Cloud Intelligence™
Come suddividere i costi di Google Cloud per località
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About Vadim Solovey
Founded DoiT in 2011 and have been here ever since — in every flavor of CTO, co-CEO, and now CEO. I started my career in 1999 building data centers before anyone called it "the cloud," and I've spent the two decades since trying to deliver on what the cloud was actually supposed to be. I still write code most weeks.
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Una delle domande che mi vengono poste più spesso è: "come posso suddividere i costi di Google Cloud per località?". Oggi le mostrerò come integrare Iris e Cloud Intelligence™ per raccogliere e visualizzare queste informazioni.
Mappare i costi di Google Cloud per regioni, zone e località
Prima di entrare nel dettaglio, facciamo un breve ripasso su Iris e Cloud Intelligence™, così che anche chi non conosce questi strumenti possa seguire agevolmente il resto dell'articolo.
Iris è un software open source che assegna automaticamente etichette alle risorse di Google Cloud, con l'obiettivo di migliorarne la rilevabilità e l'osservabilità. Con Iris, ogni risorsa di Google Cloud riceve etichette generate in automatico, tipicamente nella forma [iris_name], [iris_region] e [iris_zone]. Ad esempio, se dispone di un'istanza Google Compute Engine denominata `nginx`, Iris vi associerà automaticamente le etichette [iris_name:nginx], [iris_region:us-central1] e [iris_zone:us-central1-f]. Per approfondire il funzionamento di Iris, può consultare un nostro articolo recente.
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Trattandosi di un software open source ed estensibile tramite plugin, Iris consente di raccogliere praticamente qualsiasi informazione da Google Cloud e di aggiungerla come etichetta alle sue risorse. Tra gli esempi più diffusi figurano iris_instance-cores, iris_instance-memory e iris_ip.
Cloud Intelligence™™ è una piattaforma per l'analisi e l'ottimizzazione dei costi cloud. Con Cloud Intelligence™ è semplice rispondere a domande come:
- Per quali servizi di Google Cloud sto pagando?
- Quanto spenderò su Google Cloud questo mese?
- Come posso ottimizzare la spesa su Google Cloud?
Una delle funzionalità più apprezzate di DCI è la possibilità di generare report personalizzati. I report ricordano da vicino le tabelle pivot che già conosce da fogli di calcolo come Google Spreadsheets o Microsoft Excel.
I report di Cloud Intelligence™
Cloud Intelligence™ include le "Cost Labels", un modo pratico per arricchire i report con le informazioni delle etichette. Se etichetta le sue risorse con valori come "env:production" o "app:backend", potrà filtrare o raggruppare i report di fatturazione in base a queste etichette.
Configurare le Cost Labels in Cloud Intelligence™ è semplice!
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Come anticipato, Iris aggiunge automaticamente a ciascuna risorsa le etichette `iris_name`, `iris_region` e `iris_zone`. Una volta popolate e propagate ai dati di fatturazione di Google, queste etichette possono essere configurate come "Cost Labels" per generare report che tengono conto della località:
Suddivisione dei costi per zona di Google Cloud
Può persino monitorare il costo delle singole istanze, dei bucket o dei dataset/tabelle BigQuery sfruttando l'etichetta iris_name:
Costo dei bucket Google Cloud Storage per nome
Non esistono praticamente limiti alle modalità di analisi dei costi di Google Cloud. Un altro esempio è la suddivisione per zona e tipo di istanza nel tempo:
Suddivisione dei costi di Google Compute Engine per zona e tipo di istanza
Le Cost Labels non sono l'unica grande funzionalità di Cloud Intelligence™. Può anche creare le "Cost Allocations", ovvero intersezioni tra Servizio, SKU, Progetto ed etichette. Con le cost allocations è semplice tenere traccia dei costi di intere applicazioni o servizi, di singoli ambienti e così via.
Un ottimo esempio è il monitoraggio del traffico di network egress tramite la seguente Cost Allocation:
Come configurare le Cost Allocations in Cloud Intelligence™
Sulla base delle cost allocations può impostare budget intelligenti o creare utenti con visibilità limitata, in modo che possano monitorare solo determinate parti della sua infrastruttura.
Siamo sempre alla ricerca di contributor che ci aiutino a migliorare il nostro stack di strumenti open source per Google Cloud, come Shamash, Iris, Zorya, kubeIP e altri ancora.
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