Prácticas de optimización de costos en AWS para cargas de trabajo de BSS en telecomunicaciones

Pilar de Optimización de Costos

La optimización de costos es un proceso continuo, y el equipo del Centro de Excelencia en la Nube (CCoE) de los CSP debe adaptar los mecanismos para mejorar los costos de manera consistente. Independientemente de la estrategia de migración y la arquitectura, cinco pilares de optimización de costos aplican en casi todos los ambientes. Elegir el tamaño adecuado para las instancias de cómputo, de acuerdo a los requisitos de rendimiento y capacidad sobre las cargas de trabajo al menor costo posible; incrementar la elasticidad al satisfacer las necesidades de forma dinámica y remover recursos cuando no son necesarios; aprovechar el modelo correcto de precios , haciendo uso de Saving Plans, Spot Instances y On-Demand para optimizar los costos en función de la naturaleza de la carga de trabajo; optimizar almacenamiento basados en los requisitos de rendimiento, como Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) o usar la familia Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) para los requisitos regulatorios; y mecanismos de optimización que ayudan a gobernar y administrar estos optimizaciones. Los pilares de la optimización de costos se muestran en la siguiente imagen.

Figura 1: Mejores prácticas de optimización de costos

Dimensionamiento correcto

El dimensionamiento correcto es el proceso de hacer coincidir los tipos y tamaños de instancias con los requisitos de rendimiento y capacidad de la carga de trabajo al menor costo posible. También es el proceso de analizar las instancias implementadas e identificar oportunidades para eliminar o reducir el tamaño sin comprometer la capacidad ni otros requisitos. Los componentes del BSS de telecomunicaciones suelen tener diferentes tipos de requisitos en las instancias. Por ejemplo, las aplicaciones de tarifas y cobro que aprovechan las bases de datos de clase empresarial y en memoria requieren tipos de instancias diferentes a los de las aplicaciones de facturación de procesamiento por lotes. Los CSP encontrarán la combinación más adecuada de recursos y tamaños de instancias para sus aplicaciones en la nube de AWS. Esto es cierto independientemente si buscan instancias de uso general que puedan equilibrar sus recursos de cómputo, memoria y redes para las aplicaciones de administración de pedidos y CRM; instancias optimizadas para computo que proporcionen procesamiento y cómputo de alto rendimiento para aplicaciones de facturación y mediación; o instancias optimizadas para memoria que están diseñadas para procesar grandes conjuntos de datos en la memoria para aplicaciones en función de políticas y cobros (RCPF).

Las cargas de trabajo tradicionales de telecomunicaciones en instalaciones locales están diseñadas para los picos de uso. Por ejemplo, los sistemas de mediación están diseñados para gestionar hasta tres días de backlog de registros detallados de llamadas (CDRs). Las organizaciones suelen ignorar el tamaño correcto cuando se trasladan por primera vez a la nube de AWS. Ellos realizan Lift & Shift en sus entornos en espera de un dimensionamiento correcto. A menudo, la velocidad y el rendimiento se priorizan por encima del costo, lo que da como resultado instancias sobredimensionadas y una gran cantidad de gastos desperdiciados en recursos no utilizados.

Además, es importante dimensionar correctamente la máquina de base de datos para diversos entornos, como desarrollo, pruebas, preproducción y producción, ya que cada entorno tiene diferentes requisitos de SLA y rendimiento. Por ejemplo, en la región EE.UU. Este, para db.m4.2xlarge trayendo su propio licenciamiento Enterprise (Bring Your Own Enterprise), los CSP pueden ahorrar $522,50 USD mensuales mediante el uso del modo Single-AZ en el entorno de desarrollo. A menudo, los CSP cuentan con un entorno para realizar tareas específicas, como pruebas de rendimiento o pruebas de regresión. Una vez finalizadas las pruebas, el entorno que incluye las instancias de Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) permanece subutilizado hasta que se reanuda el siguiente ciclo de pruebas. Los CSP también pueden usar AWS Trusted Advisor para comprobar si Amazon RDS funciona de forma eficiente y apagar las instancias de ser necesario.

