位平台,下同。
2) 预留实例:其实个人觉得这个叫折扣实例更合适,就是先出一部分钱,然后在一个时间段里给你一个折扣价,不过这个折扣价也是论个卖的。几个实例需要打折,就需要买几个预留实例。
预留实例可以按1年期买,也可以按3年期买。当然3年期平均算起来更划算。不过也要考虑到AWS经常会小降点价格,更主要的是要考虑自己的业务做不做得到3年 :)
在预留实例里面还可以根据使用率不同,分为低使用率预留实例、中使用率预留实例、高使用率预留实例,方便用户以有效的小时价格平衡预付款金额。这里的使用率可以看做你的服务器的开机时间。下面的表格就是一个大型实例在各种使用率下的价格计算。
根据上表内容,我们可以推算的出来如下使用规则:
* 全年开机时间97天(约2336小时)之内,按需付费比较划算(当然,这种零时性使用最划算的还是竞价实例)
* 全年开机时间大于97天,小于250天(约5980小时)之内,使用低使用率比较划算
* 大于250天,高使用率比较划算。
这里有个疑问,不知道中使用率的使用场景是什么,怎么算都不是价格最低的。可能在其他类型实例里面会便宜吧。
使用预留实例过程中经常会引起误解,需要牢记的主要有:
* 预留实例不是年付方式。而是预付一定费用,然后得到一个折扣的模式。这种付费模式可能国内不常见。比如一个大型实例,预付$243,那么在接下来的一年时间里就可以享受这种类型的一个实例每小时 $0.136的折扣,相对于按需付费便宜了些。
* 预付费是一次性支付的,不会因为实例关机而停止计费,但每小时 $0.136这个费用是关机就停止计算的。也就是说,如果你花了$243购买了一个预付实例,但接下来的一年,你一个该类实例都没开,那这个$243也就打水漂了。
* 购买了预留实例之后不是跟一个具体的实例绑定,而是根据当前有的所有实例进行动态映射的。比如你在某个AZ里购买了一个预留实例之后,随时可以在该AZ关、停、重建该实例。但如果在该实例运行过程中,又创建了一个同类实例,那新实例就会采用按需价,因为该预留实例已经被第一个实例使用了。
* 预留实例的类型必须是匹配的,购买了某个AZ的大型实例,就只适用该AZ中的大型实例,不同AZ之间是不能混用的。在2013-9-11号之前,已预留实例还不支持在一个区域不同AZ之间切换,不过现在支持了,至少提供了一定的自由度,不会因系统架构的调整造成预留实例的浪费。不过不同区域之间目前还是无法切换的。因此购买预留实例之前,需要有最基本的规划。
* 预留实例不仅仅可以用于自己创建的实例,也可用于EMR、AutoScale等系统自动创建的实例。这些实例的运行很可能不是连续的,所以就需要估算实例在线时间区间购买相应的预留实例。
* 预留实例在购买之后,价格就定了,前期费用、每小时费用都不会受AWS降价影响。
* 预留实例在某些AZ有可能买不到,这个在做系统架构前要心里有数,甚至不同账号情况都不一样。我出现过一个账号在某个AZ无法购买,但另一个账号却可以购买的情况。AWS解释是说AZ是一种逻辑上的zone,然后映射到不同的实体zone,所以账号之间可能不同。
* 有些3rd Party的价格可能比AWS提供的更优惠,不过买前最好算清楚。比如刚才看到一个27月的预留实例前期费用才630,不过每小时费用是0.052(小心算这个价差哦)。另外3rd Party购买的预留实例的费用在账单上是单独一栏的,这个看账单的时候要注意一下。
3) 竞价实例:
按Amazon的说法是投标未使用的 Amazon EC2 容量,所以竞价的价格可能会很低,比如目前大型实例的最低竞价价格为 $0.026 每小时,折算下来一个月才$18,远低于按需实例、预留实例的价格。不过这是一种竞价的方式,因此,这个价格可能会波动的很厉害。比如下图,这是当前的一个竞价历史价格图。
从图上可以看的出来,在某些时段,竞价价格可能会飙升的很厉害,比如9月17日,1c的价格就超过了$3,远远大于按需实例。不过总得来说,大多数时候,竞价价格还是很低的,而且就算某几个AZ价格高,也可以在其他AZ,其他区域找到便宜的实例。
