選擇云實(shí)例不是一件容易的事情，實(shí)例規(guī)模如何挑戰(zhàn)錯(cuò)誤，企業(yè)受到損害將是長期的。那么當(dāng)我需要一個(gè)大型實(shí)例時(shí)，有會有哪些信號顯示?

因?yàn)樗羞x項(xiàng)都是可用的，但選擇正確的云實(shí)例來匹配特定的工作負(fù)載是不容易。隨著這些工作負(fù)載隨著時(shí)間的推移而變化，企業(yè)需要經(jīng)常檢查其運(yùn)行的實(shí)例數(shù)量及其大小，以優(yōu)化交付流程，并降低成本。

幸運(yùn)的是，有一些常見的信號，表明是該調(diào)整云實(shí)例了。 這些信號包括：

長運(yùn)行時(shí)間;

無法應(yīng)對增加的需求;

需要添加更多實(shí)例來支持特定的工作負(fù)載。

上述三個(gè)信號表示當(dāng)前的云實(shí)例大小對于運(yùn)行的應(yīng)用程序來說太小了。在這種情況下，管理員應(yīng)該查看云使用情況報(bào)告，來確定他們需要什么——更多內(nèi)存、虛擬CPU內(nèi)核、存儲等。通過沙箱環(huán)境或?qū)崟r(shí)操作進(jìn)行試用部署，可幫助管理員評估新實(shí)例所帶來的影響。

成本

選擇一個(gè)實(shí)例時(shí)，要考慮其大小。更大的云實(shí)例消除了瓶頸，并允許應(yīng)用程序更有效地運(yùn)行，這減少了組織需要的總實(shí)例數(shù)。這一好處也抵消了更大實(shí)例類型的較高價(jià)格，而且整體成本也有所節(jié)省，再加上更好的運(yùn)行時(shí)間。

然而，峰值工作負(fù)載需要得到更多的關(guān)注。較大的云實(shí)例可能是基準(zhǔn)負(fù)載的最佳選項(xiàng)，但管理員應(yīng)該分析工作負(fù)載峰值時(shí)的模式——特別是峰值持續(xù)時(shí)間。為了獲得最低總體擁有成本，最好購買長期實(shí)例，例如Amazon Elastic Compute Cloud Reserved Instance，用于基線負(fù)載，而較大的實(shí)例類型來支持某些突發(fā)事件，以及較小的實(shí)例來支持剩余需求峰值。

與用于支持特定工作負(fù)載的內(nèi)部資源相比，許多管理員縮小了他們的云實(shí)例，但這是一個(gè)錯(cuò)誤行為。問題是，確保應(yīng)用平滑運(yùn)行的通常都是最少的資源，如計(jì)算、動態(tài)隨機(jī)訪問內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)。低于某一閾值將會導(dǎo)致應(yīng)用程序消耗大量資源，例如將內(nèi)存中的內(nèi)存文件丟失，來克服瓶頸。管理員可以將工作負(fù)載分解，來在多個(gè)實(shí)例上運(yùn)行，以減少大小的要求，但這也僅僅只意味著在實(shí)例大小方面存在一個(gè)新的點(diǎn)，可以供管理員識別。