# COST 9 如何管理需求和供应资源？
为了工作负载的性能与支出实现平衡，请确保您支付过费用的所有资源都得到利用，并避免出现资源利用率过低的情况。无论是从运维成本（由于过度使用导致性能下降）还是从浪费 AWS 支出（由于超额配置）的角度衡量，利用率指标过高或过低都会对您的组织产生负面影响。
**Topics**
+ [COST09-BP01 对工作负载需求执行分析](cost_manage_demand_resources_cost_analysis.md)
+ [COST09-BP02 实施缓冲区或节流来管理需求](cost_manage_demand_resources_buffer_throttle.md)
+ [COST09-BP03 动态供应资源](cost_manage_demand_resources_dynamic.md)
# COST09-BP01 对工作负载需求执行分析
分析工作负载需求随时间的变化。确认分析涵盖季节性趋势，并准确反映整个工作负载生命周期内的运行条件。分析工作应该体现出可能带来的好处，例如花费的时间与工作负载成本成正比。
**未建立这种最佳实践的情况下暴露的风险等级：** 高
## 实施指导
了解工作负载的要求。组织需求应指出工作负载对于请求的响应时间。响应时间可用于确定是否管理了需求，或者资源的供应是否会改变以满足需求。
分析应包括需求的可预测性和可重复性、需求的变化速率以及需求的变化量。确保在足够长的时间内执行分析，以纳入任何季节性变化，例如月末处理或假期高峰。
确保分析工作反映实施扩展的潜在好处。查看组件的预期总成本，以及在工作负载生命周期内增加和减少的使用量和成本。
您可以将 [AWS Cost Explorer](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-explorer/) 或者 [Amazon Quick](https://aws.amazon.com/quicksight/) 与 AWS 成本和使用情况报告（CUR）或应用程序日志一起使用，以便对工作负载需求进行可视化分析。
**实施步骤**
+ ** 分析现有工作负载数据： **分析现有工作负载中的数据、以前工作负载版本中的数据或预测使用模式中的数据。使用日志文件和监控数据，了解客户如何使用工作负载。典型的指标有实际需求（以每秒请求数为单位）、需求率变化的时间或处于不同级别时的时间，以及需求变化速率。务必分析整个工作负载周期，从而确保收集任何季节性变化数据，如月末或年末活动。分析中反映的工作应该体现出工作负载特征。应将最多的精力放在需求变化最大的高价值工作负载上。应将最少的精力放在需求变化最小的低价值工作负载上。衡量价值的常用指标有风险、品牌知名度、收入或工作负载成本。
+ ** 预测外部影响： **与组织中会影响或更改工作负载需求需求的团队成员会面。通常涉及的团队包括销售、营销或业务拓展团队。与他们合作，了解其运作周期，以及是否有改变工作负载需求的任何活动。使用这些数据预测工作负载需求。
## 资源
**相关文档：**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [AWS Instance Scheduler](https://aws.amazon.com/answers/infrastructure-management/instance-scheduler/)
+ [开始使用 Amazon SQS](https://docs.aws.amazon.com/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/sqs-getting-started.html)
+ [AWS Cost Explorer](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-explorer/)
+ [Amazon Quick](https://aws.amazon.com/quicksight/)
# COST09-BP02 实施缓冲区或节流来管理需求
缓冲和限流可修改工作负载需求，从而避免出现任何峰值情形。在客户端执行重试时实施限流。实施缓冲以存储请求并将处理任务往后推迟一段时间。确认设计节流和缓冲区时客户端能够在所需的时间内收到响应。
**未建立这种最佳实践的情况下暴露的风险等级：** 低
## 实施指导
**节流：** 如果需求源具有重试功能，可以实施限流。限流会告诉需求源，如果当前无法处理请求，则应稍后再试。需求源将等待一段时间，然后重新尝试请求。实施限流的优势是可限制最大资源量和工作负载成本。在 AWS 中，您可以使用 [Amazon API Gateway](https://aws.amazon.com/api-gateway/) 实施限流。请参阅 [《Well-Architected 可靠性支柱》白皮书](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/reliability-pillar/welcome.html) 以了解有关实施限流的更多详细信息。
**基于缓冲区： **与限流类似，缓冲区会延迟请求处理，从而允许以不同速率运行的应用程序有效通信。基于缓冲区的方法使用队列来接受来自产生方的消息（工作单元）。然后消息将由使用方读取并处理，这样消息就能够以满足使用方业务需求的速率运行。无需担心产生方必须处理数据持久性和反向压力等限流问题（因为使用方运行缓慢，导致产生方运行缓慢）。
在 AWS 中，您可以从多个服务中进行选择，以便实施缓冲方法。[Amazon Simple Queue Service（Amazon SQS）](https://aws.amazon.com/sqs/) 是一项托管服务，提供允许单个使用方读取单个消息的队列。[Amazon Kinesis](https://aws.amazon.com/kinesis/) 提供允许众多使用方读取相同消息的流。
使用基于缓冲区的方法进行架构时，请确保架构工作负载以在所需时间内处理请求，并且您能够处理重复的工作请求。
**实施步骤**
+ ** 分析客户端需求： **分析客户端请求，确定它们是否能够执行重试。对于无法执行重试的客户端，需要实施缓冲区。分析总体需求、变化率和所需的响应时间，以确定所需的限流或缓冲区大小。
+ ** 实施缓冲区或节流：** 在工作负载中实施缓冲区或限流。Amazon Simple Queue Service（Amazon SQS）之类的队列可以为工作负载组件提供缓冲区。Amazon API Gateway 可以为工作负载组件提供节流。
## 资源
**相关文档：**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [AWS Instance Scheduler](https://aws.amazon.com/answers/infrastructure-management/instance-scheduler/)
+ [Amazon API Gateway](https://aws.amazon.com/api-gateway/)
