ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ: Настроить reserved instances для постоянной нагрузки

1. Цель задачи

Освоить методику планирования и закупки Reserved Instances (RI) в AWS для workloads с предсказуемой постоянной нагрузкой. Вы научитесь анализировать текущее потребление ресурсов, рассчитывать оптимальный размер резервирования, оформлять покупку RI и оценивать реальную экономию относительно on-demand ценообразования.

Ключевой результат Снижение затрат на вычислительные ресурсы AWS для заданного сервиса не менее чем на 40% за счёт перехода с on-demand на Reserved Instances (1- или 3-летний срок), подтверждённое отчётом Cost Explorer.

2. Исходные данные

Если нет реального сервиса с постоянной нагрузкой — симулируем:

1. Запустите один t3.medium EC2 инстанс с простым HTTP-сервером (например, python3 -m http.server 8000), который работает 24/7 в течение тестового периода (минимум 3 дня).
2. Имитируйте "стабильный" трафик с помощью автоматического cron-запроса каждые 30 секунд (curl localhost).
3. В Cost Explorer увидите постоянное потребление.
4. Далее используйте этот инстанс как цель для закупки RI в 1 год.

3. Технологический стек

4. Этапы выполнения

Этап 1: Анализ текущего потребления и затрат (2–3 часа)

Действия

1. Определите целевые сервисы
   Выделите ресурсы, которые работают с постоянной нагрузкой: EC2 для inference, RDS для БД, ElastiCache и т.д. Запишите region, instance family, размер, количество.

2. Соберите метрики за последние 30 дней.

   • Используйте Cost Explorer -> Usage -> фильтр по сервису.
   • Скачайте CSV с почасовыми cost и usage (OnDemand, hours).
   • Из CloudWatch получите среднюю загрузку CPU, RAM, network.
   • Определите baseline utilisation: если средняя utilisation > 60% и не скачет, нагрузка считается постоянной.

3. Рассчитайте текущую ежемесячную стоимость on-demand
   В Cost Explorer задайте период 1 месяц, отфильтруйте по целевым инстансам, получите сумму.
   Пример: t3.medium (2 vCPU, 4 GB) в us-east-1 стоит $0.0416/ч => $30.0/мес за 1 инстанс.

4. Оцените, сколько инстансов необходимо резервировать.

   • Если у вас 5 инстансов с utilisation > 60% круглосуточно — резервируйте все 5.
   • Если нагрузка сезонная, но предсказуемая — посчитайте baseline min workload.
   • Для постоянной нагрузки можно взять 80-100% от средних часов использования.

Ожидаемый результат этапа
Таблица с инстансами, их on-demand стоимостью в месяц, utilisation, рекомендация по количеству RI.

Этап 2: Выбор типа и срока RI (1 час)

Действия

1. Изучите типы Reserved Instances в AWS:

   • Standard RI — фиксированный тип и регион, макс. скидка (до 72% на 3 года)
   • Convertible RI — можно менять семью инстансов (скидка до 54%)
   • Scheduled RI — резервирование на определённые дни/часы (не подходит для 24/7)

2. Выберите срок оплаты

   • 1 год — даёт скидку ~40% от on-demand (если оплата upfront)
   • 3 года — скидка до 72% (требует приверженности)
   • Нулевой upfront (Partial upfront) — баланс между скидкой и затратами.

3. Примите решение
   Для учебной задачи выберите 1 год Standard RI, Partial upfront (скидка ~40% — достаточна для выполнения KPI).

Ожидаемый результат этапа
Обоснованный выбор типа и срока RI. Например: "Standard RI, 1 год, Partial upfront, для t3.medium (5 штук)".

Этап 3: Покупка Reserved Instances (1 час)

Действия

1. Перейдите в EC2 Console -> Reserved Instances -> Purchase Reserved Instances.
   Укажите платформу (Linux/Windows), тип (t3.medium), количество (5), регион (us-east-1), срок (1 год), опцию оплаты (Partial upfront).

2. Добавьте в корзину и подтвердите покупку.
   Внимание: в реальной среде это означает обязательство платить; в тестовом аккаунте используйте AWS Free Tier (они не покрываются RI для t3.medium, но можно купить RI на минимальных суммах – стоимость будет ~$200 за год partial upfront). Если аккаунт новый и нет бюджета, можно симулировать покупку через CLI с флагом --dry-run или просто вычислить экономию аналитически.

