Une utilisation efficace de la mémoire est essentielle pour optimiser les coûts d’infrastructure et garantir les performances du système. Cette règle de dashboard vous aide à identifier les serveurs dont les ressources de mémoire sont sous-utilisées et à mettre en œuvre des stratégies d’optimisation pour réduire le gaspillage tout en maintenant la fiabilité du système.

Pourquoi l’utilisation de la mémoire est importante

Optimisation des coûts : une mémoire surprovisionnée représente un gaspillage d’infrastructure important. En identifiant et en traitant la faible utilisation de la mémoire, vous pouvez réduire les coûts grâce au dimensionnement, à la consolidation ou aux améliorations architecturales.

Planification des performances : comprendre les modèles réels d’utilisation de la mémoire vous aide à prendre des décisions éclairées sur la planification de la capacité, à prévenir les problèmes de manque de mémoire et à optimiser les performances des applications.

Allocation des ressources : les informations détaillées sur l'utilisation de la mémoire révèlent le comportement des applications et aident à identifier les opportunités de redistribution workload ou d'optimisation des conteneurs.

Efficacité de l'infrastructure : une utilisation appropriée de la mémoire garantit que vous maximisez la valeur de votre investissement infrastructure tout en maintenant une marge de performance adéquate.

Comment fonctionne cette règle

Cette règle évalue l'utilisation de la mémoire au 95e percentile sur l'ensemble de votre entité infrastructure . L’utilisation du 95e percentile fournit une évaluation réaliste de vos périodes d’utilisation élevée typiques tout en filtrant les pics temporaires.

Critères de réussite : les entités d'infrastructure réussissent lorsque leur 95e percentile d'utilisation de la mémoire dépasse 80 %, ce qui indique une utilisation efficace des ressources conforme aux bonnes pratiques de l'industrie.

Définition de la règle

Cette règle de dashboard mesure l’efficacité de l’infrastructure en évaluant les modèles d’utilisation de la mémoire dans votre environnement de serveur.

Critères de mesure

Métrique évaluée : 95e percentile d'utilisation de la mémoire sur la période de mesure Seuil de réussite : Utilisation de la mémoire supérieure à 80 % Périmètre d'évaluation : Toutes les entités infrastructure de votre environnement monitoring

Comprendre le seuil de 80 %

La cible d'utilisation de la mémoire à 80 % équilibre efficacité et stabilité du système :

Norme de l'industrie : ce seuil s'aligne sur les bonnes pratiques du cloud computing pour une utilisation optimale des ressources mémoire . Stabilité du système : maintient une marge de mémoire suffisante pour éviter les conditions d'épuisement de la mémoire et l'instabilité du système . Rentabilité : garantit une valeur maximale de votre investissement en mémoire sans surprovisionnement.

Considérations sur l'utilisation de la mémoire

Différences entre mémoire et processeur :

• La mémoire est généralement moins volatile que l'utilisation du processeur, ce qui rend une utilisation élevée et soutenue plus réalisable
• Les modèles d'allocation de mémoire reflètent souvent l'architecture des applications et les stratégies de mise en cache des données
• L'optimisation de la mémoire peut nécessiter des approches différentes de l'optimisation du processeur

Impact de l'application :

• Une faible utilisation de la mémoire peut indiquer une instance surdimensionnée ou une gestion inefficace de la mémoire de l'application
• Une efficacité de mémoire élevée peut réduire la charge de travail liée à la collecte des déchets et améliorer les performances des applications.
• L'optimisation de la mémoire permet souvent de réaliser des économies de coûts plus prévisibles que l'optimisation du processeur

Stratégies d'optimisation

Lorsque votre dashboard indique une faible utilisation de la mémoire, ces stratégies peuvent contribuer à améliorer l’efficacité de l’infrastructure :

1. Évaluer les modèles d'utilisation de la mémoire

Identifier les candidats à l’optimisation :

• Examiner l'entité avec une utilisation de la mémoire constamment faible (inférieure à 80 % au 95e percentile)
• Analyser les tendances d'utilisation de la mémoire pour faire la distinction entre une faible utilisation temporaire et une sous-utilisation chronique
• Donnez la priorité aux serveurs avec des coûts de mémoire élevés et des taux d’utilisation constamment faibles

Comprendre le comportement de la mémoire de l’application :

• Examiner les modèles d'allocation de mémoire dans différentes applications et services
• Identifier les applications gourmandes en mémoire qui pourraient bénéficier d'une optimisation
• Corréler l'utilisation de la mémoire avec les performances des applications et les modèles d'activité des utilisateurs

2. Mettre en œuvre des stratégies de dimensionnement de la mémoire

Optimisation de la mise à l'échelle verticale :

• Réduisez l'allocation de mémoire pour les serveurs constamment sous-utilisés
• Envisagez de passer à un type d'instance optimisé pour la mémoire pour les charges de travail gourmandes en mémoire
• Équilibrer la réduction de la mémoire avec les besoins en CPU et en stockage

Considérations relatives à la mise à l’échelle horizontale :

• Concentrez les charges de travail légères sur la mémoire sur des serveurs moins nombreux et plus efficaces.
• Implémenter l'orchestration des conteneurs pour améliorer l'efficacité de l'allocation de mémoire
• Utilisez l'équilibrage de charge prenant en charge la mémoire pour répartir efficacement la charge de travail

3. Optimisation de la mémoire au niveau de l'application

Améliorations de la gestion de la mémoire :

• Examiner les modèles d'allocation de mémoire des applications et identifier les inefficacités
• Mettre en œuvre un nettoyage de mémoire approprié et une optimisation de la collecte des déchets
• Optimiser les structures de données et les stratégies de mise en cache pour réduire l'empreinte mémoire