在竞价的时候,可以设定一个自己可接受的最高价,启用、终止时间、实例信息等信息即可。不过在一次竞价之后是无法再次修改价格的,一旦AWS的价格高出竞价时设定的标价,实例就有可能被终止。因此,竞价实例是不稳定的。
当然,为了尽量不使实例被停止,也可以设置一个高出很多的价格,但这就要自己承担部分时间段的高价格。看看竞价实例历史价格就可以知道,那是个没有啥规律和理性的东西。
在使用竞价实例的时候,需要注意Persistent Request这个选项,不勾选时创建的竞价是一次性的,就是说,一旦系统价格高出你的出价,实例会终止,同时该竞价也会变成close状态。勾选之后,一旦系统高出你的出价,实例也会终止,但系统还会进一步检测之后的价格是否会回落,一旦回落到你的出价范围,将会重新启动一个实例为你服务。
因此,竞价实例的使用对应用的要求是比较高的,上面跑的应用需要做好随时被关机,重新加载的防范措施。
竞价实例除了单独启动加载之外,也非常适合在Auto Scaling、EMR等服务里面出现,通过两者的捆绑,可以用很廉价的方式解决访问高峰、批量计算等问题。
2. 存储资源占用
Amazon针对存储类别的不同,提供了一系列存储,合理的配置方案可以节省很多成本。在AWS账单中,经常会见到的存储有Glacier、S3、EBS、Snapshot等,其中在账单上Glacier被归到了S3里面,snapshot也算在了EBS里面,不过他们的价格都是不一样的。
1) Glacier
Glacier是目前AWS上最便宜的存储,不过从Glacier提取文件会有个等待时间,因此适合不怎么使用的存档数据。它的价格是$0.01/G/月左右,不论存储多少数据都是这个价格,还算便宜。
Glacier做的做好的地方是跟S3的配合,通过lifecycle的配置,基本可以跟S3无缝对接,使用者几乎感觉不到Glacier的存在。
2) S3
S3这个几乎是人尽皆知的东西了。1T之内的价格是$0.1/G/月左右,按49T、450T、500T、4000T、5000T这样有个阶梯价差(没参详明白为什么是这个阶梯划分法)。S3在不同的区域价格有微小差异,去冗余存储也会有价格差异。一般经常使用的数据存放S3,长时间不用的数据存放Glacier。
3) EBS
接下来的EBS就比较坑了。EBS跟S3,Glacier不同,EBS是根据申请块大小的计费,而后者是根据使用量计费的,这个在使用时要牢记。EBS的价格也是$0.1/G/月。在账单上,它的价格是按天折算的,所以虽然EBS用量一个月内没变化,账单上也在每天变。
仅从存储使用上来看,EBS的收费还算合理,但如果算上后面讲到的流量费、IO计次费就非常非常坑了。如果应用不优化的话,EBS的整体费用会出乎你的想象。
AWS还推出了预配置的 IOPS 卷,好吧,这应该是专门为高富帅准备的。曾经申请了100G做点测试,20来天就吃掉了$100。要清楚理解$0.10 每月预配置的 IOPS这个概念,这个是额外的收费。下面是AWS网站上对预配置的 IOPS收费的案例解释:
“例如,如果您预配置了含 1 000 个 IOPS 的卷,并在 30 天的月份中保留该卷 15 天,如在弗吉尼亚地区,您需要为预配置的 IOPS 支付 50 USD(每个预配置的 IOPS/月 0.10 USD * 预配置的 1 000 个 IOPS * 15 天/30)。 ”
4) Snapshot
按照AWS的解释,快照是通过增量压缩的方式存储到S3的。但收费上,不是跟S3列在一起的,不过两者的价格差不多。snapshot是一种很方便的系统备份方法,可以随时或用程序定时进行快照备份。
在使用存储资源的时候,需要注意:
* 分析数据类型,合理利用各不同存储,尽可能价格最优化
* 不要将实例配置的Ephemeral存储视而不见,优化程序尽可能多使用它
