paint-brush
වසරක් තුළ AWS සමඟින් ඩොලර් මිලියනයක් උපයන්නේ කෙසේදවිසින්@gianpicolonna
65,528 කියවීම්
65,528 කියවීම්

වසරක් තුළ AWS සමඟින් ඩොලර් මිලියනයක් උපයන්නේ කෙසේද

විසින් Gianpi Colonna
Gianpi Colonna HackerNoon profile picture

Gianpi Colonna

@gianpicolonna

ML Engineer @ Expedia Group

5 මිනි read2024/04/28
Read on Terminal Reader
Read this story in a terminal
Print this story
Read this story w/o Javascript
Read this story w/o Javascript
tldt arrow
si-flagSI
මේ කතාව සිංහලෙන් කියවන්න!
en-flagENru-flagRUtr-flagTRko-flagKOde-flagDEbn-flagBNes-flagEShi-flagHIzh-flagZHvi-flagVIfr-flagFRpt-flagPTMore
SI

දිග වැඩියි; කියවීමට

ඔබගේ AWS වලාකුළු පිරිවැය 90% කින් අඩු කරන්න! වියදම් ප්‍රශස්ත කිරීමට පියවර 4ක් ඉගෙන ගන්න: උපකල්පනවලට අභියෝග කරන්න, සම්පත් සුසර කරන්න, Graviton අවස්ථා භාවිත කරන්න, සහ භාවිතය නිරීක්ෂණය කරන්න.

Company Mentioned

Mention Thumbnail
Make
featured image - වසරක් තුළ AWS සමඟින් ඩොලර් මිලියනයක් උපයන්නේ කෙසේද
Gianpi Colonna HackerNoon profile picture
Gianpi Colonna

Gianpi Colonna

@gianpicolonna

ML Engineer @ Expedia Group

0-item
1-item

STORY’S CREDIBILITY

DYOR

DYOR

The writer is smart, but don't just like, take their word for it. #DoYourOwnResearch before making any investment decisions or decisions regarding your health or security. (Do not regard any of this content as professional investment advice, or health advice)

Guide

Guide

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.


ඔබ ඉක්මනින් පොහොසත් වීමේ ක්‍රමයකින් පොහොසත් වනු ඇතැයි සිතමින් ඔබ මෙම පිටුවට සම්බන්ධ වූයේ නම්, ඔබව කලකිරීමට පත් කිරීම ගැන මට කණගාටුයි. මෙම ලිපිය ඔබේ වලාකුළු පිරිවැය ඩොලර් මිලියන 1 කින් අඩු කරන්නේ කෙසේද යන්න ගැන කතා කරනු ඇත. එසේ කිරීමෙන්, ඔබට අත්‍යවශ්‍යයෙන්ම අමතර ඩොලර් මිලියනයක් ආදායමක් උපයා ගැනීමට හැකි වනු ඇත - එය ඔබට AWS සමඟ පොහොසත් වන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳ මගේ මාර්ගගත පාඨමාලාව මිලදී ගැනීමට වියදම් කළ හැකිය ( පාඨමාලාවට සබැඳිය මෙතැනින් ).



සමාගම්වල ව්‍යාපෘති ආරම්භයේදී වලාකුළු පිරිවැය බොහෝ විට නොසලකා හරින අතර ගණන් නොගනී. 2021 HashiCorp සමීක්ෂණයෙන් හෙළි වූයේ සමාගම්වලින් 40%ක් පමණ 2021 [ 1 ] හි ක්ලවුඩ් පිරිවැය සඳහා අධික ලෙස වියදම් කළ බවයි. 2023 දී, සියලුම සමාගම් (94%) පාහේ වලාකුළ මත මුදල් නාස්ති කරන බව පිළිගත්තේය [ 1 ] සහ අවම වශයෙන් 30% ක් වලාකුළු පිරිවැය නාස්ති කරන ලදී [ 2 ]. 2022 දී වලාකුළු වියදම් ඩොලර් බිලියන 500 කට ආසන්න විය - එබැවින් අපි කතා කරන්නේ වසරකට ඩොලර් බිලියන 150 ක් නාස්ති කිරීම ගැන ය !!


මෙය අතපසු වූ ආදායම පමණක් නොව දුර්වල තිරසාර භාවිතයන් ද වේ. ඩොලර් බිලියන 150 ක අපතේ යන බලශක්තිය!