Mayor elasticidad

La elasticidad es la capacidad de adquirir recursos a medida que las aplicaciones los necesitan y liberar recursos cuando ya no los necesitan. Las cargas de trabajo de BSS requieren elasticidad para permitir la calificación en tiempo real y el procesamiento del ciclo de facturación no tan distribuido de manera equitativa, así como para gestionar una ola completamente nueva de servicios digitales que ofrece 5G. Para gestionar estos requisitos, los CSP deben tener sistemas BSS, como Configure Price Quote (CPQ) y Order Manager (OM), para escalar de forma instantánea. Estos proporcionan los recursos informáticos o de almacenamiento necesarios para respaldar los picos y garantizar una excelente experiencia del cliente, al tiempo que gestionan más de 1000 sitios sensibles al tiempo y órdenes complejas. La clave es liberar los recursos cuando ya no se necesitan, reduciendo así los costos.

Para implementar la elasticidad, los CSP deben identificar las cargas de trabajo variables y sus límites operativos. Los CSP deben implementar el escalado automático de AWS (Autoscaling) con servicios como Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), así como el escalador automático de pods horizontales y el escalado automático de clústeres al trabajar con contenedores. AWS Auto Scaling también admite el escalado programado para el cambio de carga predecible necesario para las cargas de trabajo, tal como lo es la construcción de desarrollo nocturno, el motor de calificación, el cálculo de facturación o el procesamiento de CDR. Una vez que se completan estas cargas de trabajo, las empresas pueden apagar la infraestructura en ejecución para reducir los costos. Los CSP deben probar la elasticidad tanto hacia arriba como hacia abajo, asegurándose de que cumplan con los requisitos para variaciones en la carga e interfieran en la implementación y las pruebas hasta que se cumplan los requisitos.

Impulse el modelo de precios correcto

AWS tiene varios modelos de precios que permiten a los CSPs pagar por sus recursos de la manera más rentable y que también se adapte a las necesidades de la organización. Elegir el modelo de precios correcto también es clave para ahorrar costos. Por ejemplo, si las aplicaciones BSS de los CSP utilizan una arquitectura de contenedores o sin servidor, pueden ahorrar hasta un 72% en Amazon EC2 y AWS Fargate (motor de procesamiento sin servidor para contenedores) cuando utilizan el AWS Savings Plan con un plazo de uno o tres años. Los CSP también pueden aprovechar las Amazon EC2 Spot Instances (por ejemplo, para aplicaciones de facturación) para ahorrar hasta un 90% de los precios bajo demanda para sus aplicaciones stateless y tolerantes a fallas, como la próxima gran oferta o la planificación de la capacidad. Además, para la base de datos, al comprar Instancias Reservadas (RI) en Amazon RDS, Amazon Redshift, Amazon ElastiCache y Amazon OpenSearch Service, los CSP pueden ahorrar hasta un 72% con respecto a la capacidad bajo demanda equivalente.