* 实在没办法,才去使用EBS
* 如果是备份类的数据,最好先压缩一下
资源占用型的服务还有ELB、EIP等会收点小钱,需要注意的是EIP在空闲时是要收费的,绑定到实例上才不收费。
二、流量费
资源占用型的收费还是比较合理的收费,毕竟用了人家的东西就要交钱,这很正常。流量上的收费就开始有点坑了。下面我们就来看看AWS在流量上收了哪些费用。
1. CDN(CloudFront)流量
CDN流量主要是指流出流量,每个区域价格也不尽想用,欧美10T内$0.12/G,其他地方接近$0.2/G。另外,从S3到CloudFront的流量也会收费,当然,也是小钱。不过CloudFront不算是一个很好的CDN选择。
2. 数据传输
数据传输主要是指流入、流出AWS,各个服务之间、区域间的数据流。
1) 流入流量,现在应该还是免费的。
2) 流出流量,10T之内$0.12/G。如果业务繁忙、跟其他服务器交互频繁,或需要经常备份出AWS,这个部分价格会迅速上涨。(这个不包括CDN)
3) EC2之间的流量,$0.01/G。别小看这一分钱,如果你的程序不好好控制的话,一个月几个T、十几个T是很简单的事。比如管理员为了数据安全,做了几份数据同步。
4) 区域之间的传输费用,$0.02/G。这里需要注意的是from不收费,to收费,但账单上都会列出,仅仅部分标0,所以这部分账单看看一大片,其实没啥内容。而且在这里,CloudFront也是当做一个区域来处理的,也就是说每个区域传到CloudFront的流量在这里收费。
另外像ELB流量、SES的附件流量也需要意思意思。反正基本上能想得到的流量AWS都帮你想到了,你还能想得到更多吗?
在流量使用上需要注意的是:
* 在备份的时候Snapshot是一个很好的选择,控制的好的话,可以很省存储空间,而且不会造成什么流量。
* 要保证数据安全的话,尽量用S3,S3还是比较稳定的。现在成熟的备份工具很多,而且也不会有啥流量产生。
* 优化程序,尽量减少不必要的数据传输
三、计次费
AWS还有很多需要计次的服务,比如SQS、SNS、SES等,这些都很正常,也很可以理解。但AWS还有个比较坑的计次,就是EBS类服务的IO计次费!
1. SQS、SNS、SES等计次费用
SQS、SNS这些经常会出现在AWS一些比较高级的服务中,比如SES中的Bounce mail就可以使用SNS进行通知,AutoScaling也利用了SNS。
SQS的收费是每 100 万个请求$0.50。要注意的是,它的请求数据量是有限制的。例如,1 次负载为 256 KB 的 API 调用将以 4 次请求计费。
SNS需要注意的是它有个API费用,同时有个通知费用,根据通知目标不同,收费也不同。比如现在每 100 万个 Amazon SNS API 请求是 $0.50(前100万免费),不过要是通知到mail的话,需要每 100 000 个 通知 收费$2.00,通知到SMS更贵。
SES更简单,每 1000 封$0.10。不过每天都有2000封的免费额度,不发垃圾信的话够用了。使用SES要注意的是,AWS刚开始分配的额度可能会比较低,它会慢慢给你加的。另外,还有个Max Send Rate的限定,超过发不出去的,写程序的时候要注意。
2. CDN计次费用
CloudFront除了流量要收费之外,还有个请求次数的收费。比如每10,000 HTTPS $0.01,每10,000 HTTP$0.0075。每个区域都会有不同(一般都比这高)。赶紧把那些小图片合到一个文件去吧。
3. EBS、RDS等 的 IO费用
这是一个很坑的地方,特别是把EBS当主硬盘使用的时候,天知道做了多少次IO啊。目前EBS上是每百万I/O请求 $0.10,看起来不多吧。等月底你看着数十亿,上百亿次请求的时候你就知道它的厉害了。当然,要是你用了RDS,你就会有更清醒的认识。而且你根本没法讲理,你算过你的MySQL这个月用了多少次IO么?