මෙම සොයාගැනීම් විශාල වලාකුළු පරිණතභාවයේ සිට අඩු වලාකුළු පරිණතභාවය දක්වා විශාල ව්‍යවසායන් මෙන්ම කුඩා ඒවාද ඇතුළත් වේ. එය AWS වෙත යොමු කරයි, නමුත් එම මූලධර්ම වෙනත් ඕනෑම වලාකුළු සපයන්නෙකුට යෙදිය හැකිය. එබැවින්, ඔබගේ කාර්යයේ කිසියම් කොටසක් වලාකුළෙහි තිබේ නම්, මෙම ලිපිය ඔබ සඳහා වේ.


මම කතා කරන්නේ දත්ත ඉංජිනේරු දෘෂ්ටිකෝණයකින්, නමුත් එම ඉගෙනුම් වෙනත් මෘදුකාංග ඉංජිනේරු භාවිතයන් සඳහා යෙදිය හැකිය.

අපි කිමිදෙමු.


වසරක් තුළ ක්ලවුඩ් පිරිවැය සඳහා ඩොලර් මිලියන 1ක් වැය කිරීමට අවශ්‍ය වන්නේ කුමක්ද?

මෙවැනි වලාකුළු බිල්පත් සාමාන්‍යයෙන් මිලියන ගණනක් පාරිභෝගිකයන් සමඟ ගෝලීයව ක්‍රියාත්මක වන ඉතා විශාල ව්‍යවසායන් සඳහා සීමා වේ.


ඔබට අදහසක් ලබා දීමට, වසරකට දින 365ක් සඳහා පැයකට 24x7 ~1.5Tb Spark ETL රැකියා සැකසීමෙන් ඩොලර් මිලියන 1ක ක්ලවුඩ් බිල්පතක් ලබා ගත හැක. තවත් උදාහරණයක් ලෝකයේ ස්ථාන කිහිපයකින් දිනකට ඉල්ලීම් බිලියන ගණනක් ලැබෙන යෙදුමක් විය හැක.


විශාල ව්‍යවසායක, මෙම ප්‍රමාණයේ යෙදුම් සිය ගණනක් ඇත - එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස වලාකුළු සපයන්නන් සමඟ ඩොලර් බිලියනයක ගිවිසුම් ඇති වේ. උදාහරණයක් ලෙස, Airbnb 2019 [3 ] අවසානයේ වසර පහක් පුරා වලාකුළු සම්පත් සඳහා ඩොලර් බිලියන 1.2ක් වියදම් කිරීමට කැපවී සිටියේය.


Expedia හි අපි ප්‍රශස්තිකරණ භාවිතයන් ක්‍රියාවට නැංවීමෙන් වසරකට ඩොලර් මිලියන 1.1ක් වැය වන දත්ත සැකසුම් ETL සඳහා වන පිරිවැය වසරකට ඩොලර් 100,000 දක්වා අඩු කළෙමු. එය 91% පිරිවැය අඩු කිරීමකි!!


සෑම සමාගමකටම එතරම් විශාල ප්‍රමාණයේ යෙදුම් නොමැති නමුත් තනි යෙදුමක් සඳහා හෝ ඔබේ මුළු සමාගම සඳහාම ඔබේ වලාකුළු පිරිවැය 90% කින් අඩු කිරීම ගැන සිතන්න.



අපි ඉතිරි කිරීම ආරම්භ කරන්නේ කෙසේද?

පියවර 1: ඔබේ නිර්මාණ උපකල්පනවලට අභියෝග කරන්න

ගොස් ඔබගේ වඩාත්ම මිල අධික යෙදුම් ලැයිස්තුවක් ලබාගෙන ඔබගේ නිර්මාණ උපකල්පන වලට අභියෝග කරන්න .

  • ඔබ 99.999% ලබා ගත හැකි සහ උප-මිලි තත්පර ප්‍රමාදයක් ඇති නමුත් යථාර්ථවාදී ලෙස පරිශීලකයින් 99% ලබා ගැනීමේ හැකියාවක් සහ මිලි තත්පර සිය ගණනක ප්‍රමාදයක් සහිත යෙදුමක් ගොඩනඟන්නේද?
  • ඔබ පේළි බිලියන ගණනක් සහිත දත්ත කට්ටල නිර්මාණය කරන නමුත් පරිශීලකයන් භාවිතා කරන්නේ සමහර පියවරවල එකතු කිරීම් පමණක්ද?
  • ඔබ තත්‍ය කාලීනව දත්ත ගොඩබසින නමුත් දත්ත විශ්ලේෂණය කරන්නේ දිනකට එක් වරක් පමණක්ද?
  • ඔබ සෑම තත්පර 10කට වරක් හැඹිලිය නැවුම් කරන නමුත් එය සැබවින්ම වෙනස් වන්නේ දින ගණනකින් පමණක්ද?


