Equilibrar los costos de cómputo de MaxCompute con la finalización puntual de trabajos es un desafío. Es posible que aprovisione en exceso recursos costosos de suscripción para cargas pico, lo que genera desperdicio, o que los aprovisione de forma insuficiente y provoque que trabajos críticos no cumplan sus plazos. La función Compute Cost Optimization de MaxCompute resuelve este problema. Actúa como un asesor inteligente que analiza los patrones históricos de carga de trabajo de su proyecto para generar planes de recursos basados en datos. Estas recomendaciones le permiten hacer fine-tune de una cuota de suscripción existente o cambiar desde pay-as-you-go, reduciendo costos mientras cumple con los objetivos de rendimiento.
Funcionamiento
Los siguientes tres escenarios muestran cómo MaxCompute genera planes de optimización de configuración de recursos.
Escenario 1: Optimizar una cuota de suscripción existente
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Descripción
Una empresa utiliza recursos de cómputo de suscripción. El plan actual reserva 1,000 CU para trabajos. Dos lotes de trabajos se ejecutan en estos recursos a horas fijas todos los días:
Primer lote: Los trabajos se envían antes de las 01:00 y deben finalizar a las 02:00. Sin embargo, con la configuración actual, los trabajos no cumplen este plazo.
Segundo lote: Los trabajos se envían antes de las 05:00 y deben finalizar a las 06:00.
Costo de recursos (precio de lista): El costo mensual de recursos de cómputo es , y 1,000 CU × 22.0 USD/CU = 22,000 USD.
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Lógica de MaxCompute para generar un plan de optimización
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MaxCompute predice el volumen diario de solicitudes de CU según la información del escenario.
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Con base en los datos de ejecución de los dos lotes de trabajos durante los últimos 30 días, MaxCompute predice la carga de trabajo necesaria para completarlos. Suponga que los dos valores predichos son:
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Primer lote de trabajos
Los trabajos consumen 1,500 CU y se ejecutan durante 1 hora. El uso de recursos es 1,500 CU × 1 h = 1,500 CU-horas.
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Segundo lote de trabajos
Los trabajos consumen 750 CU y se ejecutan durante 1 hora. El uso de recursos es 750 CU × 1 h = 750 CU-horas.
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Establezca dos Estimation time points según los tiempos de finalización esperados de los lotes de trabajos: 02:00 y 06:00.
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A continuación, MaxCompute evalúa el consumo de recursos bajo la configuración actual.
NotaLas siguientes métricas de evaluación se estiman principalmente mediante CU-horas. Para obtener detalles sobre la lógica de cálculo, consulte los términos correspondientes en la sección "Terminología relacionada" más abajo.
Para el primer lote de trabajos se requieren 1,500 CU-horas y hay configuradas 1,000 CU reservadas. El primer lote puede completarse en 1.5 horas. En este caso, el primer lote de trabajos se completa a las 02:30. La latencia del trabajo es de 30 minutos.
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Para el segundo lote de trabajos se requieren 750 CU-horas y hay configuradas 1,000 CU reservadas. El segundo lote puede completarse en 0.75 horas. En este caso, todos los trabajos se completan aproximadamente a las 05:45. Hay CU redundantes disponibles y no existe latencia de trabajos.
La siguiente estimación se basa en la configuración actual de recursos:
Métrica de estimación
Fórmula de cálculo
Primer lote de trabajos
Segundo lote de trabajos
Satisfacción de demanda
Tiempo de finalización esperado:
Used CU-hours/Actually required CU-hours66.67%
(Insuficiencia de recursos)
100%
(Redundancia de recursos)
Latencia de trabajos
Si los trabajos no se completan antes del tiempo de finalización esperado:
Actual completion time - Expected completion time30 minutos
0 minutos
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El sistema genera un plan óptimo de optimización de configuración de recursos basado en el objetivo de salida. El objetivo de salida se refiere al tiempo límite antes del cual se espera que se completen todos los trabajos involucrados.
Plan de optimización: 750 CU reservadas y 750 CU reservadas elásticamente para el periodo de 01:00 a 02:00.
