Рынки облачных технологий — и мировой, и российский — показывают впечатляющий рост. Происходит фундаментальный сдвиг в сторону гибкой, масштабируемой и мощной IT‑инфраструктуры. Но у медали есть и обратная сторона — вместе с потреблением облачных сервисов неуклонно увеличиваются и расходы. Проблема кроется не только в объемах, но и в неэффективности.

Компании регулярно выходят за рамки бюджетов, оплачивая простаивающие ресурсы, избыточные мощности и «зомби-инфраструктуру» — забытые тестовые стенды и старые проекты, которые продолжают генерировать счета.

Ответом на такой вызов стала целая дисциплина — FinOps, или управление облачными финансами. Ключевая идея FinOps — переход от простого сокращения затрат к «разумному потреблению». Цель — не потратить как можно меньше, а извлечь максимальную бизнес-ценность из каждого рубля, вложенного в облака. Подобный подход требует глубокого понимания финансовых моделей и технических особенностей рабочих нагрузок. Более того: требуются правильные инструменты для реализации стратегии.

В облаке Selectel есть мощный набор как раз для таких задач:

• серверы Shared Line,

• прерываемые виртуальные машины (ПВМ),

• замораживаемые ВМ.

Речь идет не просто о разных тарифных планах — это как раз специальные инструменты для построения продуманной, гибкой и экономически эффективной IT-архитектуры.

Настоящее руководство отходит от простого описания возможностей — с подробностями можно ознакомиться в наших статьях о Shared Line, прерываемых и замораживаемых виртуальных машинах. Давайте посмотрим, как, когда и в какой комбинации применять эти инструменты на практике для решения реальных бизнес-задач.

Треугольник оптимизации: контроль, стоимость и предсказуемость

Прежде чем погружаться в конкретные сценарии, нужно сформировать концептуальную модель для принятия решений. Все инструменты оптимизации затрат в облаке — компромисс между тремя ключевыми параметрами: уровнем контроля со стороны пользователя, степенью экономии и предсказуемостью работы сервиса. В облаке Selectel такие компромиссы можно наглядно представить в виде треугольника.

Вершина 1: максимальный контроль и предсказуемость — заморозка ВМ

Функция «заморозки» виртуальных машин — полюс полного контроля. Пользователь сам решает, в какой момент прекратить оплату за вычислительные ресурсы: vCPU, RAM и GPU. При заморозке они возвращаются в общий пул провайдера, а их тарификация останавливается со следующего часа. Состояние машины сохраняется на сетевом диске, за ней закрепляется IP-адрес, и она остается доступной в панели управления. Когда ресурсы снова понадобятся, пользователь инициирует «разморозку».

Процесс предсказуем: при наличии свободных мощностей в пуле машина вернется в рабочее состояние в том же виде, в каком была оставлена. Идеальный инструмент для нагрузок с четко определенными периодами простоя.

В документации подробно описано, как управлять работой облачного сервера. В обзорной статье рассказывается о том, как легально не платить за облако со стратегиями, примерами, командами OpenStack.

Вершина 2: максимальная экономия — прерываемые ВМ

На противоположном полюсе находится инструмент максимальной, но непредсказуемой экономии — прерываемые виртуальные машины (ПВМ). Они предлагают самую значительную скидку — до 75% по сравнению с обычными. Подобная выгода достигается за счет того, что пользователь уступает контроль провайдеру.

Провайдер может в любой момент приостановить (прервать) работу такой машины для высвобождения ресурсов под более приоритетные задачи. Максимальный срок жизни ПВМ ограничен 24 часами. Да, они совершенно непригодны для сервисов, требующих постоянной доступности. Однако такой подход делает их идеальным выбором для задач, устойчивых к сбоям.

Есть руководство о том, как подружить FinOps и облако с помощью прерываемых виртуальных машин. В документации — подробности о том, как настроить и использовать прерываемые облачные серверы.

Бесплатная миграция в Selectel

Начислим до 1 000 000 бонусов на два месяца. А наши инженеры подготовят план и поддержат на всех этапах миграции.

