Top-5-Wege zur Optimierung Ihrer Elastic Cloud-Kosten

Der beste und kostengünstigste Weg für die Nutzung von Elastic ist Elastic Cloud. Wenn Sie Elastic Cloud bereits nutzen oder die Nutzung in Betracht ziehen, geben wir Ihnen hier ein paar Empfehlungen dazu, wie Sie Ihre Kosten optimieren können.

Bei Elastic Cloud erfolgt die Abrechnung nach einem ressourcenbasierten Preismodell: Sie zahlen nur für die Infrastrukturressourcen, die Sie für das Ausführen der Elastic Stack-Funktionen für Ihren Anwendungsfall tatsächlich genutzt haben. Das wiederum bedeutet, dass Sie die Kosten für Elastic Cloud am besten optimieren können, indem Sie Ressourcen rationeller nutzen.

Die Ressourcennutzung können Sie reduzieren, indem Sie sich unsere globale Präsenz und verschiedene kostensparende Funktionen zunutze machen. Hier unsere fünf besten Empfehlungen dazu: 

[Weiterführender Artikel: Wie funktioniert das Elastic Cloud-Preismodell?]

1) Optimierung der Speicherkosten durch Nutzung von durchsuchbaren Snapshots und Daten-Tiers

Zur Optimierung der Speicherkosten, der Suche-Performance und der Tiefe der aus den Daten im Elasticsearch-Cluster gewonnenen Erkenntnisse können Sie durchsuchbare Snapshots und Daten-Tiers verwenden.

Die Funktion „Durchsuchbare Snapshots“ erlaubt die Suche in Daten, die auf kostengünstigen Objektspeichern wie AWS S3, Microsoft Azure Storage und Google Cloud Storage gespeichert sind.

Bei Nutzung von Daten-Tiers können Sie zu Ihrem Anwendungsfall passend zwischen Tiers für „heiße“, „warme“, „kalte“ und „eingefrorene“ Daten wählen und so die Speicherkosten und die Abfrage-Performance so optimieren, wie es für Ihren Anwendungsfall am besten ist. Daten, auf die Sie am häufigsten zugreifen, können Sie in der Tier für „heiße“ Daten speichern. Diese ist zwar die teuerste, in ihr werden aber Daten innerhalb von Millisekunden gefunden. Daneben gibt es die kostengünstigeren Tiers für „warme“, „kalte“ und „eingefrorene“ Daten. Diese können Sie nutzen, wenn auf einen Teil Ihrer Daten weniger häufig zugegriffen wird und Abfragezeiten von Sekunden oder Minuten kein Problem sind. Auf diese Weise können Sie den Grad der Kontrolle über Ihre Kosten an den Wert Ihrer Daten anpassen.

Durch die Nutzung von Daten-Tiers, vor allem der Tiers für „kalte“ und „eingefrorene“ Daten, lassen sich die Infrastrukturkosten deutlich senken, wobei die Auswirkungen auf die Performance minimal bleiben.

2) Upgrade auf Version 7.15 oder höher zur Reduzierung der Datentransferkosten

Ein Teil der Kosten für Datentransfer und ‑speicherung (DTS) entsteht durch den Datentransfer zwischen den Knoten. Ab Version 7.15 komprimieren wir den Datentransferverkehr zwischen den Knoten und verwenden für die Datenverlagerung und ‑wiederherstellung Snapshot-Speicher. Dadurch reduzieren sich der Datentransferverkehr zwischen den Knoten und die damit verbundenen Datentransferkosten deutlich. 

Diese Funktionen kommen Elastic Cloud-Kunden zugute, die umfangreiche Indexierungen oder Datenmigrationen zwischen Daten-Tiers durchführen. So konnten wir bei Elastic den eigenen Verkehr zwischen den Knoten um über 50 % von 464 TB/Tag auf 204,5 TB/Tag reduzieren und so 1,2 Mio. USD/Jahr sparen.

[Weiterführender Artikel: Reduce data transfer and storage (DTS) costs in Elastic Cloud]

3) Nutzung des richtigen Hardware-Profils und der richtigen Maschinentypen

Viele Organisationen suchen nach Möglichkeiten, das Verhältnis zwischen Preis und Performance bei ihren Anwendungsfällen ausgewogener zu gestalten. Als „AWS Graviton Ready Partner“ gehören wir zu den Pionieren bei der Unterstützung der auf AWS Graviton2 basierenden Instanztypen für Elastic Cloud-Deployments.