මෙම සියලු ප්‍රශ්න වඩාත් වැදගත් ප්‍රශ්නය වෙත ආපසු යයි: යෙදුම භාවිතා කරන්නේ කෙසේද? එය පැවතීමට ව්‍යාපාරික වටිනාකම කුමක්ද? දී ඇති ඉලක්කයක් සපුරා ගැනීමට යෙදුම අපට උපකාර කරන්නේ කෙසේද?


ඇත්ත වශයෙන්ම, මෙම සියලු පිළිතුරු ව්‍යාපෘතියක් ආරම්භයේදී බොහෝ විට අපැහැදිලි ය; නමුත් නිර්මාණය සැමවිටම පුනරාවර්තන ක්‍රියාවලියක් විය යුත්තේ එබැවිනි - වෙනස්කම් හැකිතාක් බාධාවකින් තොරව සිදු වීමට ඉඩ සලසයි. ඉංජිනේරුවන් පරිණාමය හා වෙනස් වීම වැලඳ ගත යුතු අතර, යෙදුම් සංවර්ධනය බලපෑම සමඟ පෙළගස්විය යුතුය.


පියවර 2: ඔබේ අවශ්‍යතා සඳහා ඔබේ යටිතල පහසුකම් සම්පත් මනාව සකස් කරන්න

දෙවන පියවර සමන්විත වන්නේ යෙදුමට නිවැරදි සම්පත් ලබා දීම සහ එය නිවැරදි යටිතල පහසුකම් වෙත සුසර කිරීමයි.


ඉංජිනේරුවෙකු ලෙස, වලාකුළු පිරිවැය ගණනය කරන ආකාරය පිළිබඳව දැනුවත් වන්න. උදාහරණයක් ලෙස, AWS මඟින් ඔබට පොකුරු මිල සඳහා ලංසු ඉදිරිපත් කළ හැකි ස්ථානීය අවස්ථා සපයයි - ඔබට දෝෂ-ඉවසන සහ නම්‍යශීලී යෙදුම් තිබේ නම් මෙය විශේෂයෙන් ප්‍රයෝජනවත් වේ. ඔබට හැකි නම් ඒවා භාවිතා කරන්න - AWS විසින් පිරිවැය 90% දක්වා අඩු කිරීමට හිමිකම් කියයි [ 4 ].


ඔබට ආමන්ත්‍රණය කිරීමට අවශ්‍ය විය හැකි වෙනත් කරුණු කිහිපයක් නම්:

  • ඔබ ගෝලීය වශයෙන් හෝ එක් භූගෝලීය ප්‍රදේශයක පමණක් පාරිභෝගිකයින්ට සේවය කරන්නේද? ඔබට සැබවින්ම ලොව පුරා ජීවත් වීමට ඔබේ යටිතල පහසුකම් අවශ්‍යද නැතහොත් ඔබට එය ඔබේ පාරිභෝගික පදනමට සමීප කළ හැකිද?
  • ඔබ ඔබේ පොකුරු අවස්ථා ඕනෑවට වඩා සපයනවාද? අනවශ්‍ය පිරිවැයකින් තොරව උපරිම බර හැසිරවීමට ප්‍රමාණවත් ධාරිතාවක් ඇති බව සහතික කිරීමට උත්සාහ කරන්න. නිෂ්ක්‍රීය සම්පත් සඳහා වැඩිපුර ගෙවීම වැළැක්වීම, සත්‍ය ඉල්ලුම මත පදනම්ව සම්පත් ගතිකව සකස් කිරීමට ස්වයං පරිමාණය භාවිතා කරන්න.
  • ඔබ දත්ත සහ Spark සමඟ වැඩ කරන්නේ නම්, ඔබ Spark සංකල්ප සහ සුසර කිරීම තේරුම් ගෙන ඇති බවට වග බලා ගන්න! ඔබ එසේ නොකරන්නේ නම්, පහත සම්පත් [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] දෙස බලන්න.

පියවර 3: AWS Graviton අවස්ථා භාවිතා කරන්න

AWS Graviton අවස්ථා භාවිතා කිරීමේදී අඩු පාඩු නොමැත. AWS වඩාත්ම ලාභදායී ප්‍රොසෙසර නිර්මාණය කිරීම සඳහා විශාල වශයෙන් ආයෝජනය කර ඇත. ඉන්ටෙල්-පාදක ප්‍රොසෙසරයකින් ARM-පාදක ප්‍රොසෙසරයකට මාරු වීමෙන් ඔබට වලාකුළු වියදම් 40% දක්වා අඩු කර ගත හැක [ 10 ].