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Resultados de la optimización:
Para ambos lotes de trabajos, la satisfacción de demanda es del 100% y la latencia de trabajos es de 0 minutos.
Costo de recursos (precio de lista): 750 CU × 22.0 USD/CU + 750 CU × 0.0488 USD/CU/H × 1 H × 30 = 17,598 USD. Esto representa una reducción de 4,402 USD respecto al costo mensual de cómputo previo a la optimización de 1,000 CU × 22.0 USD/CU = 22,000 USD.
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Escenario 2: Migrar un proyecto pay-as-you-go a una nueva cuota de suscripción
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Descripción
Una empresa utiliza MaxCompute Pay-as-you-go Standard Edition. El Proyecto A tiene dos lotes de trabajos que se ejecutan a horas fijas todos los días:
Primer lote de trabajos: Todos los trabajos se envían e inician antes de las 01:00 cada día. La empresa espera completar los trabajos antes de las 02:00.
Segundo lote de trabajos: Todos los trabajos se envían e inician antes de las 05:00 cada día. La empresa espera completar los trabajos antes de las 06:00.
Costo de recursos (precio de lista): Los trabajos SQL pay-as-you-go se facturan según el volumen de escaneo de datos. El volumen promedio diario de escaneo de datos es de aproximadamente 1,200 GB. El costo mensual de cómputo es 1,200 GB × 0.0438 USD/GB × 30 = 1,576.8 USD.
La empresa desea adquirir una cuota de cómputo de suscripción para ejecutar los trabajos de cómputo del Proyecto A.
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Lógica de MaxCompute para generar un plan de optimización
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El sistema estima el número de solicitudes diarias de CU según la información básica del escenario.
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Con base en los resultados de ejecución de dos lotes de trabajos en 30 días, el sistema estima las CU-horas consumidas por separado por cada lote. A continuación se listan los valores estimados.
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Primer lote de trabajos
Los trabajos consumen 100 CU y se ejecutan durante 1 hora. El uso de recursos es 100 CU × 1 h = 100 CU-horas.
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Segundo lote de trabajos
Los trabajos consumen 50 CU y se ejecutan durante 1 hora. El uso de recursos es 50 CU × 1 h = 50 CU-horas.
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El sistema establece dos estimation time points (02:00 y 06:00) según el tiempo de finalización esperado de los dos lotes de trabajos. También define el objetivo de salida. De forma predeterminada, no se permite latencia de trabajos.
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El sistema genera un plan óptimo de optimización de configuración de recursos basado en el objetivo de salida. El objetivo de salida se refiere al tiempo límite antes del cual se espera que se completen todos los trabajos involucrados.
Plan de optimización: 50 CU reservadas y 50 CU reservadas elásticamente para el periodo de 01:00 a 02:00.
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Resultados de la optimización:
Para ambos lotes de trabajos, la satisfacción de demanda es del 100% y la latencia de trabajos es de 0 minutos.
Costo de recursos (precio de lista): 50 CU × 22.0 USD/CU + 50 CU × 0.0488 USD/CU/H × 1 H × 30 = 1,173.2 USD. Esto representa una reducción de 403.6 USD respecto al costo mensual de cómputo previo a la optimización de 1,576.8 USD.
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Escenario 3: Fusionar un proyecto pay-as-you-go en una cuota de suscripción existente
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Descripción
Una empresa adquirió recursos de cómputo específicos de suscripción. En el plan actual de configuración de recursos, hay 1,000 unidades de cómputo reservadas (CU) configuradas para trabajos. Dos lotes de trabajos consumen las CU reservadas todos los días.
Primer lote de trabajos: Todos los trabajos se envían e inician antes de las 01:00 cada día. La empresa espera completar los trabajos antes de las 02:00.
Segundo lote de trabajos: Todos los trabajos se envían e inician antes de las 05:00 cada día. La empresa espera completar los trabajos antes de las 06:00.
Costo de recursos (precio de lista): El costo mensual de recursos de cómputo es 1,000 CU × 22.0 USD/CU = 22,000 USD.
La empresa activa MaxCompute facturado en modo pay-as-you-go. En el Proyecto A, dos lotes de trabajos se ejecutan con recursos pay-as-you-go en periodos fijos todos los días.
Primer lote de trabajos: Todos los trabajos se envían e inician antes de las 01:00 cada día. La empresa espera completar los trabajos antes de las 02:00.
Segundo lote de trabajos: Todos los trabajos se envían e inician antes de las 05:00 cada día. La empresa espera completar los trabajos antes de las 06:00.
Costo de recursos (precio de lista): Los trabajos SQL pay-as-you-go se facturan según el volumen de escaneo de datos. El volumen promedio diario de escaneo de datos es de aproximadamente 4,200 GB. El costo mensual de cómputo es 4,200 GB × 0.0438 USD/GB × 30 = 5,518.8 USD.
El costo mensual total de recursos de cómputo es 22,000 + 5,518.8 = USD 27,518.8.
La empresa desea ejecutar los trabajos de cómputo del Proyecto A dentro de la cuota de suscripción existente y asegurar que se completen en el tiempo esperado.
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Lógica de MaxCompute para generar un plan de optimización
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El sistema estima el número de solicitudes diarias de CU del proyecto pay-as-you-go y de la cuota de suscripción según la información básica del escenario.
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Con base en los datos de ejecución de los dos lotes de trabajos en la cuota de suscripción durante los últimos 30 días, el sistema predice los recursos (CU-horas) necesarios para completar cada lote. Suponga que los valores predichos son los siguientes:
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Primer lote de trabajos
Los trabajos requieren 1,500 CU y se ejecutan durante 1 hora. El uso de recursos es 1,500 CU × 1 h = 1,500 CU-horas.
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Segundo lote de trabajos
Los trabajos requieren 750 CU y se ejecutan durante 1 hora. El uso de recursos es 750 CU × 1 h = 750 CU-horas.
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Con base en los datos de ejecución de los dos lotes de trabajos del Proyecto A durante los últimos 30 días, el sistema predice los recursos (CU-horas) necesarios para completar cada lote. Suponga que los valores predichos son los siguientes:
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Primer lote de trabajos
Los trabajos requieren 500 CU y se ejecutan durante 1 hora. El uso de recursos es 500 CU × 1 h = 500 CU-horas.
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Segundo lote de trabajos
Los trabajos requieren 250 CU y se ejecutan durante 1 hora. El uso de recursos es 250 CU × 1 h = 250 CU-horas.
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El sistema establece dos estimation time points (02:00 y 06:00) según el tiempo de finalización esperado de los dos lotes de trabajos.
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El sistema estima el consumo de recursos según la configuración actual de la cuota de suscripción.
NotaLas siguientes métricas de evaluación se estiman principalmente mediante CU-horas. Para obtener detalles sobre la lógica de cálculo, consulte los términos correspondientes en la sección "Terminología relacionada" más abajo.
Al agregar el primer lote de trabajos del Proyecto A pay-as-you-go a la cuota de suscripción, se requieren 2,000 CU-horas para ejecutar todo el primer lote en la cuota, y hay configuradas 1,000 CU reservadas. El primer lote puede completarse en 2 horas. En este caso, el primer lote se completa a las 03:00. La latencia del trabajo es de 1 hora.
Al agregar el segundo lote de trabajos del Proyecto A pay-as-you-go a la cuota de suscripción, se requieren 1,000 CU-horas para ejecutar todo el segundo lote en la cuota, y hay configuradas 1,000 CU reservadas. El segundo lote puede completarse en 1 hora. En este caso, todos los trabajos se completan aproximadamente a las 06:00. No existe latencia de trabajos.
La estimación para la configuración actual de recursos es la siguiente:
Métrica de estimación
Fórmula de cálculo
Primer lote de trabajos
Segundo lote de trabajos
Satisfacción de demanda
Calculada según el consumo de recursos en el tiempo de finalización esperado: Used CU-hours/Actually required CU-hours
50% (Insuficiencia de recursos)
100%
Latencia de trabajos
Calculada si los trabajos no se completan antes del tiempo de finalización esperado: Actual completion time - Expected completion time
1 hora
0 minutos
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El sistema genera un plan óptimo de optimización de configuración de recursos basado en el objetivo de salida. El objetivo de salida se refiere al tiempo límite antes del cual se espera que se completen todos los trabajos involucrados. El sistema estima el consumo de recursos según la configuración actual de la cuota de suscripción.
Plan de optimización: 1,000 CU reservadas y 1,000 CU reservadas elásticamente para el periodo de 01:00 a 02:00.
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Resultados de la optimización:
Para ambos lotes de trabajos, la satisfacción de demanda es del 100% y la latencia de trabajos es de 0 minutos.
Costo de recursos (precio de lista): 1,000 CU × 22.0 USD/CU + 1,000 CU × 0.0488 USD/CU/H × 1 H × 30 = 23,464 USD. Esto representa una reducción de 4,054.8 USD respecto al costo mensual de cómputo previo a la optimización de 27,518.8 USD.
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Términos (Haga clic para expandir)
Limitaciones
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MaxCompute solo puede analizar recursos de cómputo y generar planes de optimización de configuración para recursos de cómputo en una cuota de suscripción de nivel 1 y recursos de cómputo pay-as-you-go.
NotaLos recursos de cómputo de MaxCompute admiten tres métodos de facturación: pay-as-you-go, suscripción y pago por hora. Para más información sobre la facturación de diferentes recursos, consulte Billable items and billing methods.
Puede utilizar la función de gestión de cuotas para asignar recursos de cómputo de MaxCompute a diferentes niveles de cuotas. Para más información, consulte Manage quotas in the new MaxCompute console.
Esta función solo está disponible en las siguientes regiones: China (Hangzhou), China (Shanghai), China (Beijing), China (Zhangjiakou), China (Shenzhen), China (Chengdu), China (Hong Kong), Singapore, Indonesia (Jakarta) y Germany (Frankfurt).
Procedimiento
Inicie sesión en la consola de MaxCompute y seleccione una región en la esquina superior izquierda.
En el panel de navegación izquierdo, elija .
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En la página Intelligent Optimization > Computing Resource Config Optimization, seleccione una cuota en la lista desplegable Quota Name.
Si selecciona una cuota de cómputo de suscripción, podrá consultar recomendaciones para aumentar o disminuir sus recursos de cómputo de suscripción existentes.
Si selecciona una cuota de cómputo pay-as-you-go, podrá consultar el plan de recursos recomendado y los resultados proyectados para cambiar un proyecto de recursos pay-as-you-go a recursos de suscripción. El nombre predeterminado de una cuota de MaxCompute Pay-as-you-go Standard Edition es PayAsYouGoQuota_p.
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Si selecciona una cuota de cómputo pay-as-you-go, elija el proyecto vinculado a los recursos de cómputo pay-as-you-go Standard Edition que desea analizar.
La lista de proyectos solo contiene proyectos pay-as-you-go que cumplen con los requisitos de análisis. Un proyecto debe haber ejecutado trabajos diariamente durante los últimos siete días. Los datos de la lista se actualizan diariamente a las 00:00:00.
Para garantizar una experiencia fluida en la página, puede seleccionar hasta 20 proyectos para evaluación simultánea.
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El método Configuration Change Method está seleccionado de forma predeterminada.
Si ya cuenta con una cuota de suscripción, la función de optimización evalúa y recomienda cambios según las solicitudes de recursos de dicha cuota.
Si no tiene una cuota de suscripción, la función recomienda adquirir una nueva según las solicitudes de recursos del proyecto especificado.
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En la página Intelligent Optimization > Computing Resource Config Optimization, haga clic en Analyze Computing Requirements.
Puede consultar el gráfico de predicción diaria de CU para un grupo de cuotas de suscripción primario específico y comprender las necesidades diarias de recursos previstas. Si utiliza una cuota primaria de suscripción prepago existente para el método Configuration Change Method, podrá ver una predicción acumulativa que combina la demanda de cómputo del proyecto a actualizar con la cuota de suscripción existente.
