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弃用AWS后_我们服务器的年成本降低了80%

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弃用AWS后_我们服务器的年成本降低了80%

云时代,在面对云厂商高额的成本时,放弃云服务采用内部基础设施进行替换是否是更合适的选择?mysql移植方案www.openeuler.org/zh/openEuler 是一个开源、免费的 Linux 发行版平台,将通过开放的社区形式与全球的开发者共同构建一个开放、多元和架构包容的软件生态体系。同时,openEuler 也是一个创新的平台,鼓励任何人在该平台上提出新想法、开拓新思路、实践新方案。

原文链接:   levelup.gitconnected./how-we-reduced-our-annual-server-costs-by-80-from-1m-to-200k-by-moving-away-from-aws-2b98cbd21b46   声明:本文为 CSDN 翻译,未经允许禁止转载。   作者 | Trey Huffine   译者 | 弯月? ? ? ?责编 | 辛晓亮   出品 | CSDN(ID:CSDNnews)  

在本文中,我们采访了 Prerender.io 的首席工程师兼经理 Zsot Varga。他跟我们分享了一个真实的小故事:他们放弃了AWS,并构建了内部基础设施来处理流量和缓存数据,从而将服务器每年的费用从100万美元降低到了20万美元。  

我们的目标是降低成本,同时保持渲染速度和服务质量不变。这类的迁移需要仔细计划和认真执行,配置不正确或执行不给力就会导致客户网页和社交媒体宕机,影响他们的网络搜索排名,也会导致我们的客户流失。”  

需要解决的技术问题   简单来说,我们的产品Prerender会缓存和预渲染JavaScript页面,这样搜索引擎就可以抓取和索引一个纯HTML文件,你只需要在网站上安装适当的中间件,就可以避免使用昂贵且冗长的JavaScript解决方案。

但是,所有这些数据和流程都需要在服务器上处理,为此以前我们使用的是AWS。经过几年的发展,如今我们每分钟需要处理的页面超过了7万,存储的页面高达5.6 亿,因此而产生的AWS费用也高达一百万美元。  

继续使用AWS,我们就需要持续承担如此高昂的费用。相反,我们花了三个月的时间,通过一些现成的思路和一个清晰的计划,削减了80%的成本。   迁移计划   之前,我们使用的是托管在亚马逊的AWS之上的服务器,用于存储客户缓存和呈现的页面。众所周知,AWS是目前最大的云提供商之一,提供虚拟服务器和托管服务。  

我们利用AWS来存储缓存页面,然后供Google、Facebook以及其他搜索引擎查询或抓取。我们的产品Prerender的主要功能就是向Google以及其他搜索引擎提供静态的HTML页面,向人类用户提供动态的交互式 JavaScript。

我们所面临的问题是,将大量(TB级)的预渲染网页存储到第三方服务器上产生了巨额的费用。通过这种方式存储缓存页面,导致我们所需承担的维护和托管费接近天文数字。   此外还有一个问题,很多初创公司都没有考虑到,也没有太多相关的话题引发讨论,那就是流量成本。  

将数据导入 AWS 是免费的,但对于大多数软件来说,静态数据并没有什么用。但移动这些数据会产生巨额成本,而这将成为我们前进道路上的瓶颈。   那么,该怎么解决呢?我们的计划是,将缓存的页面和流量迁移到自己内部的服务器上,并尽快减少对AWS的依赖。

我们预估了一下成本,发现可以将托管费用降低 40%,而且此次服务器迁移不仅可以节省我们的成本,也可以为客户省钱。   我们的目标是降低成本,同时保持渲染速度和服务质量不变。这类的迁移需要仔细计划和认真执行,配置不正确或执行不给力就会导致客户网页和社交媒体宕机,影响他们的网络搜索排名,也会导致我们的客户流失。
  为了避免可能出现的问题,我们的计划包含三个阶段。如果出现任何问题,我们可以轻松地退回到前一个阶段。如果由于某种原因导致新服务器无法工作,我们也可以轻松地回滚,而不会出现任何停机或影响到客户的服务降级。   我们需要谨慎地执行系统测试,而且这是一个持续的过程,可能需要数周或数月的时间。

迁移过程   第一阶段:测试(4~6周)   第一阶段的主要工作是设置裸机服务器,在小规模且易于管理的机器上测试迁移,然后再扩大规模。这个阶段没有太多修改软件的需求,我们决定在Linux的KVM虚拟机上运行服务器。

5 月初,我们的第一批服务器开始运行,1%的流量被定向到新服务器。迁移两周后,我们每天的费用节省了800美元。5月底,我们已将大部分流量工作负载从 AWS 迁移出去,渲染工作负载的成本降低了 45%。   服务器每月的成本降到了13,000 美元,与AWS相比,开支已经削减了 22%。  

测试阶段对于确保今后流程的顺利运行至关重要。我们付出了巨大努力,设法通过更多的监控和更好的错误处理来提高系统的稳健性。

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