Rauben Ihnen die Kosten von Google Cloud SQL den Schlaf? Vielleicht haben Sie schon von den Committed Use Discounts (CUDs) für Cloud SQL gehört, mit denen sich Ihre SQL-Rechnung drastisch senken lässt – wissen aber nicht, wie Sie das Sparpotenzial verlässlich beziffern? Es gibt ein Tool, mit dem Sie schnell und einfach ermitteln, wie viel Sie durch Cloud SQL CUDs sparen und in welcher Höhe Sie sich konkret festlegen sollten – legen wir los.
Google CloudSQL Commitments sind eine feine Sache – aber wie weiß ich, in welcher Höhe ich mich festlegen soll?
Was sind Cloud SQL CUDs?
Für alle, die mit Committed Use Discounts (CUDs) noch nicht vertraut sind: Damit erhalten Sie deutlich vergünstigte Rechenleistung in einer bestimmten GCP-Region – im Gegenzug verpflichten Sie sich, die 24/7-Nutzung dieser regionalen Compute-Ressource für ein oder drei Jahre zu bezahlen, ohne Vorauszahlung und auf monatlicher Basis. Sie zahlen die zugesagte Compute-Menge unabhängig davon, ob Sie sie tatsächlich nutzen. CUDs lohnen sich daher nur, wenn Sie sicher sind, dass ein bestimmter Workload eine konstant hohe Last erzeugt.
Ursprünglich waren CUDs auf Compute Engine beschränkt; inzwischen wurde dasselbe Prinzip jedoch auch auf Cloud SQL übertragen.
Wie funktionieren CUDs?
Ein Cloud SQL Commitment funktioniert genauso wie ein Compute Engine Commitment: Sie verpflichten sich auf eine bestimmte Anzahl an CPUs und eine bestimmte Menge Arbeitsspeicher (GB RAM). Diese Form des Compute-Commitments ist für GCP-Nutzer attraktiv, weil sie viel Flexibilität bei der Verwendung lässt. Sie könnten ein Commitment über 100 CPUs und 400 GB Arbeitsspeicher zum Beispiel vollständig über eine einzelne, leistungsstarke Datenbank ausschöpfen – oder die Nutzung stattdessen auf 50 kleinere Datenbanken mit je 2 CPUs und 8 GB verteilen. Die Kostenersparnis bleibt identisch.
Sämtliche Cloud SQL-Maschinentypen lassen sich auf Ihr Commitment anrechnen, mit Ausnahme der Maschinentypen mit gemeinsam genutzter CPU (z. B. db-f1-micro und db-g1-small). Erscheint während der Laufzeit Ihres Commitments ein neuerer Cloud SQL-Maschinentyp, können Sie Ihre Datenbanken auf diesen aktuellen Typ umstellen und Ihren bestehenden Commitment-Rabatt weiter nutzen – solange Sie weiterhin dieselbe Menge an CPU und Arbeitsspeicher verbrauchen.
Insgesamt ist die CUD-Methodik von GCP weniger restriktiv als bei anderen Cloud-Anbietern, bei denen Sie sich für die gesamte Commitment-Laufzeit auf einen bestimmten Maschinentyp, eine feste Größe und eine konkrete Stückzahl festlegen müssen.
Sparpotenzial durch CUDs
Die Cloud SQL CUD-Preise (Stand August 2020) sehen so aus: Ein einjähriges Commitment bringt 25 % Rabatt auf den On-Demand-Preis, ein dreijähriges Commitment 52 %. Dieser Rabatt gilt für alle Cloud SQL-Datenbanktypen (MySQL, PostgreSQL und SQL Server). Wichtig: CUDs gelten ausschließlich für die Anzahl der CPUs und die Menge des Arbeitsspeichers, auf die Sie sich festgelegt haben – nicht für Kosten aus Storage, Networking oder (bei SQL Server) Lizenzierung. Beispielpreise für SQL Server in Standard- und Hochverfügbarkeitskonfiguration (HA):
SQL Server-Preise: On-Demand vs. 1-Jahres- oder 3-Jahres-CUDs
Auf den ersten Blick wirkt das Preismodell unkompliziert – die Berechnung für eine Produktionsumgebung kann jedoch ausgesprochen knifflig werden. Möglicherweise betreiben Sie mehrere Cloud SQL-Instanzen über mehrere Regionen verteilt. Jeder Leader-Knoten kann mehrere Read Replicas haben, die je nach Lastspitzen Ihrer Dienste hoch- und herunterskalieren. Vielleicht stellen Ihre Engineers temporäre Cloud SQL-Instanzen für Test- und Entwicklungszwecke bereit. All diese Faktoren führen zu unregelmäßigen Kostenschwankungen, die es schwer machen, Ihre Baseline-Ausgaben zu bestimmen.
