aws cost calculator

Amazon-Kostenrechner

Dies basiert auf dem „Amazon Cost Compare“ von Kansas State: https://gitlab.beocat.ksu.edu/Admin-Public/amazon-cost-comparison

Beachten Sie, dass CPU-Geschwindigkeiten und/oder Hyperthreading keine Berücksichtigung finden. Berücksichtigt wird lediglich die Corase-Ressourcennutzung (CPU-Anzahl, RAM, GPUs). Wenn Sie Grund zu der Annahme haben, dass zwischen Ihrem Cluster und AWS ein konsistenter Skalierungsfaktor besteht (z. B. Verhältnis der CPU-Taktgeschwindigkeiten, konsistenter Leistungseffekt aufgrund von Hyperthreading), müssen Sie die Kostenschätzung entsprechend skalieren.

Voraussetzungen

• Python3
• pip3-Module
  • pymysql
  • Setuptools
  • Rad
  • Anfragen

Beachten Sie, dass dies keine Annahmen darüber macht, wie Sie Python3 und seine Module verfügbar machen. Es steht Ihnen frei, virtuelle Umgebungen, Umgebungsmodule, vom Host installierte Umgebungen usw. zu verwenden.

Alle Python-Skripte akzeptieren CLI-Argumente. Übergeben Sie ihnen das Flag -h , um eine Liste der verfügbaren Argumente für jedes Skript zu erhalten.

Erste Schritte

1. Beginnen Sie mit der Ausführung von 00-prepare-mysql-onetime.sh . Dadurch werden Sie zur Eingabe von MySQL-Benutzernamen und Passwörtern aufgefordert, um die Datenbankumgebung einzurichten. Für diesen Schritt müssen Sie das MYSQL-Administratorkennwort kennen.
2. Als nächstes importieren Sie aktuelle AWS-Preise mit fetch-aws-pricing.py . Dieses Skript kann jederzeit ausgeführt werden, um AWS-Preisinformationen zu aktualisieren, die in Kostenberechnungen verwendet werden sollen. Um die aktuellen Preiswerte anzuzeigen, führen Sie print-aws-pricing-data.sh aus.
3. Als nächstes importieren Sie Slurm-Auftragsdaten mit 01-import-job-info.py in eine Kostenanalysedatenbank. Dieses Skript muss ausgeführt werden, damit neuere Jobs in die Datenbank importiert werden können.
   • Dieser Schritt kann eine ganze Weile dauern, wenn Sie über eine umfangreiche Jobhistorie verfügen. Sie können die Laufzeit reduzieren, indem Sie den Zeitraum begrenzen, in dem Sie nach Jobs suchen (z. B. nur Jobs der letzten N Tage importieren). Sie können während des Fortschritts eine Statusausgabe erhalten, indem Sie das Flag --verbose verwenden.
4. Berechnen Sie als Nächstes den Ressourcenbedarf pro Job und die Kosten pro Job mit 02-calculate-job-costs.py .
   • Dieser Schritt ist viel schneller als der Jobimportschritt, kann aber bei großen Jobzahlen dennoch lange dauern.
5. Berechnen Sie abschließend die kumulierten AWS-Kosten mit 03-calculate-total-aws-compute-cost.py .

Unabhängig von den AWS-Berechnungskosten können Sie mithilfe von 04-calculate-aws-storage-cost.py grobe Speicherkostenschätzungen erhalten. Dieses Skript zeigt einfach die AWS-Speicherkosten für verschiedene Speicherdienste (EBS, S3, Glacier) für mehrere Dateisysteme an, sowohl für die aktuell genutzte Speichermenge als auch für die maximale Kapazität der Dateisysteme.

Informationen zu den MySQL-Datenbanktabellen finden Sie in mysql-prereqs.txt.