AWS除了提供上述应用之外,还有很多更高级的服务,不过从计费上看,基本都是在这些基础上的一些叠加、累计。有兴趣的可以自己去摸索、体会,会很有趣。理解清楚AWS的计费内容是我们用好AWS的一个前提条件,在业务发展的前期,EC2等资源占用费用会占主要比率,业务发展起来以后,后面两种计费将会迅速上涨。
几个合理利用AWS的小建议:
* 深入理解业务特性,合理选择专用主机、云计算,尽可能将动态的、变化的、瞬时的业务放在云上,而将稳定的、持续的业务放在专用主机上。
* 深入了解需要使用的每个服务的特性,局限和限制,将各种服务合理组合起来使用。
* 业务应用一定要要针对云计算的特性做优化,如果不优化,可能还不如专用主机来的划算。
* 多看看账单,分析理解其中每一项,确定优化目标。
总之,AWS不便宜,AWS网站上也明确说明云计算是“根据业务发展来扩展的较低可变成本来替代前期资本基础设施费用”,好好体会这句话。
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Friday, September 27, 2013
Thursday, April 26, 2012
Amazon EC2 AutoScaling配置备忘录
Amazon AWS EC2 提供了良好的AutoScaling能力,可以根据预先定义的几个系统性能参数的阈值提供自动地服务能力伸缩,并且同时提供了良好的使用文档、开发文档,基本看完其开发文档即可正常使用其提供的功能。本文仅记录一次AutoScaling过程的一些操作步骤备忘以及一些需要今后注意地地方。
一、简单实验
1. 下载AutoScaling工具包
2. 配置本地环境
如果电脑上没有安装Java,就安装一个,然后处理后续操作。
export JAVA_HOME=/Library/Java/Home
export AWS_AUTO_SCALING_HOME=/Users/eryxlee/amazon/tools/AutoScaling-1.0.49.1
export PATH=$PATH:$AWS_AUTO_SCALING_HOME/bin
编辑认证文件credential.txt,里面包含如下内容:(具体keyed,key到AWS Security Credentials中寻找。
AWSAccessKeyId=XXXXXXXXXXXXXXXXX
AWSSecretKey=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
编辑完之后,变更权限
chmod 600 credential.txt
export AWS_CREDENTIAL_FILE=/Users/eryxlee/amazon/tools/AutoScaling-1.0.49.1/credential.txt
3. 简单命令操作
配置完环境变量之后,运行as-cmd命令即可得到一个AutoScaling的命令列表。
运行as-describe-auto-scaling-groups得到No AutoScalingGroups found,如果你之前没有建过的话
4. 建立简单的一个AutoScaling配置,并最终销毁它
4.1. 建立节点启动配置
as-create-launch-config MyTestLC --image-id ami-7530ee1c --instance-type t1.micro
这里:
MyTestLC是配置名
image-id是AMI的id
instance-type是节点类型
运行完之后可以运行as-describe-launch-configs查阅已经创建的配置。
4.2. 建立AutoScaling组
as-create-auto-scaling-group MyTestGroup --launch-configuration MyTestLC --availability-zones us-east-1a --min-size 1 --max-size 1
这里:
MyTestGroup是组名
launch-configuration是上一步创建的配置名
availability-zones指定节点创建所在的可用区域
min-size指最小节点数量
max-size指最大节点数量
运行完之后可以运行验证命令:
as-describe-auto-scaling-groups --headers
可以的大如下类似信息:
AUTO-SCALING-GROUP GROUP-NAME LAUNCH-CONFIG AVAILABILITY-ZONES MIN-SIZE MAX-SIZE DESIRED-CAPACITY
AUTO-SCALING-GROUP MyTestGroup MyTestLC us-east-1a 1 1 1
INSTANCE INSTANCE-ID AVAILABILITY-ZONE STATE STATUS LAUNCH-CONFIG
INSTANCE i-cf3291a8 us-east-1a InService Healthy MyTestLC
4.3. 查验结果
现在登录AWS console,可以看到已经有一个节点在启动了。不过我们也可看到,这个节点没有配置security group,也没有配置keypair,基本上属于不可用状态。(除非已经在AMI中配置好了所有自启动并且计算完将结果传输到其他服务器上。)