Wer seine Cloud SQL-Monatsrechnung als Grundlage heranzieht, um den nötigen CPU- und RAM-Commit zu schätzen, gerät schnell in eine Über-Provisionierung und gibt mehr aus, als für die tatsächlichen Baseline-Betriebskosten im Tagesgeschäft erforderlich wäre. Idealerweise sollten Sie Ihre stündliche Cloud SQL-Nutzung über einen längeren Zeitraum nach Region aufgeschlüsselt analysieren und auf Basis dieser explorativen Daten Ihre Baseline-Nutzung und -Ausgaben rasch beziffern können.
Cloud SQL CUD Eligibility Report
Exklusiv für Kunden von DoiT International bieten wir im Rahmen unserer Cloud Management Platform Cloud Reports an – ein interaktives, exploratives Werkzeug zur schnellen Analyse von Cloud-Kosten. Wie es in der DoiT FAQ so treffend heißt, liefern Cloud Reports "sofortige Transparenz über Ihre Google Cloud-Kosten, ohne dass Sie quälend lange Stunden mit dem Durchforsten Ihrer Rechnungen verbringen müssen."
Eigene Reports über einen oder mehrere GCP-Dienste hinweg lassen sich unkompliziert erstellen. Daneben stehen aber auch häufig genutzte Standard-Reports zur Verfügung – darunter der Report "Cloud SQL CUD Eligible Consumption". Er zeigt Ihre stündlichen, CUD-fähigen Cloud SQL-Ausgaben (CPU- und RAM-Nutzung) je Region.
Beim folgenden DoiT-Kunden erreichen die CUD-fähigen Cloud SQL-Ausgaben in us-central1 Spitzen von rund 28 $/h. Sinnvoll wäre es jedoch, CPU- und RAM-Mengen näher an den historischen Baseline-Werten bei etwa 23 $/h einzuplanen – es sei denn, das Unternehmen rechnet damit, die Nutzung von 28 $/h über die nächsten ein bis drei Jahre dauerhaft aufrechtzuerhalten:
CUD-fähige stündliche Cloud SQL-Ausgaben, aufgeschlüsselt nach Region
CUD-fähige stündliche Cloud SQL-Ausgaben, mit Mouseover über die Region us-west1
Cloud Reports bieten eine interaktive Visualisierung der CUD-fähigen stündlichen Cloud SQL-Ausgaben, aufgeschlüsselt nach Region
Bei einem weiteren DoiT-Kunden mit Cloud SQL-Maschinen in 10 Regionen wird schnell klar, wie komplex eine Schätzung der CUDs pro Region werden kann.
Im folgenden Beispiel wäre der Versuch, die CUDs für jede einzelne Region zu bestimmen, hochgradig fehleranfällig und würde – wenn die Schätzung allein auf den monatlichen Cloud SQL-Gesamtkosten basiert – in einzelnen Regionen zu einer Über- bzw. Unter-Provisionierung führen. Es gibt erhebliche regionale und tägliche Schwankungen bei den Cloud SQL-Ausgaben, die man kennen und verstehen muss, um die passende Baseline-Nutzung von CPU und RAM für regionale CUDs sauber zu ermitteln:
Schwankungen in der Cloud SQL-Nutzung eines global agierenden Unternehmens. Großes CUD-Sparpotenzial – aber Vorsicht ist geboten!
Um die stündliche Aufschlüsselung der genutzten CPUs und GB RAM zu sehen, klicken Sie einfach auf Customize und passen Sie die folgenden Einstellungen an:
- Metric von "Cost" auf "Usage" umstellen
- View As-Option von "Area Spline" auf "Table" umstellen
- "Unit" als Breakout Dimension hinzufügen, um CPU- und RAM-Nutzung getrennt auszuweisen
Tabelle des stündlichen Cloud SQL CPU- und RAM-Verbrauchs
Ohne die Cloud Reports von DoiT zur Datenexploration würde es Wochen an Eigenentwicklung einer Monitoring-Lösung und an Datenauswertung kosten, um für jede Region eines globalen Deployments einen passenden Cloud SQL CUD zu bestimmen. Wer diesen Aufwand scheut und stattdessen die Nutzung kurzerhand anhand der Monatsrechnung schätzt, läuft Gefahr, CUDs zu überdimensionieren – und damit die Cloud-Kosten über die ein- bis dreijährige Commitment-Laufzeit deutlich in die Höhe zu treiben.
Wie geht es weiter?
Möchten Sie bei Ihren Cloud SQL-Ausgaben sparen, indem Sie Ihre Baseline-Nutzung schnell identifizieren und auf dieser Basis einen Committed Use Discount abschließen?
Sprechen Sie DoiT International an und erfahren Sie, wie Sie mit Cloud Reports zügig Cloud SQL-Kosten einsparen. Es lohnt sich.