Подробнее →

Вершина 3: базовая эффективность — Shared Line

Серверы Shared Line — базовый уровень оптимизации для определенных типов нагрузок. Экономия здесь достигается за счет совместного использования физических ядер процессора несколькими виртуальными машинами (CPU oversubscription). Выгода постоянная, предсказуемая, хотя и не столь значительная по сравнению с ПВМ.

Такие серверы — отличный выбор для приложений, которые не требуют гарантированной производительности CPU и не создают постоянной высокой нагрузки. Например, для внутренних сервисов или нетребовательных веб-сайтов. Своего рода оптимизация по принципу «настроил и забыл».

Читайте также нашу обзорную статью: «Как работают облачные серверы Shared Line и для каких проектов подойдут».

Важно понимать — ни один из вариантов не является универсально «лучшим». Оптимальный выбор всегда зависит от конкретной рабочей нагрузки. Более того, эти инструменты — не просто модели ценообразования, а архитектурные примитивы. Их эффективное использование напрямую зависит от дизайна приложения. Например, чтобы безболезненно использовать ПВМ, приложение должно быть изначально спроектировано как отказоустойчивое и stateless (не хранящее состояние на локальном диске). Либо уметь сохранять промежуточные результаты на внешнее сетевое хранилище.

Аналогично, заморозка принесет пользу только тем системам, у которых есть предсказуемые периоды бездействия. Выбор инструмента оптимизации — не административное решение в панели биллинга, а следствие продуманной архитектуры, принятой еще на этапе проектирования системы.

Практикум архитектора: реальные сценарии и решения

Теоретическая модель обретает смысл только в применении к реальным задачам. Рассмотрим несколько типичных сценариев использования облачной инфраструктуры. Разберем, как комбинация инструментов Selectel позволяет достичь максимальной экономической эффективности.

Сценарий 1: нагрузка «с 9 до 5» — среды разработки, тестирования и staging

Проблема. Команда разработки использует парк мощных виртуальных машин для создания кода, его сборки и тестирования. Машины работают круглосуточно, но активно нагружены только в рабочее время — примерно восемь часов в день, пять дней в неделю. В результате около 70% времени и бюджета уходит на оплату простаивающих ресурсов.

Анализ. Данный тип нагрузки характеризуется абсолютно предсказуемыми периодами простоя — ночи, выходные, праздники. Критически важно сохранять состояние среды: установленное ПО, конфигурационные файлы, исходный код. Быстрое возобновление работы в начале дня является приоритетом, но задержка в несколько минут допустима.

Решение. Идеальный сценарий для применения заморозки. По окончании рабочего дня разработчики или автоматизированный скрипт могут «заморозить» свои ВМ. Процедура немедленно останавливает тарификацию самых дорогих компонентов — vCPU и RAM. Диски и IP-адреса сохраняются, поэтому на следующее утро после «разморозки» среда будет в точности такой же, какой ее оставили.

Совет эксперта. Автоматизируйте процесс. Не стоит полагаться на то, что каждый сотрудник будет вручную замораживать свою машину. Настройте простой cron-скрипт на управляющей машине, который будет использовать OpenStack CLI для автоматизации. Например, команда openstack server shelve <server_id> может быть запущена для всех машин в проекте «dev» каждый вечер в 20:00. Команда openstack server unshelve <server_id> — каждое утро в 08:00. Такой подход гарантирует максимальную экономию без человеческого фактора.

Сценарий 2: ненасытная машина данных — аналитика Big Data, обучение ML-моделей, рендеринг видео

Проблема. Команде Data Science нужно периодически запускать ресурсоемкие задачи по обработке данных. Они требуют, например, 1 000 vCPU-ядер в течение шести часов. Постоянно держать такой пул стандартных ВМ было бы непомерно дорого — ведь мощность нужна лишь эпизодически.

Анализ. Классическая пакетная (batch) обработка — большая задача, которую можно разбить на множество мелких, независимых этапов. Если один из них завершится сбоем — например, из-за прерывания ВМ, — ее можно безболезненно перезапустить на другой машине. Система отказоустойчива в целом.

