Unité 2.2 : Services de calcul

Introduction

Pensez à commander un repas dans un restaurant. Vous pouvez choisir parmi un menu prédéfini avec des portions et des prix fixes (rapide, simple, économique), ou vous pouvez commander à la carte, en personnalisant chaque détail selon vos préférences exactes (flexible, précis, mais potentiellement plus coûteux). Les services de calcul d'IONOS CLOUD fonctionnent de la même manière, offrant à la fois des options préconfigurées pour la simplicité et des machines virtuelles entièrement personnalisables pour la précision.

Dans cette unité, vous explorerez les services de calcul qui alimentent les applications sur IONOS CLOUD. Que vous ayez besoin de performances garanties pour des bases de données critiques, de ressources économiques pour des environnements de développement, ou d'une mise à l'échelle automatique pour des modèles de trafic imprévisibles, la compréhension de ces options de calcul vous aide à associer le bon service à vos exigences de charge de travail.

1. Aperçu du portefeuille de calcul IONOS CLOUD

IONOS CLOUD propose une gamme complète de services de calcul conçus pour répondre à des exigences variées en matière de charge de travail, allant des environnements de développement simples aux systèmes de production exigeants en termes de performances. Le portefeuille de calcul se compose de deux offres principales, chacune optimisée pour des cas d'utilisation et des contraintes budgétaires différents.

1.1 Compute Engine (serveurs virtuels flexibles)

Compute Engine est la plateforme de serveurs virtuels haute performance et flexible d'IONOS CLOUD. Elle fournit des machines virtuelles (VM) exécutées sur l'infrastructure cloud d'IONOS CLOUD, avec un contrôle total sur les configurations de CPU, de mémoire, de stockage et de réseau. Compute Engine constitue la base de la plupart des charges de travail de production sur IONOS CLOUD.

La famille Compute Engine se divise en deux types de produits :

Dedicated Core Servers : chaque VM dispose d'un cœur de CPU physique dédié ; sur la plupart des familles de CPU, ce cœur se présente sous forme de 2 hyperfils, bien que la famille plus récente Intel Xeon Sierra Forest présente 1 cœur logique par cœur physique, sans hyperfils. Aucun autre client ne peut utiliser ce cœur, garantissant des performances stables et prévisibles. Cela rend les serveurs Dedicated Core idéaux pour les tâches exigeantes en termes de performances, telles que l'analyse en temps réel, les pipelines de traitement de données, les applications de niveau entreprise et les bases de données à haut débit, où les performances du CPU ne peuvent pas être compromises. Les serveurs dédiés prennent en charge jusqu'à 62 Dedicated Cores et 230 Go de RAM, avec la flexibilité de mettre à l'échelle les ressources verticalement sans redémarrage (selon le système d'exploitation).

vCPU Servers : ces serveurs utilisent des CPU virtuels qui partagent les ressources physiques sous-jacentes entre plusieurs clients. Ce modèle partagé offre une capacité de calcul rentable et évolutive, adaptée aux bases de données, aux environnements de développement et de test, aux microservices et aux charges de travail à usage général. Les serveurs vCPU prennent en charge jusqu'à 60 vCPUs et 230 Go de RAM, avec la flexibilité de mettre à l'échelle les ressources verticalement sans redémarrage (selon le système d'exploitation).

Les serveurs Dedicated Core et vCPU prennent en charge la mise à l'échelle verticale en direct (LVS), qui vous permet d'augmenter le nombre de cœurs de CPU, la RAM et d'ajouter des interfaces réseau pendant que le serveur continue de fonctionner, selon le système d'exploitation. Cette capacité élimine les temps d'arrêt lors des extensions de capacité, vous permettant de réagir instantanément aux pics de charge ou à la croissance.

Les serveurs Dedicated Core et vCPU sont soutenus par un accord de niveau de service supérieur garantissant 99,95 % de disponibilité, reflétant la fiabilité de la plateforme Compute Engine pour les charges de travail de production.

1.2 Cubes (serveurs privés virtuels préconfigurés)

Les Cubes sont des instances de serveurs privés virtuels préconfigurées d'IONOS CLOUD, avec des quantités fixes de vCPU, de RAM et de stockage NVMe en direct. Pensez aux Cubes comme à des modèles de serveurs prêts à l'emploi, similaires à la commande d'un ordinateur portable préconfiguré plutôt que d'assembler un PC personnalisé à partir de composants individuels.

Chaque Cube combine une VM avec un volume de stockage en direct (DAS) NVMe dans un seul package. Les configurations de ressources sont fixes au moment de la provision et ne peuvent pas être modifiées ultérieurement, de sorte que les Cubes ne prennent pas en charge la mise à l'échelle verticale en direct ou la migration automatique vers d'autres tailles, mais vous pouvez ajouter de nouvelles NIC ou des disques. Les Cubes sont disponibles en deux familles de modèles :

Basic Cubes : ils suivent un ratio équilibré de 1 vCPU : 2 Go de RAM : 60 Go de stockage. Les tailles vont de Basic Cube XS (1 vCPU, 2 Go de RAM, 60 Go de stockage) à Basic Cube XL (16 vCPUs, 32 Go de RAM, 960 Go de stockage).

Memory Cubes : ils offrent plus de RAM par vCPU, en maintenant le même ratio de stockage. Memory Cube XL fournit 16 vCPUs avec 64 Go de RAM et 960 Go de stockage, idéal pour les applications gourmandes en mémoire qui n'exigent pas de performances CPU dédiées.