මෙයට ඇති එකම අවවාදය නම් ඔබගේ යෙදුම Graviton ක්‍රියාත්මක වන ARM-පාදක ප්‍රොසෙසර සමඟ අනුකූල විය යුතු බවයි. ඔබ RDS හෝ OpenSearch වැනි කළමනාකරණය කළ සේවාවක් සමඟ කටයුතු කරන්නේ නම්, මාරු කිරීමේදී කිසිදු සංකූලතාවයක් නොමැත - AWS යටින් පවතින OS සහ යෙදුම් ගැළපුම සමඟ ගනුදෙනු කරයි. ඔබ ඔබේම යෙදුමක් ගොඩනඟන්නේ නම්, ඔබ භාවිතා කරන භාෂාව මත පදනම්ව ඔබට පැකේජය නැවත සම්පාදනය කිරීමට අවශ්‍ය විය හැකිය - ජාවා සහ අනෙකුත් භාෂාවලට කිසිදු වෙනසක් අවශ්‍ය නොවන අතර පයිතන් සඳහා යම් අවධානයක් අවශ්‍ය වේ.


පියවර 4: ඔබේ වියදම් වියදම් නිරීක්ෂණය කිරීම සහ පිරිවැය දැනුවත් කිරීම පිළිබඳව දැනුවත් කිරීම

අවසාන වශයෙන්, අනපේක්ෂිත උච්ච සහ විස්මයන් සඳහා ඔබේ වියදම් නිරීක්ෂණය කිරීමට අමතක නොකරන්න. ඔබගේ අයදුම්පත්‍රයේ 0 වන දින පිරිවැය 170 වන දින පිරිවැයට වඩා වෙනස් වනු ඇත. ඔබ වෙනස්කම් නිරීක්ෂණය කරන බවට වග බලා ගන්න, සහ වෙනස සිදුවන්නේ මන්දැයි ඔබට වැටහෙනවා: එය s3 ගබඩා කිරීමේ පිරිවැය ගොඩගසා තිබේද නැතහොත් එය එක් වරක් පමණක්ද? කරල්?


අවශ්‍ය ඇඟවීම් සහ මෙහෙයුම් මාර්ගෝපදේශ පොත් සකසන්න !


වැදගත් වන්නේ, දෙපාර්තමේන්තුව, ව්‍යාපෘතිය හෝ පරිසරය අනුව වියදම් නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා පිරිවැය වෙන් කිරීමේ ටැග් ක්‍රියාත්මක කිරීම. පිරිවැය සොයාගත නොහැකි හෝ විවිධ ලොග් පද්ධති හරහා දිගු ගමනක් අවශ්‍ය දත්ත වගුරු බිමක් සෑදීමේ අවදානමෙන් වළකින්න. ලබා දී ඇති ඕනෑම යෙදුම් පිරිවැයකට ආපසු යාම ඉක්මන් හා සරල විය යුතුය.


අවසාන සිතුවිලි

ඔබ වැඩ කරන කොතැනක සිටියත්, වත්මන් ඒවා ප්‍රශස්ත කිරීම සමඟ නව විශේෂාංග බෙදා හැරීම සමතුලිත කිරීම දුෂ්කර ය. ආලෝකයේ වේගයෙන් නව විචිත්‍රවත් විශේෂාංග ලබා දීමට බලපෑම් නොකළේ කවුද?


කෙසේ වෙතත්, ඉංජිනේරුවන් සහ කළමනාකරුවන් යන දෙපිරිසටම ඔවුන්ගේ වර්තමාන ව්‍යාපෘති පිළිබඳව හිතාමතා සහ ක්‍රියාශීලී තීරණ ගැනීම, අවදානම් සහ අවස්ථාවන් ඵලදායී ලෙස කළමනාකරණය කිරීම අත්‍යවශ්‍ය වේ.

L O A D I N G
. . . comments & more!

About Author

Gianpi Colonna HackerNoon profile picture
Gianpi Colonna@gianpicolonna
ML Engineer @ Expedia Group

ටැග් එල්ලන්න

මෙම ලිපිය ඉදිරිපත් කරන ලදී...

Permanent on Arweave
Read on Terminal Reader
Read this story in a terminal
 Terminal
Read this story w/o Javascript
Read this story w/o Javascript
 Lite

Mentioned in this story

companies