No es posible utilizar esta función si los datos históricos de solicitudes de trabajos son insuficientes o si no presentan patrones regulares.
Los valores estimados en el gráfico se calculan mediante el algoritmo de identificación y descomposición de periodos, utilizando datos de solicitudes de trabajos de 30 días.
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En la sección Set Estimation Time Point, establezca el estimation time point en la hora deseada de finalización de trabajos. Puede hacer clic en Hour, Half Hour o Deselect.
MaxCompute evalúa entonces si los recursos son suficientes y si los trabajos se retrasarán bajo diferentes planes de configuración, tomando como referencia los estimation time points establecidos. Para más información sobre la lógica, consulte How it works.
Ejemplos de configuración:
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Si desea que todos los trabajos se completen a las 05:00 cada día, establezca el estimation time point en 05:00.
Todos los trabajos enviados entre las 05:00:00 del día anterior y las 05:00:00 del día actual se consideran un lote. Puede estimar la satisfacción de demanda y la latencia de este lote a las 05:00:00 del día actual.
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Si desea que el primer lote se complete a las 02:00 y el segundo a las 10:00 cada día, configure dos estimation time points, por ejemplo, 02:00 y 10:00. El sistema realizará lo siguiente:
Todos los trabajos enviados entre las 10:00:00 del día anterior y las 02:00:00 del día actual se consideran el primer lote. Puede estimar la satisfacción de demanda y la latencia de este lote a las 02:00:00 del día actual.
Todos los trabajos enviados entre las 02:00:00 y las 10:00:00 del día actual se consideran el segundo lote. Puede estimar la satisfacción de demanda y la latencia de este lote a las 10:00:00 del día actual.
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En la sección Set Output Goal, defina los tiempos objetivo de finalización para sus trabajos con la configuración optimizada.
De forma predeterminada, el objetivo de optimización coincide con el estimation time point. También puede establecer un momento anterior para reservar tiempo adicional para la salida de trabajos. Alternativamente, puede definir una latencia máxima aceptable para permitir un retraso específico en la salida y así reducir costos de recursos.
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Haga clic en View Recommended Plan para revisar los detalles y resultados esperados del plan recomendado.
El resultado de la optimización también se presenta como una simulación de consumo de CU para el plan recomendado. Esta información es consistente con el gráfico de evaluación del plan actual, lo que facilita la comparación.
ImportanteEl plan recomendado es solo una referencia y no garantiza que el objetivo de optimización se cumpla totalmente. Se recomienda cambiar la configuración gradualmente según sea necesario y supervisar los resultados tras el cambio.
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En la sección Recommended Plan, descargue el plan recomendado.
Se recomienda descargar el plan como archivo
.xlsx. Esto simplifica el registro y la comparación entre diferentes planes. Luego, según sus necesidades empresariales, haga clic en Configure para aplicar la configuración en la página Quotas.
Pasos siguientes
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Una vez generado el plan de optimización, puede evaluar el costo optimizado de recursos de cómputo según la configuración proporcionada en dicho plan.
Monthly cost of computing resources (catalog price) = Number of purchased subscription CUs × USD 22.0 per month + Number of elastically reserved CUs × Scaling period (hours) × USD 0.0488 per CU-hour × 30Para más información sobre la facturación de recursos de suscripción, consulte y Cost calculation (Pay-as-you-go). El precio real está sujeto a la página de confirmación del pedido.
Evalúe el costo y el tiempo de finalización optimizado según el costo y el objetivo del plan. Adquiera recursos de suscripción siguiendo el plan de optimización, cambie la configuración gradualmente y supervise los resultados de ejecución de trabajos tras el cambio.
Referencias
Mejores prácticas para usar la función de optimización de recursos de cómputo: Use the cost optimization feature to achieve cost-effectiveness.
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Para más información sobre la optimización de costos en MaxCompute, consulte los siguientes temas: