Как проектировать auto-scaling с учётом cost (spot vs on-demand)?

Краткий тезис

Проектирование auto-scaling с учётом cost — это баланс между производительностью и затратами. Базовая стратегия: on-demand инстансы для критических запросов (premium users), а spot инстансы — для batch и некритичных задач (до 80% дешевле). При росте нагрузки система сначала добавляет spot, а при их нехватке — on-demand. Для graceful handling при termination spot (2 минуты предупреждения) нужно сохранить checkpoint и перезапустить задачу на on-demand. Cost optimization включает анализ истории spot termination и выбор регионов с низкой частотой прерываний.

1. Ключевые термины

• Auto-scaling: механизм автоматического изменения количества вычислительных ресурсов (инстансов) в зависимости от нагрузки, метрик CPU, памяти, очереди запросов.
• On-demand инстансы: виртуальные машины (VMs), которые вы получаете по запросу с фиксированной почасовой оплатой, гарантированной доступностью и возможностью отключения в любой момент (за исключением выделенных).
• Spot инстансы: неиспользуемые вычислительные мощности облачного провайдера, которые продаются со скидкой (до 80-90%), но могут быть отозваны с предупреждением за 2 минуты, когда провайдеру требуется восстановить ёмкость.
• Spillover-стратегия: метод, при котором трафик сначала направляется на более дешёвые ресурсы (spot), и только при их исчерпании или недоступности — на дорогие (on-demand).
• Graceful handling: набор процедур, которые выполняются при получении уведомления о termination spot-инстанса: сохранение состояния, перенос задачи на другой инстанс, корректное завершение работы.
• Cost optimization: процесс минимизации общих затрат на инфраструктуру при сохранении требуемой производительности и доступности. Включает выбор правильного сочетания типов инстансов, регионов и политик auto-scaling.

2. Архитектура auto-scaling для Agentic RAG

Agentic RAG — это система, где агенты (LLM-агенты) выполняют несколько шагов: поиск, извлечение, рассуждение, генерация. Такие системы чувствительны к latency и availability для премиум-пользователей, но менее критичны для batch-обработки (например, ночная индексация, обновление кэша).

Основные компоненты auto-scaling:

• Load balancer (балансировщик) — распределяет входящие запросы между инстансами.
• Cluster autoscaler — управляет добавлением/удалением инстансов в группе (auto-scaling group).
• Metrics pipeline — собирает метрики (CPU, memory, request latency, queue length).
• Policy engine — принимает решение: добавить spot, on-demand или ничего.

2.1 Baseline: on-demand для критического трафика

Для гарантии низкой задержки у премиум-пользователей выделяется минимальный пул on-demand инстансов. Размер рассчитывается по пиковой нагрузке премиум-класса с запасом (например, 120% от измеренного пика). Остальной трафик (обычные пользователи, batch) обслуживается через spot.

Таблица сравнения:

2.2 Spillover: spot инстансы как первый эшелон

При увеличении нагрузки autoscaler сначала добавляет spot инстансы до максимального лимита, заданного политикой (например, не более 80% всех инстансов — spot). Если нагрузка превышает возможности spot-пула, тогда добавляются on-demand.

Код (псевдо-конфигурация Kubernetes Cluster Autoscaler):

# cluster-autoscaler-policy.yaml
resources:
  on-demand:
    min: 5
    max: 20
  spot:
    min: 0
    max: 30
scaling-policy:
  priority: spot-first
  spillover-threshold: 0.9  # если загрузка spot > 90%, добавить on-demand

2.3 Auto-scaling: решение о добавлении типов инстансов

Механизм работает на основе метрик:

• Queue depth (глубина очереди запросов) — если очередь растёт, нужны новые инстансы.
• Latency P99 — превышение порога (например, >500ms) сигнализирует о нехватке ресурсов.
• Spot interruption rate — если частота прерываний высока, стоит увеличить долю on-demand.

Алгоритм:

1. Метрики превысили порог → autoscaler запрашивает новые инстансы.
2. Добавляются spot-инстансы, пока не достигнут лимит spot-пула.
3. Если нагрузка всё ещё растёт → добавляются on-demand.
4. При снижении нагрузки сначала удаляются spot (учитывая graceful termination), затем on-demand до минимального пула.

3. Graceful handling при termination spot

При получении уведомления (2 минуты) инстанс может выполнить:

• Сохранение checkpoint (состояния модели, результатов агентских цепочек) в распределённое хранилище (S3, Google Cloud Storage).
• Drain (слив) текущих запросов — прекратить приём новых, завершить активные.
• Перезапуск задачи на другом spot-инстансе или, если это критический запрос, на on-demand.