Optimisation de la mise en cache :

• Dimensionner correctement les caches d'application en fonction des modèles d'utilisation réels
• Implémenter la mise en cache distribuée pour partager les ressources mémoire entre les instances
• Utiliser des algorithmes de mise en cache et de compression de données économes en mémoire

Réglage de la mémoire de la base de données :

• Optimiser les paramètres de tampon et de mémoire du pool de base de données
• Implémenter l’optimisation des requêtes pour réduire les opérations gourmandes en mémoire
• Envisagez des techniques d’optimisation de la mémoire spécifiques à la base de données

4. optimisation des conteneurs et de l'orchestration

Gestion de la mémoire du conteneur :

• Définir requests et les limites de mémoire appropriées pour le conteneur
• Implémenter la mise à l'échelle automatique pod basée sur la mémoire
• Utilisez des images de base économes en mémoire et minimisez la surcharge du conteneur

Optimisation de Kubernetes :

• Mettre en œuvre une planification tenant compte de la mémoire et des quotas de ressources
• Utilisez la mise à l'échelle automatique pod vertical pour un réglage dynamique de la mémoire
• Optimiser l'allocation de mémoire des nœuds et empêcher la fragmentation de la mémoire

5. Techniques d'optimisation avancées

Mise en commun et partage de la mémoire :

• Implémenter des pools de mémoire partagée pour les applications associées
• Utiliser des fichiers mappés en mémoire pour les grands ensembles de données
• Envisagez une base de données en mémoire pour les données fréquemment consultées

Considérations Serverless :

• Évaluer les architectures sans serveur pour les charges de travail sporadiques en mémoire
• Optimiser l'allocation de mémoire des fonctions en fonction des besoins réels
• Envisagez des architectures basées sur les événements pour réduire la surcharge constante de mémoire

Guide de mise en œuvre

Mettre en place monitoringefficace de la mémoire

1. Configurer monitoringcomplète de la mémoire sur toutes les entités infrastructure
2. Configurer des alertes pour les tendances et les anomalies d'utilisation de la mémoire
3. Créer un dashboard pour visualiser les modèles d'utilisation de la mémoire et les opportunités d'optimisation
4. Établir des mesures de base de référence avant de mettre en œuvre des changements d'optimisation

Flux de travail d'optimisation des bâtiments

Calendrier d'évaluation régulier :

• Effectuer des examens mensuels des données d'utilisation de la mémoire
• Identifier les tendances et les modèles d'utilisation de la mémoire dans différentes applications
• Prioriser les efforts d'optimisation en fonction de l'impact sur les coûts et de la faisabilité technique

Processus de gestion du changement :

• Testez d'abord les modifications d'optimisation de la mémoire dans les environnements de simulation
• Mettre en œuvre des changements progressifs pour éviter les impacts sur les performances ou les problèmes de stabilité
• Monitorer le comportement et les performances des applications après ajustements de la mémoire

Collaboration d'équipe :

• Impliquer les équipes de développement d'infrastructure et d'applications dans les efforts d'optimisation
• Partager des informations détaillées sur l'utilisation de la mémoire avec les équipes de développement pour l'optimisation des applications
• Coordonner l'optimisation de la mémoire avec les activités globales de planification de la capacité

Intégration de la gestion des coûts

Pratiques FinOps :

• Intégrez des métriques d’utilisation de la mémoire dans vos processus d’opérations financières
• Utilisez New Relic Intelligence Coûts du cloud pour obtenir des informations complètes et détaillées sur l'optimisation des coûts
• Suivez le retour sur investissement de l'optimisation de la mémoire et communiquez les économies aux parties prenantes

Alignement organisationnel :

• Regroupez les ressources infrastructure par équipe ou division en utilisant la charge de travail pour la responsabilisation
• Créer des objectifs d'efficacité de mémoire et des règles de dashboard spécifiques à l'équipe
• Établir des normes d’efficacité de la mémoire qui correspondent aux exigences de l’entreprise et des applications

Considérations importantes

Évaluation personnalisée : les modèles d’utilisation de la mémoire varient considérablement selon les différents types d’applications et charges de travail. Évaluez les opportunités d’optimisation en fonction de l’architecture spécifique de votre application, de vos exigences de performances et de vos contraintes commerciales.

Compromis entre mémoire et performances : même si une utilisation plus élevée de la mémoire améliore la rentabilité, assurez-vous de conserver une marge de mémoire adéquate pour les performances des applications et la stabilité du système. Tenez compte des modèles d’utilisation de pointe, des tendances de croissance de la mémoire et des exigences spécifiques à l’application.

Considérations spécifiques à l’application : différentes applications ont des modèles d’utilisation de la mémoire différents. Les serveurs de base de données, les couches de mise en cache et les applications de traitement des données peuvent nécessiter des approches d'optimisation différentes de celles des serveurs Web ou microservices.

monitoring continue : l'optimisation de la mémoire est un processus continu. Les changements d’application, la croissance des données et l’évolution des modèles d’utilisation peuvent avoir un impact sur les besoins en mémoire. Maintenez monitoring continue et soyez prêt à ajuster les stratégies d’optimisation selon les besoins.

Prochaines étapes

Après avoir mis en œuvre cette règle de dashboard :

1. Consultez monitoringde l'utilisation du processeur si vous ne l'avez pas déjà fait pour terminer votre évaluation de l'efficacité des ressources de niveau 1
2. Progrès vers le suivi des changements pour les pratiques d’excellence en ingénierie de niveau 2
3. Mettre en œuvre des initiatives d'optimisation de la mémoire en fonction des résultats de votre dashboard et des priorités de votre entreprise
4. Explorez le frameworkcomplet d'excellence en ingénierie pour l'optimisation systématique infrastructure