A utilização eficiente da memória é essencial para otimizar os custos de infraestrutura e garantir o desempenho do sistema. Esta regra do scorecard ajuda você a identificar servidores com recursos de memória subutilizados e implementar estratégias de otimização para reduzir o desperdício, mantendo a confiabilidade do sistema.
Por que a utilização da memória é importante
Otimização de custos: memória superprovisionada representa um desperdício significativo de infraestrutura. Ao identificar e resolver a baixa utilização de memória, você pode reduzir custos por meio de redimensionamento, consolidação ou melhorias arquitetônicas.
Planejamento de desempenho: entender os padrões reais de uso de memória ajuda você a tomar decisões informadas sobre o planejamento de capacidade, evitar problemas de falta de memória e otimizar o desempenho do aplicativo.
Alocação de recursos: insights sobre utilização de memória revelam o comportamento do aplicativo e ajudam a identificar oportunidades para redistribuição workload ou otimização de contêiner.
eficiência de infraestrutura: a utilização adequada da memória garante que você esteja maximizando o valor dos seus investimentos em infraestrutura, mantendo ao mesmo tempo margem de desempenho adequada.
Como funciona esta regra
Esta regra avalia o percentual 95 de utilização de memória em toda a sua entidade de infraestrutura. Usar o 95º percentil fornece uma avaliação realista dos seus períodos típicos de alto uso, ao mesmo tempo em que filtra picos temporários.
Critérios de sucesso: a infraestrutura entidade passa quando seu percentual 95 de utilização de memória excede 80%, indicando uso eficiente de recursos alinhado às práticas recomendadas do setor.
Definição de regra
Esta regra do scorecard mede a eficiência da infraestrutura avaliando os padrões de utilização de memória em todo o ambiente do servidor.
Critérios de medição
métrica avaliada: 95% de utilização de memória durante o período de medição Limite de sucesso: Maior que 80% de utilização de memória Escopo de avaliação: Toda a infraestrutura em seu ambiente de monitoramento
Compreendendo o limite de 80%
A utilização de memória de 80% do destino equilibra a eficiência com a estabilidade do sistema:
Padrão da indústria: Este limite está alinhado com as práticas recomendadas de computação cloud para utilização ideal dos recursos de memória . Estabilidade do sistema: Mantém espaço de memória suficiente para evitar condições de falta de memória e instabilidade do sistema. Eficiência de custos: Garante o valor máximo de seus investimentos em memória sem provisionamento excessivo.
Considerações sobre a utilização da memória
Diferenças entre memória e CPU:
- A memória é normalmente menos volátil do que o uso da CPU, tornando a utilização elevada e sustentada mais alcançável
- Os padrões de alocação de memória geralmente refletem a arquitetura do aplicativo e as estratégias de cache de dados
- A otimização da memória pode exigir abordagens diferentes da otimização da CPU
impacto do aplicativo:
- A baixa utilização de memória pode indicar instância superdimensionada ou gerenciamento ineficiente de memória do aplicativo
- A alta eficiência de memória pode reduzir a sobrecarga da coleta de lixo e melhorar o desempenho do aplicativo
- A otimização da memória geralmente proporciona economias de custos mais previsíveis do que a otimização da CPU
Estratégias de otimização
Quando seu scorecard mostra baixa utilização de memória, essas estratégias podem ajudar a melhorar a eficiência da infraestrutura:
1. Avalie os padrões de uso da memória
Identificar candidatos à otimização:
- Revisar entidade com utilização de memória consistentemente baixa (abaixo de 80% no 95º percentil)
- Analisar tendências de uso de memória para distinguir entre baixo uso temporário e subutilização crônica
- Priorize servidores com altos custos de memória e taxas de utilização consistentemente baixas
Entenda o comportamento da memória do aplicativo:
- Examine os padrões de alocação de memória em diferentes aplicativos e serviços
- Identificar aplicativos com uso intensivo de memória que podem se beneficiar da otimização
- Correlacionar o uso de memória com o desempenho do aplicativo e os padrões de atividade do usuário
2. Implementar estratégias de dimensionamento correto de memória
Otimização de escala vertical:
- Reduza a alocação de memória para servidores consistentemente subutilizados
- Considere mudar para um tipo de instância otimizado para memória para carga de trabalho com uso intensivo de memória
- Equilibre a redução de memória com os requisitos de CPU e armazenamento
Considerações sobre escala horizontal:
- consolide a carga de trabalho de memória leve em menos servidores e mais eficientes
- Implementar orquestração de contêineres para melhorar a eficiência de alocação de memória
- Use o balanceamento de carga com reconhecimento de memória para distribuir a carga de trabalho de forma eficaz
3. Otimização de memória em nível de aplicativo
Melhorias no gerenciamento de memória:
- Revise os padrões de alocação de memória do aplicativo e identifique ineficiências
- Implementar limpeza de memória adequada e otimização da coleta de lixo
- Otimizar estruturas de dados e estratégias de cache para reduzir o consumo de memória
Otimização de cache:
- Caches de aplicativos de tamanho adequado com base em padrões de uso reais
- Implemente cache distribuído para compartilhar recursos de memória entre instâncias
- Use algoritmos de cache com eficiência de memória e compactação de dados
Ajuste de memória do banco de dados:
- Otimizar banco de dados, pool de buffers e configurações de memória
- Implementar otimização de consulta para reduzir operações que exigem muita memória
- Considere técnicas de otimização de memória específicas do banco de dados
4. otimização de contêiner e orquestração
Gerenciamento de memória do contêiner:
- Defina requests e limites de memória apropriados para contêineres
- Implementar dimensionamento automático de pod baseado em memória
- Use imagens base com eficiência de memória e minimize a sobrecarga do contêiner
Otimização do Kubernetes:
- Implementar agendamento com reconhecimento de memória e cotas de recursos
- Use o dimensionamento automático de pod vertical para ajuste dinâmico de memória
- Otimize a alocação de memória do nó e evite a fragmentação da memória
5. Técnicas avançadas de otimização
Agrupamento e compartilhamento de memória:
- Implementar conjuntos de memória compartilhada para aplicativos relacionados
- Use arquivos mapeados em memória para grandes conjuntos de dados
- Considere banco de dados na memória para dados acessados com frequência
Considerações Serverless :
- Avalie a arquitetura sem servidor para carga de trabalho esporádica de memória
- Otimizar a alocação de memória de função com base nos requisitos reais
- Considere a arquitetura voltada para eventos para reduzir a sobrecarga constante de memória
Orientação de implementação
Configurando um monitoramento de memória eficaz
- Configurar monitoramento de memória abrangente em toda a infraestrutura da infraestrutura
- Configurar alertas para tendências e anomalias de utilização de memória
- Crie um painel para visualizar padrões de uso de memória e oportunidades de otimização
- Estabelecer medições baseline antes de implementar mudanças de otimização
Fluxo de trabalho de otimização de edifícios
Cronograma regular de avaliação:
- Realizar revisões mensais dos dados de utilização da memória
- Identificar tendências e padrões no uso de memória em diferentes aplicativos
- Priorizar esforços de otimização com base no impacto de custo e na viabilidade técnica
Processo de gerenciamento de mudanças:
- Teste primeiro as alterações de otimização de memória em ambientes de preparação
- Implementar mudanças graduais para evitar impactos no desempenho ou problemas de estabilidade
- Monitore o comportamento e o desempenho do aplicativo após ajustes de memória
Colaboração em equipe:
- Envolva as equipes de desenvolvimento de infraestrutura e aplicativos nos esforços de otimização
- Compartilhe insights sobre a utilização da memória com equipes de desenvolvimento para otimização de aplicativos
- Coordenar a otimização da memória com as atividades gerais de planejamento da capacidade
Integração de gestão de custos
Práticas de FinOps:
- Integre métricas de utilização de memória aos seus processos de operações financeiras
- Use New Relic Inteligência de Custos na Nuvem para obter insightsabrangentes de otimização de custos
- Acompanhe o ROI da otimização de memória e comunique as economias às partes interessadas
Alinhamento organizacional:
- Agrupar recursos de infraestrutura por equipe ou divisão usando carga de trabalho para responsabilização
- Crie regras de eficiência de memória e scorecard específicas para cada equipe
- Estabelecer padrões de eficiência de memória alinhados aos requisitos de negócios e aplicativos
Considerações importantes
Avaliação personalizada: os padrões de utilização de memória variam significativamente entre diferentes tipos de aplicativos e cargas de trabalho. Avalie oportunidades de otimização com base na arquitetura específica do seu aplicativo, requisitos de desempenho e restrições de negócios.
compensações entre memória e desempenho: embora a maior utilização da memória melhore a eficiência de custos, certifique-se de manter espaço de memória adequado para desempenho do aplicativo e estabilidade do sistema. Considere padrões de pico de uso, tendências de crescimento de memória e requisitos específicos do aplicativo.
considerações específicas do aplicativo: Aplicativos diferentes possuem padrões variados de uso de memória. servidores de banco de dados, camadas de cache e aplicativos de processamento de dados podem exigir abordagens de otimização diferentes de servidores web ou microsserviços.
Monitoramento contínuo: a otimização da memória é um processo contínuo. Mudanças de aplicativos, crescimento de dados e padrões de uso em evolução podem impactar os requisitos de memória. Mantenha o monitoramento contínuo e esteja preparado para ajustar estratégias de otimização conforme necessário.
Próximos passos
Após implementar esta regra do scorecard:
- Revise o monitoramento de utilização da CPU, caso ainda não tenha feito isso, para concluir sua avaliação de eficiência de recursos de nível 1.
- Progresso no Monitoramento de Alterações para práticas de excelência em engenharia de Nível 2
- Implementar iniciativas de otimização de memória com base nas descobertas do seu scorecard e nas prioridades de negócios
- Explore a frameworkcompleta de Excelência em Engenharia para otimização sistemática de infraestrutura