Исследование Cast AI показало, что клиенты облачных платформ используют в среднем только около 13 % предоставляемых им CPU-ресурсов и примерно 20 % выделенной памяти, передаёт DataCenter Dynamics. Это приводит к росту затрат и увеличению углеродного следа. А из-за того, что одни предприятия запрашивают избыточное количество мощностей, другие не могут получить доступ к вычислительным ресурсам.
Cast AI, предоставляющая средства оптимизации затрат на Kubernetes-платформы, проанализировала работу 4000 кластеров в Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform и Microsoft Azure в период с 1 января по 31 декабря 2023 года. Оценивались кластеры с 50 и более процессорами.
Источник изображения: Google
Оказалось, что в AWS и Azure уровень использования CPU-ресурсов находится на отметке 11 %, у Google Cloud — 17 %. В плане потребления памяти показатель равен 18 % у Google Cloud, 20 % — у AWS и 22 % — у Azure. В случае крупных кластеров, насчитывающих 1000 и более процессоров, средняя утилизация CPU составляет 17 %.
Аналитики Cast AI называют несколько причин, из-за которых наблюдается недостаточное использование облачных ресурсов. В частности, многие клиенты резервируют больше вычислительных мощностей, чем им необходимо на самом деле. Кроме того, заказчики прохладно относятся к так называемым спотовым инстансам. Такая модель обеспечивает значительную экономию средств (в некоторых случаях до 90 %), но клиенты опасаются возможной нестабильности. Ещё одна причина — недостаточное использование ресурсов кастомизированных инстансов, для которых можно выбрать соотношение CPU и RAM.
Для поставщиков облачных услуг сложившаяся ситуация в некотором смысле играет на руку: из-за неполной загрузки мощностей снижается потребность в электроэнергии. При этом провайдеры по-прежнему получают доход, основанный на гипотетическом использовании их серверов. Но вместе с тем приходится закупать больше дорогостоящего оборудования, чем это по факту необходимо.
Источник:
