Empfehlungen zu inaktiven VM-Instanzen


Compute Engine gibt Empfehlungen zu inaktiven VMs aus, damit Sie VM-Instanzen ermitteln können, die in den letzten 1 bis 14 Tagen nicht verwendet wurden. Anhand der Empfehlungen zu inaktiven VMs können Sie inaktive VM-Instanzen ermitteln und beenden, um den Ressourcenverbrauch und die Kosten für die Rechenleistung zu reduzieren.

Compute Engine generiert automatisch Empfehlungen basierend auf Systemmesswerten, die vom Cloud Monitoring-Dienst erfasst wurden. Sie können Empfehlungen für inaktive VMs konfigurieren, um mehr oder weniger Empfehlungen zu erhalten.

Diese Seite enthält konzeptionelle Informationen dazu, wie Compute Engine Empfehlungen für inaktive VMs generiert und welche Parameter Sie für deren Konfiguration verwenden können.

Preise

Empfehlungen für inaktive VMs sind kostenlos verfügbar. Die Verwendung von Empfehlungen zur Reduzierung der Ressourcennutzung kann zu Kosteneinsparungen führen.

Beschränkungen

Für eigenständige VMs sind in den folgenden Fällen keine Empfehlungen zu inaktiven VMs verfügbar:

  • Instanzen mit lokalen SSDs
  • Instanzen mit GPU/TPUs
  • Flexible App Engine-Ressourcen
  • Dataflow-Ressourcen
  • Google Kubernetes Engine-Ressourcen

So werden inaktive VM-Instanzen erkannt

Compute Engine generiert Empfehlungen zu inaktiven VM-Instanzen anhand von bisherigen Nutzungsmesswerten. Standardmäßig beträgt der historische Beobachtungszeitraum 14 Tage. Bei neuen VMs beginnt der Zeitraum einen Tag nach der VM-Erstellung. Durch Ändern des Standardzeitraums können Sie die Empfehlungen, die Sie erhalten, anpassen.

Zum Generieren von Empfehlungen berücksichtigt der Algorithmus die CPU- und Netzwerknutzung im letzten Beobachtungszeitraum. Wenn die CPU- und Netzwerknutzung unter vordefinierten Grenzwerten liegt, klassifiziert der Recommender die VM als inaktiv.

Häufigkeit der Empfehlungen

Nachdem eine VM erstellt wurde und während des Beobachtungszeitraums mindestens einen Tag lang ausgeführt wird, beginnt Compute Engine damit, Empfehlungen für inaktive VMs zu erstellen. Neue Empfehlungen werden einmal pro Tag generiert.

Bezug zu Größenempfehlungen für Maschinentypen

Größenempfehlungen für Maschinentypen umfassen Empfehlungen zur optimalen Größe für eine VM. Möglicherweise erhalten Sie für den Maschinentyp die Empfehlung, eine inaktive VM zu verkleinern.

Wenn Sie eine inaktive VM trotz geringer Auslastung weiter ausführen müssen, können Sie die Empfehlungen für Maschinentypen berücksichtigen, um die optimale Größe für nicht ausgelastete VMs auszuwählen.

Empfehlungen anpassen

Mit Compute Engine können Sie die Empfehlungen anpassen, die Sie für Ihr Projekt erhalten, indem Sie die vom Empfehlungsalgorithmus verwendete Konfiguration ändern. Insbesondere erhalten Sie durch Ändern des Standardbeobachtungszeitraums die Empfehlungen, die besser zu Ihren Arbeitslasten, Anwendungen und Infrastrukturanforderungen passen.

Informationen zum Ändern der Konfiguration für Ihr Projekt finden Sie unter Empfehlungen zu inaktiven VMs konfigurieren.

Richtige Konfiguration auswählen

In diesem Abschnitt werden die Werte beschrieben, die Sie für die Konfiguration festlegen können. Das Ändern dieser Werte wirkt sich auf die Empfehlungen aus, die Sie erhalten.

Beobachtungszeitraum

Legen Sie den Beobachtungszeitraum fest, um den Zeitraum zu ändern, der zur Berechnung der Empfehlungen verwendet wird.

Sie können den Beobachtungszeitraum auf einen Wert zwischen 1 Tag und 14 Tagen festlegen. Dazu verwenden Sie einen String mit der Gesamtzahl von Sekunden gefolgt vom Buchstaben s.

  • Verwenden Sie "86400s" für einen Beobachtungszeitraum von 1 Tag.
  • Verwenden Sie "1209600s" für einen Beobachtungszeitraum von 14 Tagen.

Standardmäßig beträgt der Beobachtungszeitraum 14 Tage.

  • Verwenden Sie einen kürzeren Beobachtungszeitraum, wenn Sie Empfehlungen basierend auf kurzfristigen Änderungen in Ihrer Arbeitslast erhalten möchten.
  • Verwenden Sie einen längeren Beobachtungszeitraum, wenn Sie Empfehlungen erhalten möchten, die nicht von kurzfristigen Schwankungen Ihrer Arbeitslast betroffen sind.

Nächste Schritte