Пример кода (Python, обработчик SIGTERM):

import signal, time, boto3

s3 = boto3.client('s3')
checkpoint_bucket = 'my-agent-checkpoints'

def graceful_termination(signum, frame):
    print("Received spot termination signal. Draining...")
    # 1. Сохранить текущее состояние агента
    checkpoint_path = f"/tmp/checkpoint_{int(time.time())}.pt"
    torch.save(agent_state, checkpoint_path)
    s3.upload_file(checkpoint_path, checkpoint_bucket, f"checkpoint_{agent_id}.pt")
    
    # 2. Остановить принятие новых запросов
    load_balancer.deregister(instance_id)
    
    # 3. Завершить активные запросы (с таймаутом 90 сек)
    for task in active_tasks:
        if not task.is_completed and time_left() > 0:
            task.failover_to_on_demand()  # перезапуск на on-demand
    sys.exit(0)

signal.signal(signal.SIGTERM, graceful_termination)

4. Cost optimization через анализ истории spot termination

Оптимизация затрат включает сбор статистики по:

• Spot interruption rate (частота прерываний) в разных регионах и зонах доступности.
• Spot price history — цены на spot меняются в зависимости от спроса. Можно выбирать инстансы с наиболее стабильной и низкой ценой.
• Instance family — некоторые семейства (например, для GPU-интенсивных агентских нагрузок) имеют более высокий rate interruption.

Инструменты

• AWS: AWS Spot Instance Advisor, CloudWatch metrics.
• GCP: Preemptible VM history.
• Azure: Low-priority VMs metrics.

Стратегии

1. Multi-region deployment: разместить spot-пул в регионах с низкой историей прерываний.
2. Fallback to on-demand: для задач, которые не могут быть прерваны (например, инференс в реальном времени), всегда использовать on-demand.
3. Batch-окна: планировать тяжелые batch-задачи на периоды низкой цены spot (ночью) и высокой стабильности.
4. Spot capacity rebalancing: при обнаружении роста interruption rate автоматически уменьшать долю spot и увеличивать on-demand.

5. Мониторинг и алерты

Ключевые метрики для панели управления auto-scaling:

6. Альтернативные подходы

• Reserved Instances / Savings Plans: вместо on-demand можно использовать зарезервированные инстансы (1-3 года) для базового пула — дешевле, но менее гибко.
• Compute optimizers: сервисы (AWS Compute Optimizer, GCP Rightsizing Recommendations) предлагают менять типы инстансов для экономии.
• Kubernetes with AWS EC2 Spot + Karpenter: продвинутый autoscaler для Kubernetes, который сам выбирает node pool с учётом spot и on-demand, умеет учитывать interruption.

7. Проблемы при реализации

1. Cold start: при добавлении нового spot-инстанса требуется время на загрузку модели (для LLM-агентов это может быть 20-60 секунд). Решение: заранее разогретые инстансы (warm pool) или use spot with pre-provisioned containers.
2. Stateful агенты: агенты могут держать состояние между шагами. При прерывании spot состояние теряется. Нужно регулярно сохранять checkpoint (каждые N шагов) или использовать внешнее хранилище (Redis, DynamoDB).
3. Дисбаланс типов: если spot-инстансы постоянно прерываются, система может не успевать их заменять, и нагрузка переходит на on-demand, увеличивая cost.

Пет-проект для закрепления

Задача Развернуть миниатюрный Agentic RAG сервис на AWS (или GCP/Azure) с автоматическим масштабированием на spot и on-demand, настроить graceful handling и мониторинг cost.

Инструменты

• Terraform / AWS CDK для инфраструктуры
• EC2 (или EKS с Fargate) для инстансов
• CloudWatch / Splunk для мониторинга
• Python + FastAPI для агента

Шаги:

1. Развернуть базовый кластер EC2 (Group A: on-demand min=1, Group B: spot with mixed instances).
2. Реализовать простой агент: получает запрос → извлекает документы из FAISS → генерирует ответ через OpenRouter (LLM).
3. Настроить autoscaling: при длине очереди > 5 добавлять spot, при > 10 — on-demand.
4. На spot-инстансах повесить обработчик SIGTERM, который сохраняет последний вызов агента в S3 и завершает процесс.
5. Сделать дашборд CloudWatch с метриками: count spot vs on-demand, cost per hour, interruption rate.
6. Настроить алерт при превышении бюджета (например, > $10/день).

Ожидаемый результат Система автоматически масштабируется, используя spot до 80% времени. При имитации termination spot (например, остановив инстанс вручную) агенты успевают сохранить состояние. Стоимость в 3-4 раза ниже, чем чисто on-demand.

Связь с другими вопросами

Навигация

• Предыдущий: 780
• Следующий: 782
• Индекс: 00. Индекс разборов