Wenn Sie AWS nutzen, können Sie von unserer Unterstützung von Hardware-Profilen profitieren, die die Graviton2 ARM-basierten Varianten der M5- und C5-Instanztypen verwenden, insbesondere die M6gd- und C6gd-VMs (sofern in Ihrer Region verfügbar). Gegenüber vergleichbaren Intel-Chipsätzen lässt sich auf diese Weise das Preis-Performance-Verhältnis um mehr als 20 % verbessern. 

Bei der Wahl der richtigen Instanzkonfiguration für Ihren Anwendungsfall können Sie unser Dokument zur Elasticsearch Service-AWS-Instanzkonfiguration „Elasticsearch Service AWS instance configurations“ heranziehen.

Wenn Sie GCP nutzen, können Sie unsere Unterstützung für universelle Google Compute Engine (GCE) N2-VM-Typen und zusätzliche Hardware-Konfigurationsoptionen nutzen, die von benutzerdefinierten N2-Maschinentypen unterstützt werden. N2-Maschinentypen bieten ein ausgewogenes Verhältnis von Rechenleistung, Arbeitsspeicher und Speicherplatz und zudem ein um mehr als 20 % besseres Preis-Performance-Verhältnis als die N1-Maschinen der ersten Generation. Ausführlichere Informationen dazu finden Sie unter „New Google Cloud instance types on Elastic Cloud“.

Elastic hat auch seine Unterstützung für Microsoft Azure-VM-Typen auf Elastic Cloud erweitert. Sie können jetzt neue Hardware-Profile für die VM-Serien Edsv4, Ddv4 und Fsv2 zur Bereitstellung in allen unterstützten Azure-Regionen auswählen. Informationen zur Wahl der richtigen Azure-Instanzkonfiguration für Ihren Anwendungsfall finden Sie hier.

Elastic wird das Angebot an unterstützten Hardware-Profilen auch künftig ausbauen, um das Preis-Performance-Verhältnis von Elastic Cloud weiter zu verbessern. Ab Version 8.3 bietet Elastic eine Funktion zum Migrieren von Hardware-Profilen, über die Sie zwischen den Hardware-Profilen Ihres bestehenden Deployments wechseln können. So können Sie die Vorteile effizienterer Maschinentypen nutzen, die von verschiedenen Cloud-Anbietern bereitgestellt werden. Weitere Informationen dazu finden Sie unter „Improving performance and optimizing cost on Elastic Cloud has never been easier“.

4) Nutzung von Richtlinien für die automatische Skalierung

Zur Optimierung Ihres Kosten- und Verwaltungsaufwands können Sie auch Richtlinien für die automatische Skalierung festlegen. Je mehr Sie Elastic Cloud nutzen, desto größer wird Ihr Elastic-Cluster, ohne dass Ihnen der Speicherplatz ausgeht. Über die Autoscaling-API oder die GUI-Eingabeaufforderung kann ein Elasticsearch-Cluster melden, ob es zur Erfüllung der Richtlinie zusätzliche Ressourcen benötigt. Sie können z. B. eine Richtlinie festlegen, die besagt, dass eine Tier für „warme“ Daten den verfügbaren Speicherplatz regulieren und dazu bei Bedarf die Datenknoten entsprechend hochskalieren soll.

5) Einstieg mit monatlicher Cloud-Abrechnung zur Ermittlung der optimalen Konfiguration

Die Konfiguration eines selbstverwalteten Deployments kann anders aussehen als die Konfiguration für Elastic Cloud. Was Ihre optimale Konfiguration für Elastic Cloud ist und welche Kosten daraus resultieren, hängt von Ihrem tatsächlichen Anwendungsfall ab. Wenn Sie sich in Bezug auf die optimale Konfiguration nicht sicher sind, empfehlen wir, die Nutzung von Elastic Cloud erst einmal monatlich abrechnen zu lassen und die Ressourcen so zu konfigurieren, dass sie zu Ihrem Anwendungsfall passen.

Entwickeln Sie ein Verständnis für Ihr Deployment und dafür, wie Ihre Daten und Ihr Verbrauch wachsen und welche Kosten damit verbunden sind. Am besten, Sie probieren Elastic Cloud erst einmal kostenlos aus. Sie können sich auch gern an uns wenden, damit wir gemeinsam eine optimale Konfiguration zu einem angemessenen Preis für Ihren Anwendungsfall finden.

Wenn Sie Ihr Deployment dann skalieren und mehr Daten mithilfe von Elasticsearch verarbeiten, helfen Ihnen diese Empfehlungen, Ihre Kosten besser in den Griff zu bekommen. Einer der Hauptvorteile der Nutzung von Elastic besteht darin, dass Ihre Kosten nicht proportional zu Ihrer Nutzung steigen müssen.