Recommandations de réservation

Cette page explique comment Compute Engine génère des recommandations de réservation et les paramètres à configurer.

Compute Engine fournit des recommandations de réservations pour vous aider à identifier les réservations à la demande inactives ou sous-utilisées au cours des sept derniers jours afin de pouvoir les modifier ou les supprimer.

Compute Engine génère automatiquement des recommandations basées sur les métriques système collectées par le service Cloud Monitoring. Vous pouvez configurer les recommandations de réservations pour recevoir plus ou moins de recommandations.

Tarifs

L'utilisation des recommandations de réservations inactives n'entraîne aucun coût. Les recommandations permettant de réduire votre utilisation des ressources peuvent vous permettre de réduire les coûts. L'estimation des économies de coûts affichée correspond aux économies mensuelles potentielles si vous ajustez votre réservation de VM en fonction de votre utilisation réelle. Par exemple, si vous avez réservé huit VM, mais que vous n'en utilisez qu'une seule, vous constaterez les économies réalisées en réduisant votre réservation à une seule VM.

Limites

Les recommandations de réservations inactives et sous-utilisées ne sont pas disponibles pour les réservations suivantes:

  • Réservations à la demande associées à des remises sur engagement d'utilisation
  • Réservations à la demande pour les instances de machine virtuelle (VM) avec des TPU

Fonctionnement de la détection des réservations inactives et sous-utilisées

Les recommandations de réservation pour Compute Engine sont basées sur l'historique des métriques d'utilisation. Par défaut, la période d'observation historique correspond aux sept derniers jours. En modifiant la période d'observation par défaut, vous pouvez personnaliser les recommandations que vous recevez.

Pour générer des recommandations, l'algorithme prend en compte les réservations qui génèrent des coûts, mais qui ne sont pas associées à une ressource Compute Engine active au cours des sept derniers jours.

Fréquence des recommandations

Une fois qu'une réservation est créée et que vous n'avez utilisé aucune ressource pendant au moins sept jours, Compute Engine commence à générer des recommandations pour cette réservation. Les nouvelles recommandations sont générées une fois par jour.

Personnaliser les recommandations

Compute Engine vous permet de personnaliser les recommandations que vous recevez pour votre projet en modifiant la configuration utilisée par l'algorithme de recommandation. En particulier, en modifiant la période d'observation par défaut, vous pouvez recevoir des recommandations mieux adaptées à vos charges de travail, à vos applications et à vos besoins en infrastructure.

Pour savoir comment modifier la configuration de votre projet, consultez les pages suivantes:

Choisir la bonne configuration

Cette section décrit les valeurs que vous pouvez définir pour la configuration. La modification de ces valeurs affecte les recommandations que vous recevez.

Période d'observation

Définissez la durée de la période d'observation pour calculer les recommandations en modifiant la valeur de idle_reservation_lookback_period ou under_utilized_reservation_lookback_period, puis importez la nouvelle configuration pour votre projet. Vous pouvez définir la période d'observation sur une valeur comprise entre 7 et 30 jours, par exemple:

  • Pour une période d'observation des sept derniers jours, utilisez "P7D".
  • Pour une période d'observation des 30 derniers jours, utilisez "P30D".

Par défaut, la période d'observation est de 7 jours.

  • Pour les recommandations basées sur des modifications à court terme de votre charge de travail, utilisez une période d'observation plus courte.
  • Pour les recommandations non affectées par des fluctuations à court terme dans votre charge de travail, utilisez une période d'observation plus longue.

De même, définissez le seuil d'utilisation qui déclenche une recommandation de réservation sous-utilisée en modifiant la valeur de under_utilized_reservation_utilization_threshold et en important la nouvelle configuration pour votre projet, par exemple:

  • Pour un seuil de 80%, "0.8".

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