4.4. 销毁节点
在清理AutoScaling组之前,推荐先销毁所有的节点,运行一下命令,指定最大最小数量均为0:
as-update-auto-scaling-group MyTestGroup --min-size 0 --max-size 0
整个节点关闭过程需要几分钟,耐心等待。
4.5. 销毁AutoScaling组
as-delete-auto-scaling-group MyTestGroup
4.6. 销毁启动配置
as-delete-launch-config MyTestLC
这样一个AutoScaling的轮回就基本结束了。不过也可以看到,除非AMI配置很好,这个AutoScaling组做不了啥工作。
二、建立一个真实可用的AutoScaling组
1. 准备工作
要做好一个运行良好的AutoScaling组,需要实现做好规划,准备在节点上面完成什么功能,结果如何输出,是否需要人工登录,是否需要安全配置等等。
下面我们就看一个简单的WEB应用服务器的简单扩容配置方式,假定我们需要提供一个Pyramid应用,它提供80端口访问,使用独立的MySQL数据库,并且管理人员偶尔需要登录上去进行简单管理。
1.1. AMI制作
先从已有AMI启动一个节点,假定这个节点已经设置好OS配置,可以正常运行。下面开始应用的部署:
* 在该节点上配置好python环境
* 安装好Pyramid
* 部署应用
* 配置应用Log集中输出到特定服务器
* 配置supervisor服务
因为AutoScaling的自身特性,不推荐在其上配置MySQL之类的数据库服务,也不建议在上面存储任何数据,如果要存储文件,建议直接存储到S3。这样该节点随时打开关闭都不会影响应用数据完整性。
也可以配置puppet等自动安装服务,不过如果应用系统稳定,建议直接做出AMI,免去启动之后安装配置动作,直接启动即可用。
如果节点启动之后需要一个比较长的暖场时间,则需要小心配置之后涉及的冷却时间和ELB存活自动检测以免出现多启动节点或ELB认为节点已正常但实际还未提供服务的情况。
1.2. keypair生成
如果今后希望可以登录AutoScaling的节点,则需要在创建的时候提供keypair,建议在开始配置前准备好一个可用的keypair
1.3. security group配置
如果需要配置对外访问安全,还需要配置好security group。我们这里因只需要提供80端口(Pyramid 6543端口)、22端口服务,则配置22端口对所有IP可访问。6543端口对ELB可访问(amazon-elb/amazon-elb-sg),ELB对外提供80端口,外网无法直接访问节点6543端口。
1.4. ELB配置
配置ELB HTTP 80端口转向6543端口
2. 环境配置
2.1. AutoScaling的配置
同第一节内容
2.2. CloudWatch配置
下载CloudWatch工具包,http://aws.amazon.com/developertools/2534
export AWS_CLOUDWATCH_HOME=/Users/eryxlee/amazon/tools/CloudWatch-1.0.12.1
export PATH=$PATH:$AWS_CLOUDWATCH_HOME/bin
3. 创建启动配置
as-create-launch-config MyTestLC --image-id ami-7530ee1c --instance-type t1.micro --key testenv-keypair --group test-autoscale
这里多了两个参数:
key指key pair的名字
group指security group的名字
4. 创建AutoScaling组
as-create-auto-scaling-group MyAutoScalingTestGroup --launch-configuration MyTestLC --availability-zones us-east-1a us-east-1b --min-size 1 --max-size 10 --load-balancers autoscale
这里可用区域指定了2个,之后创建的节点可以分布在这两个区域中。
load-balancers指定了ELB名字
同第一节,创建完之后,即可看到一个节点已经启动,现在就可以测试直接通过ELB的DNS名字可以直接访问Pyramid应用。如果有任何问题,检查之前的配置。
注意:新建的ELB很有可能会出现节点加入了之后Health Check过不了没法提供服务的情况(已经遇到几次了。),这时候只要手工将节点从ELB中移除,然后再加入,就会正常。正式使用前,最好几个配置到Auto Scaling中的可用区域中的节点都试试看,直到正常自动加入为止。
5. 配置ScaleUp策略
as-put-scaling-policy MyScaleUpTestPolicy --auto-scaling-group MyAutoScalingTestGroup --adjustment=1 --type ChangeInCapacity --cooldown 90
