过度配置 “以防万一”

不考虑总拥有成本

如果只考虑硬件或服务成本，你可能最终会认为许多资源在内部部署设施中运行可能更具成本效益。但是，如果加上额外的维护、升级和员工管理这些服务器的成本，那么情况就完全不同了。

没有长远的思考

如果只根据当前情况扩展资源，则可能无法考虑到未来需求的变化。如果组织的业务和数据增长更好怎么办?如果结果正好相反呢?你的应用程序仍然易于更改，并适应未知的未来情况吗?最后，你是否能够找到并保留足够的员工以长期满足这些需求?

过度配置 “以防万一”

如果你要保证万无一失，可能会过度配置所有东西，以确保为应对使用高峰期做好准备。如果你可以根据过去的使用模式来证明过度配置的合理性，则这是一个很好的策略。但是，如果是出于直觉，这样做可能是一个错误的策略。

从某种意义上说，云服务可以提供弹性，你可以在集群中添加节点，在更多容器之间负载均衡工作负载，或者在需要时增加CPU数量或内存。如果配置和监视正确，则无需过多配置。这并不是说正确调整大小很容易，但是有了良好的流程和自动化，这是可行的，并且可以显著节省成本，尤其是在大规模运行大量资源时。

选择错误的数据存储

有时，瓶颈不是计算资源不足，而是数据存储选择不当。最好考虑一下：

• 你是否需要丰富的查询语言(SQL)，还是应用程序只需简单的键值存储即可(例如DynamoDB)。
• 首先是否需要数据库，也许一个简单的S3数据转储就足够了。

它自然取决于用例，但是数据库通常是构成任何可扩展架构的主要瓶颈。

如何解决云计算资源大小问题?

提高云计算资源利用率的一种可能的解决方案是采用自动化技术。例如，你可以使用Dashbird跟踪资源不足和资源过剩的情况，并获得有关它们的通知。使用结构良好的lens仪表板时，可以发现，具有EC2实例类型的ECS集群在过去一小时内的CPU利用率超过90%。

然后，可以深入到特定的时间间隔，并进一步检查出现这一使用峰值的原因。

同时，另一种容器服务可能会被超额配置，可能会浪费成本。有了这些信息，你可以根据实际使用模式优化资源配置。

（编辑：江门站长网）

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