POSTED ONSEPTEMBER 5, 2022 BY AZUREFINOPS
Beginnen Sie mit der Verwendung von Azure-Reservierungen!
Wir befinden uns jetzt an einem Punkt in der sich noch entfaltenden Geschichte des Cloud Computing, an dem ernsthafte Fragen zu den Kosten gestellt werden, was zum Aufstieg von FinOps als Praxisbereich geführt hat. Noch vor wenigen Jahren, während der Phase, die wir als „Goldrausch“ bezeichnen könnten, haben große Unternehmen, nachdem sie die „No-Cloud“-Politik hinter sich gelassen hatten, eine Phase eingeführt, in der es im Wesentlichen keine Kosten zu hohen Kosten gab.
Diese nicht nachhaltige Art der Nutzung von Cloud-Diensten führte zwangsläufig zu dringenderen Forderungen der Finanzabteilung, die Cloud-Kosten unter Kontrolle zu bringen.
Das bringt mich zu Azure-Reservierungen.
So beschreibt Microsoft Reservierungen im Artikel „Was sind Azure-Reservierungen?“ –
„Azure-Reservierungen helfen Ihnen, Geld zu sparen, indem Sie sich zu Ein- oder Dreijahresplänen für mehrere Produkte verpflichten. Durch das Commit erhalten Sie einen Rabatt auf die von Ihnen verwendeten Ressourcen. Durch Reservierungen können Sie Ihre Ressourcenkosten um bis zu 72 % gegenüber den Preisen für die nutzungsbasierte Bezahlung erheblich senken. Reservierungen bieten einen Abrechnungsrabatt und wirken sich nicht auf den Laufzeitstatus Ihrer Ressourcen aus. Nachdem Sie eine Reservierung erworben haben, gilt der Rabatt automatisch für übereinstimmende Ressourcen. Sie können eine Reservierung im Voraus oder monatlich bezahlen. Die Gesamtkosten für Voraus- und Monatsreservierungen sind gleich und Sie zahlen keine zusätzlichen Gebühren, wenn Sie sich für eine monatliche Zahlung entscheiden. Die monatliche Zahlung ist für Azure-Reservierungen verfügbar, nicht für Produkte von Drittanbietern.“
Der Anwendungsfall für Reservierungen ist eine Methode zur Reduzierung der Laufzeitkosten von Lösungen, die auf virtuellen Computern gehostet werden und von denen Sie erwarten, dass sie über Jahre hinweg beibehalten werden.
Damit Reservierungen sinnvoll sind, gehen Sie:
- Virtuelle Maschinen für kritische Workloads verwenden
- Workloads haben, die mindestens ein Jahr und wahrscheinlich länger andauern werden
Ein gutes Beispiel für eine persistente, auf virtuellen Maschinen basierende Workload ist eine SAP-Lösung.
Ich habe mit vielen großen Unternehmen zusammengearbeitet und mit wenigen Ausnahmen SAP S/4HANA-Implementierungen in jeder Umgebung gesehen. Diese Plattformen sind komplex und rechenintensiv, und Unternehmen beginnen, sie zu Cloud-Anbietern zu verlagern. Wenn Sie mit S/4HANA nicht vertraut sind, finden Sie hier eine Beschreibung von Wikipedia
„SAP S/4HANA ist ein ERP-Softwarepaket (Enterprise Resource Planning), das alle täglichen Prozesse eines Unternehmens (z. B. Order-to-Cash, Procure-to-Pay, Plan-to-Product und Request-to-Service) und Kernfunktionen abdecken soll. Es integriert Funktionen aus Geschäftsbereichen sowie Branchenlösungen und integriert auch Teile von Produkten der SAP Business Suite wie SAP SRM, SAP CRM und SAP SCM.“
https://en.wikipedia.org/wiki/SAP_S/4HANA
Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine SAP-Architektur, die für virtuelle Azure-Linux-Computer optimiert ist:
Beispielarchitektur für Azure SAP Hana
Dieses Bild stammt aus dem Artikel, “SAP S/4HANA in Linux on Azure”
, in dem eine der von SAP genehmigten Methoden für die Bereitstellung von S/4HANA auf der Azure-Plattform beschrieben wird. Wie Sie sehen können, wird diese vorgeschlagene Architektur mit einer Vielzahl von virtuellen Computern für jede der Dienstebenen erstellt.
Es gibt einen ausführlichen Artikel zu den von SAP genehmigten VM-Anforderungen in Azure mit dem Titel
“Use Azure to host and run SAP workload scenarios” die Sie unter dem Link nachlesen können. Für die Zwecke dieses Beitrags halten wir die Dinge einfach und gehen von der folgenden Konfiguration für die Verfügbarkeitsgruppe SAP Web Dispatcher aus:Two Red Hat Enterprise Linux (RHEL) virtual machines
- Bei den RHEL-Maschinen handelt es sich auf Hardwareebene um virtuelle DS12-1 v2-Maschinen mit 1 vCPU, 28 GB RAM und 56 GB temporärem Speicher mit nutzungsbasierten Laufzeitkosten von 0,431 USD pro Stunde und monatlichen Kosten von 629,26 USD pro Monat
Hier sehen Sie, wie die Azure Pricing Calculator diese Konfiguration zeigt:
Azure-Preisrechner: Preise für Linux-Verfügbarkeitsgruppen
Aber wir wissen, dass wir dieses S/4HANA-System noch jahrelang einsetzen werden, also sollten wir uns zu einer Reservierung verpflichten, anstatt Pay-as-you-go-Preise zu verwenden. Sehen wir uns an, wie sich dies auf die prognostizierten Laufzeitkosten auswirkt:
Azure-Preisrechner: Reservierungspreise
Durch die Kombination aus einer 3-Jahres-Reservierung und Azure Hybrid Benefit for Linux (was die Verwendung von Lizenzen, die Sie bereits erworben haben, und die Verwendung vor Ort für Cloud-Implementierungen desselben Betriebssystems ermöglicht) können wir eine erhebliche Einsparung gegenüber den Pay-as-you-go-Preisen prognostizieren.…
Azure-Reservierungen sind eine wichtige, aber meiner Erfahrung nach zu wenig genutzte Methode, um die Kosten wichtiger Systeme einzudämmen und zu prognostizieren.
Im Idealfall verwenden Sie weniger virtuelle Maschinen und mehr plattform- und serverlose Angebote, wie z. B.
as Functions.
Obwohl dies das Ziel ist, müssen viele Unternehmen viele VMs verwenden, um die Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Vor diesem Hintergrund ist es wichtig, alles in Ihrer Macht Stehende zu tun, um die Kosten zu senken.
Wenn Sie prognostizieren können, dass ein System, das VMs verwendet, mindestens ein Jahr und wahrscheinlich länger bestehen bleibt, sind Reservierungen eine hervorragende Möglichkeit, dieses Ziel zu erreichen, und sollten ein wichtiger Bestandteil Ihres FinOps-Toolkits sein
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