Optimice el almacenamiento

Los CSP deben hacer Coincidir el Uso con la Clase de Almacenamiento según el caso de uso, el tipo de datos, los patrones de acceso y los requisitos de IOPS. Consideremos algunos casos de uso de BSS. Los sistemas de mediación están diseñados para gestionar hasta tres días de retraso de registros detallados de llamadas (CDR). La aplicación Order Capture está diseñada para gestionar pedidos grandes y complejos poco frecuentes. A veces, los CSP deben conservar los datos históricos durante siete años debido a los requisitos regulatorios. Además, el almacenamiento y los servidores en las instalaciones se adquieren una vez cada cinco años con la configuración pico. Amazon S3 ofrece una gama de clases de almacenamiento diseñadas para diferentes casos de uso. Por ejemplo, al usar Amazon S3 Standard, los CSP pueden almacenar los archivos PDF de las facturas de los últimos tres meses. Mediante el uso de políticas de ciclo de vida de Amazon S3, los CSP pueden ahorrar hasta un 60% de los precios de Amazon S3 al trasladar los datos a los que se accede con menos frecuencia de Amazon S3 Standard a Amazon S3 Standard Infrequent Access (S3 Standard-IA). Al mover los datos a los que se accede en raras ocasiones (por ejemplo, una vez por trimestre) a la clase de almacenamiento Amazon S3 Glacier Instant Retrieval, los CSP pueden ahorrar un 68% en costos de almacenamiento en comparación con el uso de la clase de almacenamiento Amazon S3 Standard-IA. Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval (anteriormente S3 Glacier) ofrece un coste hasta un 10% inferior al de Amazon S3 Glacier Instant Retrieval para los datos de archivado a los que se accede de 1 a 2 veces al año y se recuperan de de forma asíncrona. Amazon S3 Glacier Deep Archive es la clase de almacenamiento de menor costo de Amazon S3 y admite la retención a largo plazo y la conservación digital de los datos a los que se puede acceder una o dos veces al año.

Las soluciones basadas en NFS para cargas de trabajo de contenedores significan que los CSP pueden usar Amazon Elastic File System (Amazon EFS) para admitir APIs, servidores web y casos de uso de CI/CD. Los operadores como T-Mobile pudieron ahorrar entre un 40 y un 70% en el costo de almacenamiento cuando ya no necesitaban sobreaprovisionar el almacenamiento de NFS. Las políticas de administración del ciclo de vida de EFS también permiten a los CSP mover archivos automáticamente a la clase de almacenamiento EFS de acceso poco frecuente (EFS IA) y ahorrar hasta un 85% a medida que cambia su patrón de acceso. Esta función de ciclo de vida se puede habilitar para todos los file systems de EFS.

Mida, supervise y mejore

Los CSP pueden usar herramientas de AWS, como Amazon CloudWatch, AWS Cost Explorer (Explorador de Costos), Trusted Advisor y AWS Compute Optimizer, para evaluar los costos, así como para supervisar y analizar el uso de instancias para determinar el tamaño correcto. Con CloudWatch, los CSP pueden observar el uso de la CPU, el rendimiento de la red y la I/O del disco, y hacer coincidir las métricas máximas observadas con un tipo de instancia nuevo y más económico. AWS Cost Explorer analiza los datos de costos y uso para identificar tendencias, factores de costos y anomalías. Trusted Advisor proporciona información en tiempo real sobre el uso de los servicios, identificando los recursos inactivos y subutilizados y buscando oportunidades para ahorrar dinero. Compute Optimizer también proporciona recomendaciones de reducción de tamaño dentro o entre familias de instancias, recomendaciones de aumento de tamaño para eliminar los cuellos de botella de rendimiento y recomendaciones para las instancias de EC2 que forman parte de un grupo de Auto Escalamiento (Auto Scaling).

Además, hemos observado factores adicionales en el campo que los CSP pueden aprovechar para obtener mayores ahorros de costos

Uso de Amazon Linux para ahorrar costes

Para dejar de gastar dinero en trabajos pesados no diferenciados, los CSP pueden implementar cargas de trabajo de BSS en telecomunicaciones en Amazon Linux 2. Amazon Linux 2 es un sistema operativo para servidor Linux de AWS. Amazon Linux 2 está optimizado para su uso en Amazon EC2 con la versión más reciente y ajustada del núcleo de Linux. Ofrece soporte a largo plazo, una necesidad común de muchos CSP y proveedores de software independientes (ISV) para aplicaciones de nivel de telecomunicaciones. Amazon Linux 2 también se proporciona sin coste adicional.