这个命令指定了一直ScaleUp的策略,策略内容为每次增加一个节点,之后90秒为冷却时间。冷却时间是为了确保刚才启动的节点已经真正提供服务之后再进行系统负载评估。在冷却时间内,其他Scale操作命令都无效,安静的等待刚才的服务节点提供服务能力。良好的冷却时间选择能够有效的防止系统规模暴涨暴跌。
该命令执行之后,会返回类似arn:aws:autoscaling:us-east-1:538202822254:XXXXXXXXXXX的一长串ARN名字,记得保留这个名字后面有用。
定义了ScaleUp策略之后,怎么触发这个策略呢?那就需要用到刚才配置的CloudWatch工具了。下面的命令定义了一个CPU负载过高的告警,一旦CPU一段时间内达到定义的负载阈值,就会触发这个告警:
mon-put-metric-alarm MyHighCPUAlarm --comparison-operator GreaterThanThreshold --evaluation-periods 1 --metric-name CPUUtilization --namespace "AWS/EC2" --period 60 --statistic Average --threshold 60 - -alarm-actions POLICY-ARN_from_previous_step --dimensions "AutoScalingGroupName=MyAutoScalingTestGroup"
这是一个很复杂的命令。它的主要目的就是评估现有系统性能,一旦发现超出告警设定,就使用AWS SNS发出消息。其参数的含义是:
comparison-operator:比较操作符,主要有GreaterThanOrEqualToThreshold、GreaterThanThreshold、LessThanOrEqualToThreshold、LessThanThreshold 这几种。
evaluation-periods:评估时间周期
metric-name:度量对象,这里选择CPU
namespace:命名空间,如AWS/EC2、AWS/ELB
period:告警时间周期
statistic:统计方式,可以是Minimum、Maximum、Sum、Average、SampleCount
threshold:阈值,CPU达到60%
alarm-actions:这里是SNS话题名,往这个话题发送消息
Dimensions:是一个key/value对,用于标识这个度量对象的一些特定属性。
注意:
a. 为了演示需要(尽快看到效果),在上面几个命令中,各参数的值都被人为缩小了,实际环境所用的值大多都会大于上面的设定。具体的配置值需要根据实际场景反复实验推敲。
b. 注意各配置参数之间的关系,以及它们之间的配合。
c. AWS还提供了定时ScaleUp等很多策略配置,具体查看AWS文档。
6. 定义ScaleDown策略
定义了ScaleUp策略之后,最好还要定义ScaleDown策略,这样就会在负载低的时候减少节点,从而减少资源占有,降低成本。
as-put-scaling-policy MyScaleDownTestPolicy --auto-scaling-group MyAutoScalingTestGroup --adjustment=-1 --type ChangeInCapacity --cooldown 90
mon-put-metric-alarm MyLowCPUAlarm --comparison-operator LessThanThreshold --evaluation-periods 1 --metric-name CPUUtilization --namespace "AWS/EC2" --period 60 --statistic Average --threshold 15 --alarm-actions POLICY-ARN_from_previous_step --dimensions "AutoScalingGroupName=MyAutoScalingTestGroup"
命令含义基本跟ScaleUp类似。
7. 加压吧!
完成上面的配置之后,马上可以再开个节点安装个siege进行压力测试了,也应该可以在Console中看到instance的增加减少,不过需要点耐心。
通过压力测试也可以验证各参数之间的配合是否协调,是否能满足设计需要。
8. 清理现场
如果不要这个AutoScaling配置了,还需要完成下面动作清理现场。
mon-delete-alarms MyLowCPUAlarm
mon-delete-alarms MyHighCPUAlarm
as-update-auto-scaling-group MyAutoScalingTestGroup --min-size 0 --max-size 0
as-delete-auto-scaling-group MyAutoScalingTestGroup
as-delete-launch-config MyTestLC
9. 计费事项
实现了AutoScaling是件很爽的事情,除了收到账单的时候。AWS的整体费用真正用起来可不算低哦。在整个AutoScaling配置中,涉及到收费的地方有:
a. Amazon SNS,每月10w免费额度,之后每10w收6美分
b. Instance,按节点量、大小计算
c. ELB,按时长+流量计算
d. CloudWatch,按节点+告警计算
