Erste Schritte mit Amazon EC2 Spot Instances
Warum Amazon EC2 Spot Instances?
Amazon EC2 Spot-Instances bieten freie Rechenkapazitäten in der AWS Cloud zu stark vergünstigten Preisen im Vergleich zu On-Demand-Instances.
Mit Spot-Instances sparen Sie bis zu 90 % bei Big Data, Containern, CI/CD, HPC und anderen fehlertoleranten Workloads. Sie können auch Ihren Workloaddurchsatz um das zehnfache skalieren und sich im Rahmen des vorhandenen Budgets bewegen.
Erste Schritte
Die Verwendung von Spot-Instances ist ganz einfach. Ermitteln Sie zuerst die wichtigsten Workloads, die am besten für die Ausführung auf Spot Instances geeignet sind. Starten Sie dann in wenigen Minuten eine Spot-Instance über die AWS-Managementkonsole, integrierte AWS-Services wie Amazon EMR, Amazon ECS, AWS Batch und EC2 Auto Scaling oder die EC2 Fleet-API. Besuchen Sie das Amazon EC2-Benutzerhandbuch und informieren Sie sich unten über Ressourcen und bewährte Methoden.
Erste Schritte
Wissenswertes vor dem Start von Spot
- In diesem Video erfahren Sie, welche Workloads sich am besten für die Ausführung auf Spot Instances eignen.
- Erfahren Sie mehr über das Spot-Preismodell, welches niedrige, planbare Preise mit Einsparungen von 70–90 % gegenüber On-Demand bietet.
Erstellen Ihrer ersten Spot Instance
- Erfahren Sie, wie Spot Instances funktionieren und starten Sie Ihre erste Spot Instance über die AWS-Managementkonsole, AWS SDK/CLI oder AWS-APIs.
- Erfahren Sie, wie Sie Spot Instances für Workloads wie CI/CD, Big Data, Container und Rendering starten.
Implementieren von bewährte Methoden
- In diesem Video lernen Sie einige einfache Regeln beim Start von Spot Instances kennen, um Kosteneinsparungen bei der Datenverarbeitung zu maximieren. Weitere Informationen.
- Erfahren Sie hier, wie Sie die Auswirkung von Unterbrechungen minimieren.
Beispielanwendungsfälle
Sie können Spot-Instances für verschiedene fehlertolerante und flexible Anwendungen verwenden. Im Folgenden erfahren Sie mehr über gängige Anwendungsfälle.
Containerbasierte Workloads mit Spot-Instances
Container sind statusfrei, fehlertolerant und ideal für Amazon EC2 Spot-Instances geeignet. In diesem Webinar erfahren Sie, wie Sie containerbasierte Workloads mit Kubernetes effizient bereitstellen und Cluster in jeder Größenordnung zu einem Bruchteil der Kosten einfach verwalten. Spot Instances können mit Amazon Elastic Container Service, Amazon Elastic Kubernetes Service oder Kubernetes verwendet werden, um beliebige containerbasierte Workloads auszuführen – von verteilten Systemen bis hin zu Anwendungen, die täglich Millionen von Daten verarbeiten. Weitere Informationen.
Big Data-Workloads auf Spot-Instances
Spot-Instances bieten Beschleunigung, Skalierung und deutliche Kosteneinsparungen für die Ausführung dringender, hyperskalierter Workloads für die schnelle Datenanalyse. Verwenden Sie Spot-Instances mit Amazon EMR, Hadoop oder Spark, um große Datenmengen zu verarbeiten. Dieses Video dient als Einführung in Amazon EC2 Spot und Amazon EMR – damit Daten einfach, schnell und kostengünstig verarbeitet werden können. Besuchen Sie die Seite von Amazon EMR zu Spot Instances, um zusätzliche Ressourcen zur Ausführung von Big Data-Workloads mit Amazon EMR und Spot Instances zu erhalten.
CI/CD-Workloads auf Spot-Instances
Konfigurieren Sie Jenkins mit dem EC2 Spot-Plug-In, um anhand der Anzahl der auszuführenden Aufträge automatisch eine Flotte von Spot-Instances zu skalieren. Verbessern Sie die Kostenersparnis, indem Sie Instances älterer Generationen für CI nutzen, da diese Prozesse im Test nicht so viel Leistung erfordern. Belastungs-, Integrations-, Kanarienvogel- und Sicherheitstests profitieren von der Flexibilität und den Kosteneinsparungen, die mit Spot-Instances einhergehen. Weitere Informationen.
Workloads auf Spot-Instances rendern
Aufgrund der fehlertoleranten Beschaffenheit von Rendering-Workloads eignen sie sich hervorragend zur Ausführung auf Spot-Instances und profitieren von den erheblichen Kosteneinsparungen, die Spot-Instances ermöglichen. Sehen Sie sich diese Präsentation der 2019 SIGGRAPH an, um zu erfahren welche ersten Schritte für die Nutzung von AWS Thinkbox und Spot Instances notwendig sind und wie Rendering-Workloads für einen Bruchteil der Kosten in der Cloud skaliert werden können. Erfahren Sie hier, wie Scripps Networks Interactive Spot Instances und AWS ThinkBox genutzt hat, um die CGI-Renderingzeit um 95 % zu reduzieren.
Webanwendungen und Services zu Spot-Instances
Identifizieren Sie neue kostensparende Initiativen oder skalieren Sie auf Zehntausende Instances für verschiedene Webdienste und Anwendungen, angefangen von Ad-Servern bis hin zu Echtzeit-Gebotsservern. Sehen Sie sich dieses Webinar an und erfahren Sie, wie Sie webbasierte Anwendungen mit Hilfe von EC2 Auto Scaling in großem Umfang bereitstellen können. Erfahren Sie, wie Sie EC2 Launch Templates verwenden können, um eine EC2 Auto Scaling-Gruppe mit einer Kombination aus On-Demand- und Spot-Instances hinter einem Load Balancer bereitzustellen und zu betreiben, um Workloads kostenoptimiert auszuführen. Um mehr über das Ausführen von Webanwendungen auf Spot Instances zu erfahren, lesen Sie diesen Blog-Artikel.
Batch-Verarbeitung auf Spot-Instances
Verarbeiten Sie Ihre Batch-Workloads mit Spot-Instances zu einem Bruchteil der Kosten. Sehen Sie sich dieses Video an, um zu erfahren, wie Sie Batch-Verarbeitungs-Workloads auf AWS Batch mit Spot-Instances ausführen können. Um Ihre Batch-Workloads auf Spot Instances zusätzlich zu optimieren, erfahren Sie in diesem Blog-Artikel mehr über die kapazitätsoptimierte Zuweisungsstrategie für Spot. Besuchen Sie die Seite zu AWS Batch mit Spot Instances, um weitere Ressourcen anzusehen.
Machine Learning mit Spot-Instances
Mit Spot-Instances können Sie Ihre KI/ML schneller und kostengünstiger schulen. Sehen Sie sich dieses Video an, um zu erfahren, wie Sie Inferenz-Trainingsaufträge mit Elastic Inference ausführen und mit Spot-Instances bis zu 90% der Kosten für die Datenverarbeitung einsparen können. Lernen Sie bewährte Methoden zum Einrichten von Cloudformation und Launch Templates für die Automatisierung kennen. Sehen Sie sich dieses Selbstlerner-Tutorial an, um zu erfahren, wie Sie KI/ML-Workloads mit Managed Spot Training schneller und kostengünstiger auf Amazon SageMaker ausführen können.