Решение. Мы видим хрестоматийный пример использования прерываемых виртуальных машин. Архитектура решения выглядит следующим образом:

1. Создается небольшой, стабильный кластер из обычных ВМ для управляющих узлов — master/driver nodes.

2. Основная вычислительная нагрузка ложится на огромный флот рабочих узлов — worker/executor nodes, — развернутых на ПВМ.

Такой подход позволяет воспользоваться скидкой до 75% на самую затратную часть инфраструктуры. Ключевое архитектурное требование — все промежуточные и финальные данные должны записываться на внешнее персистентное хранилище — например, сетевые диски или объектное хранилище.

Архитектурный шаблон. Примером может служить кластер Apache Hadoop или Spark, где драйверы работают на стандартных ВМ, а экзекьюторы — на ПВМ. Для современных приложений отличным решением будет использование Managed Kubernetes. Оркестратор автоматически отследит прерывание пода на ПВМ и перезапустит его на новой доступной машине. Так обеспечивается непрерывность всего процесса обработки данных с минимальными затратами.

Сценарий 3: непредсказуемая толпа — обработка пиковых нагрузок для e-commerce и медиа

Проблема. Интернет-магазин готовится к «Черной пятнице». Ожидается, что трафик вырастет в 10 раз по сравнению с обычным, но точное время и величина пика неизвестны. Держать десятикратный запас мощности наготове всю неделю распродажи — колоссальная трата денег.

Анализ. Требуется возможность быстрого и, что крайне важно, надежного масштабирования. Использовать ПВМ для фронтенда, обслуживающего клиентов, неприемлемо — внезапное прерывание машины оборвет сессию покупателя и приведет к потери заказа. С другой стороны, создание новых стандартных ВМ «с нуля» может занимать слишком много времени: загрузка образа, настройка, запуск приложения.

Решение. Оптимальная стратегия здесь — комбинированная, то есть применение гибридного подхода. Основная, базовая нагрузка обслуживается постоянным пулом стандартных ВМ. Дополнительно создается «теплый резерв» — флот заранее сконфигурированных и готовых к работе ВМ, которые находятся в замороженном состоянии. Когда система мониторинга фиксирует резкий рост трафика, скрипт автомасштабирования мгновенно «размораживает» эти машины. Затем добавляет их в пул балансировщика нагрузки. Процесс разморозки может занять время — но несравнимо быстрее холодного старта. При этом окажется на порядки дешевле, чем содержание машин в режиме ожидания.

Совет эксперта. Стратегия «теплого пула» идеально балансирует между стоимостью и скоростью реакции — ключевой дилеммой в эластичных архитектурах. Мы видим практическую реализацию принципов «right-sizing» (подбор правильного размера) и «auto-scaling» (автомасштабирование), адаптированную для максимальной финансовой эффективности.

Сценарий 4: стабильная фоновая задача — внутренние инструменты, мониторинг, сайты с низким трафиком

Проблема. В компании работает ряд внутренних сервисов: инстанс Gitlab для небольшой команды, сервер мониторинга Zabbix, корпоративная wiki на Confluence. Сервисы должны быть доступны постоянно, но их нагрузка на CPU низкая и относительно стабильная.

Анализ. Главное требование — доступность, а не пиковая производительность. Нагрузка не является «взрывной». Она может переносить незначительные колебания производительности CPU из-за «шумных соседей» на физическом хосте.

Решение. Для таких стабильных, неинтенсивных по CPU нагрузок серверы Shared Line — идеальный баланс. Они предлагают наименьшую базовую стоимость по сравнению со стандартными ВМ с выделенными ядрами. Так обеспечивается постоянная экономия без сложной настройки заморозки или риска прерывания — простейшая и эффективная форма оптимизации для подходящего класса задач.

Сценарий 5: совершенный гибрид — современные CI/CD-пайплайны

Проблема. DevOps-команда использует сложный CI/CD-пайплайн на базе Jenkins или Gitlab CI. Конвейер состоит из множества этапов с разными требованиями: постоянно работающий оркестратор, эфемерные агенты для сборки и сложная, stateful-среда для интеграционного тестирования.