e. 流量费用
f. EBS、EBS IO费用,如果用了的话
Wednesday, March 21, 2012
利用Amazon SES为应用构建简单的邮件服务
Amazon SES是AWS推出的一项邮件发送服务,类似于sendgrid等专业的邮件发送服务商。不过因AWS众多其他服务的捆绑支持,对于AWS平台上的应用还是具有不小的吸引力的。
一. 为啥使用SES呢
1. 对于发送量不稳定的应用,价格还是便宜的,发多少,算多少($0.10/1000条),没有套餐限制,附带流量也会产生费用。
2. 对于AWS EC2上的应用,有每天2000封的免费额度,基本足够大部分人使用了。
当然,也要牢记,amazon不是专业的mail发送公司,涉及到更专业的送达服务、垃圾邮件等方面还不那么健全,普通用用是完全没问题的,毕竟大家都知道邮件是怎么回事,有点小问题也都能谅解,顶多勤快点,多泡泡amazon服务论坛。
二. SES接入模式
amazon提供了多种接入支持以满足各种不同的需要:
1. smtp发送服务,提供了STARTTLS、TLS Wrapper两种不同方式,端口不同,可以用于编程或安装应用软件配置
2. api发送服务,可以通过amazon的api发送邮件,这里提供了一个封装。https://github.com/pankratiev/python-amazon-ses-api/blob/master/amazon_ses.py3. 与 Postfix 整合,配置其relayhost参数,使已有的应用能方便的使用SES服务能力。
三. smtp接入案例
1. 发件人认证
SES需要对每一个发件人邮箱进行认证,不存在的发件人不能够发送邮件。只需要再verify a new sender里面输入邮件地址,SES会往这个邮箱发送一个验证URL,在浏览器打开该URL即可完成验证。
SES 工作在sanbox状态下,需要同时将收信人也进行同样的认证。如果需要在生产环境使用,需要事先申请,24小时开通。
2. 生成SMTP 用户密码对
在发信之前,还需要生成一个smtp用户密码对,只需要点击SMTP Settings 中的Create My SMTP Credentials按钮即可在IAM中生成一个账号,同时显示其名字、密码,记录下来保存好需要在发送邮件时使用。
3. 小程序
mailServer = smtplib.SMTP_SSL('email-smtp.us-east-1.amazonaws.com', 465)
mailServer.set_debuglevel(1)
mailServer.login(IAM用户名, IAM用户密码)
mailServer.sendmail('发件人', ['收件人'], msg.as_string())
mailServer.close()
一. 为啥使用SES呢
1. 对于发送量不稳定的应用,价格还是便宜的,发多少,算多少($0.10/1000条),没有套餐限制,附带流量也会产生费用。
2. 对于AWS EC2上的应用,有每天2000封的免费额度,基本足够大部分人使用了。
当然,也要牢记,amazon不是专业的mail发送公司,涉及到更专业的送达服务、垃圾邮件等方面还不那么健全,普通用用是完全没问题的,毕竟大家都知道邮件是怎么回事,有点小问题也都能谅解,顶多勤快点,多泡泡amazon服务论坛。
二. SES接入模式
amazon提供了多种接入支持以满足各种不同的需要:
1. smtp发送服务,提供了STARTTLS、TLS Wrapper两种不同方式,端口不同,可以用于编程或安装应用软件配置
2. api发送服务,可以通过amazon的api发送邮件,这里提供了一个封装。https://github.com/pankratiev/python-amazon-ses-api/blob/master/amazon_ses.py3. 与 Postfix 整合,配置其relayhost参数,使已有的应用能方便的使用SES服务能力。
三. smtp接入案例
1. 发件人认证
SES需要对每一个发件人邮箱进行认证,不存在的发件人不能够发送邮件。只需要再verify a new sender里面输入邮件地址,SES会往这个邮箱发送一个验证URL,在浏览器打开该URL即可完成验证。
SES 工作在sanbox状态下,需要同时将收信人也进行同样的认证。如果需要在生产环境使用,需要事先申请,24小时开通。
2. 生成SMTP 用户密码对
在发信之前,还需要生成一个smtp用户密码对,只需要点击SMTP Settings 中的Create My SMTP Credentials按钮即可在IAM中生成一个账号,同时显示其名字、密码,记录下来保存好需要在发送邮件时使用。
3. 小程序
mailServer = smtplib.SMTP_SSL('email-smtp.us-east-1.amazonaws.com', 465)
mailServer.set_debuglevel(1)
mailServer.login(IAM用户名, IAM用户密码)
mailServer.sendmail('发件人', ['收件人'], msg.as_string())
mailServer.close()
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