El siguiente gráfico muestra la comparación de costos entre las instancias comunes de Amazon EC2 (para obtener una lista completa de los tipos de instancias de Amazon EC2, consulte este enlace) utilizadas en varios tipos de cargas de trabajo de BSS para la región EE.UU. Este (Norte de Virginia) para el plan de ahorro de Amazon EC2, Red Hat Enterprise Linux (RHEL) y SUSE Linux Servidor empresarial (SLES). Por ejemplo, en c6g.2xlarge, los clientes pueden ahorrar hasta 109,50 USD al mes por cada máquina virtual si cambian a Amazon Linux 2 desde SLES. Una carga de trabajo típica de BSS, como el administrador de facturación y pedidos, contiene hasta más de 100 máquinas virtuales para todos los entornos, lo que permite ahorrar hasta $394 200 USD en tres años.

Tabla 1: Modelo de precios de instancias de EC2 mediante Saving Plans (plan de ahorro)

Servicios gestionados para reducir los costos

AWS ofrece más de 15 motores de bases de datos diseñados específicamente y totalmente administrados, como Amazon RDS y Amazon DynamoDB, para gestionar diversas aplicaciones de BSS, como CPQ, Catalog, Order Manager, Billing y Data Warehouse. Amazon RDS ofrece una selección de clases de instancias de base de datos con distintas combinaciones de CPU, memoria, almacenamiento y capacidad de red.

AWS proporciona a los CSP servicios gestionados para ayudar a ingerir datos de red a escala y a mover, analizar y almacenar los datos. Amazon Managed Streaming para Apache Kafka (Amazon MSK) proporciona una ruta para migrar las aplicaciones de Kafka Streams a la nube de AWS. Amazon MSK proporciona capacidades de escalado y elimina el esfuerzo de autogestionar los brokers de Apache Kafka y sus componentes asociados. Para pasar a bases de datos y servicios de análisis totalmente gestionados, AWS ofrece el programa Database Freedom diseñado para ayudar a los clientes a migrar de bases de datos comerciales legadas, como Oracle, a bases de datos de AWS. Los CSP pueden aprovechar la AWS SCT Schema Conversion Tool (herramienta para conversión de esquemas) y AWS Database Migration Service (AWS DMS) para migrar a PostgreSQL de Amazon RDS, que proporciona todos los beneficios de RDS Oracle sin el costo de licencia de Oracle, o pasar a Amazon Aurora PostgreSQL, que es tres veces más rápido que las bases de datos PostgreSQL estándar . Esto proporciona seguridad, disponibilidad y confiabilidad de las bases de datos comerciales a una décima parte del costo.

Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) permite a los CSP ejecutar aplicaciones de OSS compatibles con Scale Kubernetes en AWS sin necesidad de instalar y operar su propio plano de control de Kubernetes. Un clúster de Amazon EKS puede admitir hasta 10 grupos de nodos, donde cada grupo de nodos puede admitir hasta 100 nodos. Esto les permite reducir la complejidad general de su pila de BSS y limitar la sobrecarga del plano de control tradicional asociada con las cargas de trabajo en las premisas (on-prem). Mediante el uso de servicios de pipeline de CI/CD administrados, como AWS CodePipeline, los CSP pueden reducir la complejidad y los errores manuales dentro de sus procesos de DevOps, lo que reduce los costos de desarrollo y mantenimiento.

Conclusión

En esta publicación, mostramos cómo adoptar las mejores prácticas de optimización de costos para reducir los costos generales de las soluciones de BSS. Mostramos cómo se puede lograr esto mediante el uso de varios planes de precios, el dimensionamiento correcto del entorno, el uso del programa DB Freedom y el uso de herramientas como Trusted Advisor, AWS Cost Explorer, el informe de AWS CUR y Compute Optimizer.

Para obtener más información sobre cómo las empresas de telecomunicaciones están aprovechando los servicios de AWS, visite Telecomunicaciones en AWS.

Este artículo fue traducido del Blog de AWS en Inglés

Acerca de los autores

Visu Sontam es Sr. Partner Solutions Architect en AWS Worldwide Global Telecom Partner Alliance team

Albeda Siddique es Senior Solutions Architect en AWS

Traductor

Mario Navarro es un Sr. Solution Architect en AWS enfocado en las Telco de Latino-América