+ [Amazon Simple Queue Service](https://aws.amazon.com/sqs/)
+ [开始使用 Amazon SQS](https://aws.amazon.com/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/sqs-getting-started.html)
+ [Amazon Kinesis](https://aws.amazon.com/kinesis/)
# COST09-BP03 动态供应资源
资源按计划预置。这种预置可以基于需求（例如通过自动扩展来实现），也可以基于时间（需求可以预测，基于时间提供资源）。这些方法可以尽可能减少超额预置或预置不足的情况。
**未建立这种最佳实践的情况下暴露的风险等级：** 低
## 实施指导
您可以使用 [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)，或者通过 [AWS API 或 SDK 在代码中加入扩展](https://aws.amazon.com/developer/tools/)。这样省去了手动更改环境的操作成本，因而工作负载的总体成本得以降低，而且执行速度变得更快。这将确保工作负载资源在任何时候都最符合需求。
**基于需求的供应：** 利用云的弹性来供应资源以满足不断变化的需求。利用 API 或服务功能，以编程方式动态改变架构中云资源的数量。这使您能够在架构中扩展组件，并在需求高峰期间自动增加资源数量以保持性能，也可以在需求量降低时减少容量以降低成本。
[AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/) 可帮助您调整容量以维持稳定、可预测的性能，并确保成本最低。它是一项完全托管的免费服务，与 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）实例和竞价型实例集、Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）、Amazon DynamoDB 和 Amazon Aurora 集成。
Auto Scaling 提供自动资源发现功能，以帮助您在工作负载中找到可以配置的资源，它具有内置的扩展策略来优化性能、成本或者在两者之间取得平衡，并提供预测性扩展来协助应对定期出现的峰值。
Auto Scaling 可以实施手动、计划或基于需求的扩展。您还可以使用来自 [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/) 的指标和警报触发工作负载的扩展事件。典型的指标可以是标准 Amazon EC2 指标，例如 CPU 利用率、网络吞吐量和 [Elastic Load Balancing（ELB） ](https://aws.amazon.com/elasticloadbalancing/)观察到的请求或响应延迟。如果可能，应该使用指示客户体验的指标，通常是可能来自工作负载中的应用程序代码的自定义指标。
当构建基于需求的方法时，请注意两个重要事项。首先，了解您必须以多快的速度预置新资源。其次，了解供应和需求之间的差额将发生变化。您必须准备好应对需求变化的速度，并准备好应对资源故障。
[ELB](https://aws.amazon.com/elasticloadbalancing/) 通过在多种资源之间分配需求来帮助您扩展规模。随着实施的资源越来越多，您可以将它们添加到负载均衡器中以满足需求。Elastic Load Balancing 支持 Amazon EC2 实例、容器、IP 地址和 AWS Lambda 函数。
**基于时间的供应：** 基于时间的方法可以协调资源容量以满足可预测或时间明确定义的需求。此方法通常不依赖资源的利用水平。基于时间的方法可以确保资源在需要的特定时间可用，并且提供时不会因启动流程和系统或一致性检查而发生延迟。使用基于时间的方法，您可以在繁忙时段提供额外的资源或增加容量。
您可以使用计划的 Auto Scaling 来实施基于时间的方法。工作负载可以在定义的时间按计划扩展或缩减（例如办公时间开始时），从而确保用户就位或需求出现时资源可用。
您还可以利用 [AWS API 和 SDK](https://aws.amazon.com/developer/tools/) 以及 [AWS CloudFormation](https://aws.amazon.com/cloudformation/) 在需要时自动预置和停用整个环境。此方法非常适合仅在定义的办公时间或时间段运行的开发或测试环境。
您可以使用 API 来扩展环境中的资源大小（纵向扩展）。例如，可以通过更改实例大小或分类纵向扩展生产工作负载。这可以通过停止和启动实例，以及选择不同的实例大小或分类来实现。这种技巧也可以应用于其他资源，如 Amazon Elastic Block Store（Amazon EBS）弹性卷，您可以在使用时对其进行修改以增加大小、调整性能（IOPS）或更改卷类型。
当构建基于时间的方法时，请注意两个重要事项。首先，使用模式的一致性如何？ 其次，如果模式发生更改会产生什么影响？ 您可以通过两种方式提高预测的准确性：监控工作负载和使用商业智能。如果您发现使用模式发生重大更改，可以调整时间，以确保提供覆盖范围。
**实施步骤**
+ ** 配置基于时间的调度： **对于可预测的需求变化，基于时间的扩展可以及时提供正确的资源量。如果资源创建和配置的速度不够快，无法响应需求变化，也可使用这种方法。根据工作负载分析，使用 AWS Auto Scaling 配置计划扩缩。
+ ** 配置 Auto Scaling： **要根据活动工作负载指标配置扩展，请使用 Amazon Auto Scaling。使用分析并配置 Auto Scaling 以在正确的资源级别上触发，并确保工作负载在所需的时间内扩展。
## 资源
**相关文档：**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [AWS Instance Scheduler](https://aws.amazon.com/answers/infrastructure-management/instance-scheduler/)
+ [开始使用 Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/GettingStartedTutorial.html)
+ [开始使用 Amazon SQS](https://docs.aws.amazon.com/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/sqs-getting-started.html)
+ [Amazon EC2 Auto Scaling 的计划扩缩](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/schedule_time.html)