Suggerimenti per le VM inattive

Compute Engine fornisce suggerimenti per le VM inattive per aiutarti a identificare le istanze di macchine virtuali (VM) che non sono state utilizzate negli ultimi 1-14 giorni. Puoi utilizzare i suggerimenti per le VM inattive per trovare e arrestare le istanze VM inattive per ridurre lo spreco di risorse e gli addebiti per l'utilizzo di risorse di computing.

Compute Engine genera automaticamente suggerimenti in base alle metriche di sistema raccolte dal servizio Cloud Monitoring. Puoi configurare i suggerimenti per le VM inattive in modo da ricevere più o meno suggerimenti.

Questa pagina fornisce informazioni concettuali sul modo in cui Compute Engine genera suggerimenti per le VM inattive e sui parametri che puoi utilizzare per configurarli.

Prezzi

I suggerimenti per le VM inattive sono disponibili senza costi aggiuntivi. L'uso dei suggerimenti per ridurre l'utilizzo delle risorse può comportare risparmi sui costi.

Limitazioni

Per le VM autonome, i suggerimenti per le VM inattive non sono disponibili nei seguenti casi:

  • Istanze con SSD locali
  • Istanze con GPU/TPU
  • Risorse flessibili di App Engine
  • Risorse Dataflow
  • Risorse di Google Kubernetes Engine

Come funziona il rilevamento delle istanze VM inattive

Compute Engine genera suggerimenti sulle istanze VM inattive in base alle metriche di utilizzo storiche. Per impostazione predefinita, il periodo di osservazione storico è di 14 giorni o, per le nuove VM, inizia un giorno dopo la creazione della VM. Modificando il periodo di osservazione predefinito puoi personalizzare i suggerimenti che ricevi.

Per generare suggerimenti, l'algoritmo prende in considerazione l'utilizzo di CPU e rete nell'ultimo periodo di osservazione. Se l'utilizzo di CPU e rete è inferiore alle soglie predefinite, il motore per suggerimenti classifica la VM come inattiva.

Frequenza dei suggerimenti

Dopo che una VM è stata creata ed è in esecuzione per almeno un giorno durante il periodo di osservazione, Compute Engine inizia a generare suggerimenti per le VM inattive. I nuovi suggerimenti vengono generati una volta al giorno.

Relazione con i suggerimenti per il dimensionamento del tipo di macchina

I suggerimenti per il dimensionamento del tipo di macchina consigliano le dimensioni ottimali per una VM. Potresti ricevere un suggerimento sul tipo di macchina per ridurre le dimensioni di una VM inattiva.

Se devi mantenere in esecuzione una VM inattiva nonostante il suo basso utilizzo, puoi utilizzare i suggerimenti sul tipo di macchina per scegliere le dimensioni ottimali per le VM sottoutilizzate.

Personalizza i suggerimenti

Compute Engine ti consente di personalizzare i suggerimenti che ricevi per il tuo progetto modificando la configurazione utilizzata dall'algoritmo di suggerimento. In particolare, modificando il periodo di osservazione predefinito, puoi ricevere suggerimenti più adatti alle esigenze dei tuoi workload, delle applicazioni e dell'infrastruttura.

Per scoprire come modificare la configurazione del progetto, consulta Configura i suggerimenti per le VM inattive.

Scegli la configurazione giusta

Questa sezione descrive i valori che puoi impostare per la configurazione. La modifica di questi valori influisce sui suggerimenti che ricevi.

Periodo di osservazione

Imposta il periodo di osservazione per modificare la durata della finestra utilizzata per calcolare i suggerimenti.

Puoi impostare il periodo di osservazione su un valore compreso tra 1 giorno e 14 giorni utilizzando una stringa con il numero totale di secondi, seguito dalla lettera s.

  • Per un periodo di osservazione di 1 giorno, utilizza "86400s".
  • Per un periodo di osservazione di 14 giorni, utilizza "1209600s".

Per impostazione predefinita, il periodo di osservazione è di 14 giorni.

  • Utilizza un periodo di osservazione più breve se vuoi ricevere suggerimenti basati su variazioni a breve termine del tuo workload.
  • Utilizza un periodo di osservazione più lungo se vuoi ricevere suggerimenti che non sono influenzati dalle fluttuazioni a breve termine del tuo workload.

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