3. Для симуляции без реальных денег

   • Установите aws-cli.
   • Выполните aws ec2 describe-reserved-instances-offerings чтобы получить offer ID.
   • Запишите стоимость и скидку.
   • Оформите в Jupyter notebook расчёт экономии без фактической покупки.

4. Проверьте активацию RI
   После покупки в консоли EC2 -> Reserved Instances появится запись. Скидка применяется автоматически к соответствующим инстансам, работающим в данный момент.

Ожидаемый результат этапа
Приобретённые (или симулированные) Reserved Instances; запись в консоли; стоимость покупки (или расчётная стоимость).

Этап 4: Верификация экономии и мониторинг (1–2 часа)

Действия

1. Подождите 24–48 часов (в реальной системе) или сразу воспользуйтесь Cost Explorer с фильтром Reserved Instance.

2. Сравните затраты за период "до" и "после":

   • До: on-demand стоимость за месяц.
   • После: стоимость on-demand для непокрытых часов + амортизация upfront (разделить сумму upfront на 12 месяцев).
     Формула: Новая ежем. стоимость = (количество часов в месяц * RI hourly rate) + (upfront / 12).

3. Рассчитайте экономию
   Экономия = 1 - (Новая стоимость / Старая стоимость).
   Цель: >= 40%.

4. Зафиксируйте результаты в отчёте
   Скриншоты Cost Explorer до/после, таблица с цифрами.

Ожидаемый результат этапа
Подтверждённая экономия ≥40%, оформленная в виде отчёта.

Этап 5: Документирование и автоматизация (1 час)

Действия

1. Напишите краткую инструкцию для команды (1–2 страницы):

   • Как анализировать потребление
   • Когда выбирать Standard vs Convertible
   • Как рассчитывать upfront vs no upfront
   • Команды AWS CLI для автоматизации закупки (опционально).

2. Создайте скрипт (Python/Bash) для

   • Получения текущих инстансов с тегом workload=production
   • Расчёта необходимого количества RI
   • Покупки RI (с флагом --dry-run для безопасности)
   • Отправки отчёта в Slack/email.

3. Включите рекомендацию по реновации через 1 год (настройка оповещения об истечении срока RI).

Ожидаемый результат этапа
Готовая документация и опциональный скрипт автоматизации.

5. Критерии приемки (Definition of Done)

• Проанализированы минимум 3 различных инстанса (или один, но с обоснованием постоянной нагрузки).
• Выбран и обоснован тип RI (Standard), срок (1 или 3 года) и опция оплаты.
• RI приобретены (или симулированы с детальным расчётом) в соответствии с выбранным планом.
• Экономия, рассчитанная на основе реальных/симулированных данных, подтверждена ≥40%.
• Создан отчёт в Markdown с таблицами затрат до/после, скриншотами Cost Explorer.
• Написана инструкция для команды (минимум 5 шагов).
• (Опционально) Написан автоматизированный скрипт закупки RI.

6. Ожидаемый результат

Основной артефакт
Файл reserved_instances_report.md, содержащий:

• Анализ текущих затрат (таблица с инстансами, utilisation, on-demand стоимость)
• Обоснование выбора RI (Standard, 1 год, Partial upfront)
• Расчёт новой стоимости и экономии (с таблицей)
• Скриншоты из Cost Explorer до и после применения RI
• Инструкция по воспроизведению

Дополнительно (опционально):

• Jupyter notebook с Python-расчётами
• AWS CLI скрипт purchase_ri.sh
• Метрики CloudWatch, показывающие стабильную нагрузку

7. Возможные сложности и их решение

8. Бюджет времени (оценка)

Примечание: При первом выполнении заложите +2 часа на изучение интерфейса AWS Cost Explorer и терминологии RI.

9. Связанные вопросы из базы знаний

10. Чек-лист самопроверки

• Я чётко определил(а), какие ресурсы подлежат резервированию, и обосновал(а) их "постоянность".
• Я собрал(а) корректные данные из Cost Explorer и CloudWatch за минимум 30 дней.
• Я выбрал(а) наиболее выгодный тип RI (Standard) и срок (1 год) или аргументировал(а) другой выбор.
• Я рассчитал(а) экономию на основе реальных цифр: (on-demand - RI) / on-demand ≥ 0.40.
• Я проверил(а), что рассчитанная экономия подтверждается на практике (или симуляции) — нет скрытых дополнительных затрат.
• Я задокументировал(а) процесс и написал(а) инструкцию, понятную коллеге без опыта в RI.
• (Опционально) Я написал(а) автоматизированный скрипт для повторения процесса.