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@@ -1,97 +0,0 @@
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title: "CTP Topic 63 Optimise resource cost using automation"
type: cloud-learning
source-type: video
category: "DevOps & SRE/05_FinOps"
tags:
- AWS
- Cost-Optimization
- Automation
- CTP
date-added: 2026-04-14
video-source: "nas:///volume2/work/Public Cloud Learning Sessions/CTP _ Topic 63_ Optimise resource cost using automation.mp4"
audio-source: ""
status: summarized
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# CTP Topic 63 Optimise resource cost using automation
**Source:** NAS `/volume2/work/Public Cloud Learning Sessions/CTP _ Topic 63_ Optimise resource cost using automation.mp4`
**Type:** VIDEO | **Category:** 05_FinOps
**Status:** ✅ 已完成摘要
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## 摘要
本次云转型学习会议的主题是"使用自动化优化资源成本"。会议重点介绍了如何通过标准化、合理选择实例类型、利用承诺计划以及实施自动化调度等方式来降低云资源成本。
### 核心内容
1. **批准区域Approved Region**
- 推荐使用特定的云区域AWS: Oregon, North Virginia, Frankfurt, London, Sydney, Singapore
- 好处:提高安全性、标准化管理、便于成本优化
2. **实例类型选择**
- 通用型M6i/M6g (ARM Graviton 比 Intel 便宜 20-25%)
- 经济型T3/T4g (适合 R&D 开发测试环境)
- 计算型C 系列
- 内存型R 系列/X 系列
- **关键示例**:同配置从 M 系列切换到 R 系列可节省 35% on-demand 价格
3. **承诺计划Commitment Plans**
- 1年承诺约 40% 折扣
- 3年承诺约 60-64% 折扣
- 可结合 EDP 进一步降低成本
4. **存储优化**
- GP2 迁移到 GP3直接节省 20%
- 及时删除未使用的 EBS 卷和快照
- 避免过度分配存储空间
5. **自动化调度Scheduler**
- 基于标签的 EC2/RDS 启动/停止
- 潜在节省:如果每天只运行 10 小时,可节省 70% 成本
- 支持不同时区的团队需求
- 通过 Lambda + EventBridge 实现
### 演示环节
Pushka 演示了如何使用 Terraform 模块配置 scheduler通过设置标签`auto shutdown = yes`)实现实例自动停止。
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## 关键概念
- **批准区域**: 建议使用的云资源部署区域,有助于提高安全性、标准化管理和优化成本。
- **实例类型选择**: 根据工作负载选择合适的实例家族如M系列、T系列、C系列、R系列以优化性能和成本。
- **承诺计划**: 通过预先承诺使用云资源一段时间(如一年或三年),获得折扣价格。
- **自动化调度**: 通过设置定时任务,自动启动和停止云资源,以节省非工作时间的资源成本。
- **存储优化**: 通过选择合适的存储类型如GP3替代GP2及时清理无用存储合理分配存储空间来降低存储成本。
- **Graviton**: AWS 自研 ARM 处理器,比同规格 Intel 便宜 20-25%,已成熟用于生产环境
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## 行动项
- [ ] 评估现有云资源的使用情况,确定可以迁移到批准区域的资源。
- [ ] 分析不同工作负载的资源需求,选择合适的实例类型,并进行成本效益分析。
- [ ] 评估现有云资源的使用率,考虑购买承诺计划以降低成本。
- [ ] 在研发环境中实施自动化调度,设置定时任务自动启动和停止实例。
- [ ] 定期清理未使用的存储卷和快照,优化存储成本。
- [ ] 探索 Graviton 实例用于兼容的工作负载
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## 相关视频
> [!info]+ 交叉引用
> [[ctp-topic-XX-instance-types.md]] — 详细介绍不同实例类型的适用场景和成本效益。
> [[ctp-topic-XX-ri-savings-plan.md]] — 深入讲解承诺计划的类型和选择策略。
> [[ctp-topic-XX-scheduler-demo.md]] — 演示如何使用自动化调度工具来优化资源成本。
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*最后更新: 2026-04-15*