如何提升cpu的利用率,怎么解决cpu的利用率

首页 > 实用技巧 > 作者:YD1662023-11-26 05:51:30

图 3 MetricsQPS 公式

小王利用这一指标执行了第一阶段的“优化低频冗余算力”操作,再次下线 60 台机器,节省约 10% 成本。

用弹性伸缩替换包年包月短时高峰算力

接下来,小王比较了公有云 8 核 16G 包年包月价格(约 600 元 / 月)与弹性机器价格(约 1.20 元 / 小时),发现包月机器 1 天的费用是弹性机器 30 天费用的 70% 左右。

由此推断,对于每天峰值时长低于总时长 30%(约 8 小时)的机器,可以用弹性代替包年包月。

如下图所示:

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图 4 短时高峰弹性代替包年包月

对于其它规格的服务器,小王延伸推导如下:

设弹性扩容一台同规格机器 1 小时的成本为 Y 元,高峰时总机器数为 K1 台,高峰时段为 H 小时,包年包月合理机器数为 K2 台,则从省成本角度考虑,需要保证满足以下条件:

(K1-K2)* H * Y < (X / 30)*(K1 -K2) => H * Y < (X / 30)

由于 X、Y 均为相对固定值,所以按照此不等式可计算出适合弹性的业务峰值理论时长。于是,在留出一定的安全边际的前提下,小王借助 SchedulX 的度量和弹性能力再下线 50 多台机器,节省约 10% 成本。

包年包月算力低峰共享

面对剩余的包年包月机器,小王发现还是有优化空间的。从波形覆盖面积上来看,空洞波形面积(蓝色阴影面积)至少占到红框中矩形面积的 1/3 以上,如图所示:

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图 5 包年包月算力低峰共享

小王计划将这部分机器利用起来,作为公司整体的共享资源池,供公司其它周期性及离线任务进行错峰使用。因为涉及面较广,小王请 CTO 一起出面推动协调,最终借助 SchedulX 系统贴合业务算力模型曲线实时扩缩容,共节省了 10% 的成本。

裸金属切割,精准适配规格

小王在完成以 MetricsQPS 指标按横向时序的算力优化后,再次将注意力集中到机器规格对业务需求的精准匹配上。

小王采用了公有云上的高规格裸金属服务器,借助 SchedulX 对公有云裸金属原材料进行了二次切割。虽然公有云上的裸金属也是按固定算力资源比例售卖,但是经过切割后的算力规格能够精准匹配业务 8 核 3G 的规格需求。同样是 500 台机器,相对原来的 8 核 16G 云主机,经过切割得出的 8 核 3G 机器能节省超过 15% 的成本。

利用算力地域价格差省成本

做完机器规格的精准裁剪匹配后,现在基本上单体算力规格和时序算力数量与类型都已经完成了优化,小王又将目光放到了算力的地域差异方面。他了解到公有云上西部机房同规格的算力比东部机房更便宜,通过将近 100 台离线服务器迁移到西部机房,同时借助 SchedulX 快速大批量数据迁移的能力实现东数西算,节省成本 10%。

总结

第二阶段基本解决了第一阶段遗留的精准度量算力、精准匹配模型、精准切割规格三大问题。两阶段下来,CPU 利用率上升至 60%,总共节省成本将近 70%,实现并超出 CTO 预期。

综合两阶段,小王的整体优化流程如下图所示:

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图 6 降本流程图

降本配套设施

为了顺利推进成本优化,小王除了设计操作各种算力增减外,还借助了以下一些配套措施和系统:

  1. 需要明确算力衡量指标体系,前期可以粗略使用 CPU 利用率等系统指标,后期需要借助精准的业务指标,比如 QPS 及单请求的耗时结合的复合指标。
  2. 降本过程需要有较完备的监控告警系统及容灾 SOP,防止在优化过程中出现意外情况。比如在优化低频冗余算力环节,小王在下机器的时候,提前根据 CPU 等指标设置好了扩缩容策略,在系统保持一周无异常后才将下线的机器清退。
  3. 为了精准量度业务算力,需要搭配压测系统及方案。前期为尽量减少业务投入成本,主要是基于以下思路来操作:测试环境 ->线上日志回放 ->mock 调用接口 ->采集算力衡量指标 ->逐步放大调用压力 ->响应超时的服务器达到一定比例时结束压测。后期可以逐步迭代为全链路压测,从网关到调用链路到存储全隔离的形态,衡量效果会更精准,当然相应研发成本和投入也会更重。
  4. 为了充分体现每一步的优化成果,需要有成本看板,对每一阶段优化前后的机器资源和成本消耗进行环比或横比展示。成本看板主要针对中高层人群,所以信息要简明扼要,成本信息突出。
降本遇到的非技术问题

小王在推进降本过程中,还总结了一些遇到的非技术问题及主要解法:

结语

回顾整个降本之路,除了之前总结的执行中技术 / 非技术的问题外,还有以下几个点值得提出:

在互联网下半场的今天,降本增效作为企业大势所趋,甚至上升到了公司核心竞争力的层面。在林林总总的成本优化路径和手段面前,谁先朝正确的方向踏出一步,谁就有可能领先对手占据先机。本文综合讲述了一个典型腰部企业的降本之路,希望能对读者有所启发。如果读者有成本优化技术手段相关的需求,可以联系我们共同探讨。

本文大部分内容摘自《星汉未来云原生 IT 成本优化白皮书》,其中提到的 SchedulX 是由星汉未来打造的一站式云原生基础治理平台,目前已推出社区版,通过此链接即可获取白皮书、免费试用 SchedulX 社区版。

作者介绍

舒超,星汉未来 CTO。前美团基础研发负责人,存储中心总架构师,负责美团公司级云原生服务治理系统的开发及演进;前腾讯微博微群及消息流广告负责人。

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