Анализ. Многокомпонентный рабочий процесс. Применять единый подход ко всем его частям крайне неэффективно. Ключ к оптимизации — декомпозиция процесса и подбор оптимального инструмента для каждого компонента.

Комбинированное решение

• Оркестратор (Jenkins Master/Gitlab Runner Manager) — должен быть доступен 24/7, но основную часть времени простаивает, лишь координируя задачи. Идеальный кандидат для размещения на сервере Shared Line.

• Агенты сборки/компиляции (Build Agents) — классические эфемерные, stateless-задачи. Процесс сборки легко перезапустить, если агент внезапно исчезнет. Идеальный сценарий для использования автомасштабируемого пула прерываемых ВМ (ПВМ). Такой подход позволяет радикально сократить расходы на самую вычислительно затратную часть CI/CD.

• Среда для интеграционного тестирования — может быть сложной, состоять из нескольких сервисов, баз данных и тому подобного. Ее нужно быстро разворачивать для полного прогона тестов и затем убирать. Создавать ее каждый раз с нуля — долго. Решение: создать среду один раз, а затем, после прогона тестов, заморозить всё, что есть в ВМ. При следующем коммите в ветку staging вся среда может быть «разморожена» за секунды, готовая к новому циклу тестирования.

Последний сценарий предлагает высшую форму оптимизации, основанную на декомпозиции рабочих процессов. Анализируем сложное приложение (или процесс) как совокупность отдельных компонентов — применяем к каждому из них наиболее экономически целесообразную модель. Такой смешанный подход позволяет добиться совокупной экономии, значительно превосходящей результаты применения любой отдельной стратегии ко всей системе целиком.

Краткий справочник: шпаргалка по оптимизации затрат

Для удобства принятия решений мы свели все рассмотренные стратегии и инструменты в единую таблицу. Она поможет быстро сопоставить характеристики вашей рабочей нагрузки с наиболее подходящим решением в облаке Selectel. Таблица — не просто перечисление функций, а инструмент для принятия архитектурных решений.

Наибольшую ценность в таблице представляет последний столбец — «Ключевое требование». Он смещает фокус с вопроса «что дешевле?» на вопрос «что подходит для моей архитектуры?» Колонка заставляет задуматься о дизайне приложения перед выбором инструмента оптимизации. Такой подход помогает избежать дорогостоящих ошибок — например, запуска критически важной базы данных на прерываемой ВМ.

От экономии денег к разумным инвестициям

Оптимизация расходов в облаке — не поиск самой дешевой виртуальной машины. Процесс подбора правильной экономической модели для конкретной технической нагрузки — динамический. Рассмотренные сценарии показывают: лучшие стратегии почти всегда гибридные. Весь доступный инструментарий задействуется для разных компонентов — но одной системы.

Важно помнить, что оптимизация — не разовый проект, а непрерывный цикл. Ключевой принцип FinOps в постоянстве: мониторинг использования ресурсов, анализ счетов, выявление аномалий и неэффективности — и периодическая доработка архитектуры или конфигурации. Хорошо помогают инструменты, предоставляемые провайдером, — например, детализированные отчеты по биллингу, — чтобы находить кандидатов на оптимизацию.

В качестве следующего шага рекомендуем провести аудит вашей текущей инфраструктуры. Используйте предложенные сценарии и «шпаргалку» в качестве руководства. Определите одну рабочую нагрузку — например, staging-окружение или периодическую задачу по обработке отчетов — и попробуйте применить к ней соответствующий инструмент Selectel. Практический опыт станет лучшим способом освоить искусство разумного управления облачными расходами. Поможет превратить их из неизбежных затрат в эффективные инвестиции в развитие вашего бизнеса.

Все описанные в статье возможности уже реализованы в облаке Selectel, давно известны и пользуются популярностью. Арендуйте виртуальную машину, которую можно и замораживать, и делать прерываемой, или сервер с гибкой производительностью ядра — и начинайте экономить уже сегодня!