Les Cubes sont vendus sous forme de modèles de taille fixe et fonctionnent sur une infrastructure partagée, ce qui signifie que les performances peuvent varier entre les instances pendant les périodes de pointe. IONOS CLOUD ne publie pas de ratio de sur-provisionnement pour les Cubes. Cela rend les Cubes les plus adaptés au développement, aux tests, à l'hébergement de sites web et aux charges de travail à faible criticité où une variation occasionnelle des performances est acceptable. Pour des performances constantes et garanties, Compute Engine est le meilleur choix. Les Cubes ont un SLA inférieur de 99,9 % de disponibilité.

1.3 Cloud GPU VMs

Les Cloud GPU VMs sont des machines virtuelles accélérées par GPU au sein de la famille Compute Engine, conçues pour les charges de travail qui nécessitent une puissance de traitement parallèle massive. Chaque Cloud GPU VM est équipée de GPU NVIDIA H200 dotés d'une mémoire GPU à haut débit, offrant les performances de calcul nécessaires pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et les tâches de calcul haute performance.

Caractéristiques clés des Cloud GPU VMs :

• Ressources GPU NVIDIA H200 dédiées attachées aux machines virtuelles Compute Engine
• Mémoire GPU à haut débit optimisée pour l'entraînement et l'inférence de grands modèles IA/ML
• Adapté à l'entraînement IA/ML, à l'inférence de modèles, au rendu 3D, aux simulations scientifiques et au traitement vidéo
• Disponible dans les centres de données d'IONOS CLOUD, garantissant la souveraineté numérique européenne pour les charges de travail GPU

Quand utiliser les Cloud GPU VMs :

Choisissez les Cloud GPU VMs lorsque votre charge de travail implique l'entraînement ou l'ajustement fin de modèles d'apprentissage automatique, l'exécution d'inférence IA à grande échelle, le rendu ou la visualisation 3D, ou l'exécution de tâches de calcul scientifique qui bénéficient du parallélisme GPU. Pour les charges de travail de calcul à usage général qui ne nécessitent pas d'accélération GPU, les serveurs Dedicated Core ou vCPU sont des choix plus rentables.

2. Choisir le bon service de calcul

La compréhension du moment où utiliser chaque service de calcul dépend des caractéristiques de votre charge de travail, de vos exigences de performance et de vos contraintes budgétaires.

2.1 Compute Engine vs Cubes : Critères de décision

La différence fondamentale entre Compute Engine et Cubes réside dans la flexibilité des ressources, les garanties de performance et la structure des coûts.

Choisissez Compute Engine lorsque vous avez besoin de performances garanties pour des charges de travail de production, que vous avez besoin de plus de 16 vCPUs ou de 64 Go de RAM, que vous souhaitez la flexibilité d'ajuster les ressources indépendamment, que vous avez besoin d'une accélération GPU pour des charges de travail d'IA/ML ou de rendu (Cloud GPU VMs), ou lorsque le SLA et la disponibilité sont des préoccupations principales.

Choisissez Cubes lorsque votre charge de travail est du développement, des tests ou de faible criticité, que vous préférez un point d'entrée rapide et à faible coût avec une VM et un stockage prêts à l'emploi, que vos besoins en ressources correspondent à une taille de modèle prédéfinie, ou que vous souhaitez minimiser la complexité opérationnelle.

2.2 Serveurs Dedicated Core vs vCPU : Performance vs Coût

Au sein de Compute Engine, le choix entre les serveurs Dedicated Core et les serveurs vCPU nécessite d'équilibrer les exigences de performance et le budget.

Les serveurs Dedicated Core allouent un cœur de CPU physique exclusivement à votre VM ; sur la plupart des familles de CPU, ce cœur se présente sous forme de 2 hyperfils, bien que la famille Intel Xeon Sierra Forest plus récente présente 1 cœur logique par cœur physique sans hyperfilage. Aucun autre client ne peut utiliser ce cœur, ce qui élimine les effets de « voisin bruyant » et offre les performances les plus stables et prévisibles du portefeuille IONOS CLOUD. Cela rend les Dedicated Core idéaux pour l'analyse en temps réel, les pipelines de traitement de données, les applications d'entreprise avec des exigences SLA strictes et les bases de données à haut débit où des performances CPU constantes sont essentielles.

Les serveurs vCPU partagent les ressources physiques entre plusieurs clients, offrant de bonnes performances pour la plupart des charges de travail tout en restant économiques. IONOS CLOUD ne garantit pas un niveau de performance vCPU fixe (un guide de migration cite environ 80 % d'un cœur Opteron désormais retiré du marché). Le débit réel dépend du CPU hôte sous-jacent, de la configuration de la VM et de la charge actuelle sur le serveur physique partagé, et peut varier d'une petite fraction à une performance proche d'un cœur complet. Cela rend les serveurs vCPU idéaux pour les environnements de développement et de test, les bases de données polyvalentes, les services web, les microservices et les charges de travail évolutives où une certaine variabilité des performances est acceptable.

La différence de coût est significative. Les serveurs Dedicated Core commandent des tarifs premium (à partir d'environ 0,034 €/heure avec un plan d'économie de 1 an) car vous payez pour un cœur physique entier. Les serveurs vCPU coûtent nettement moins cher, ce qui en fait l'option la plus économique pour les charges de travail qui ne nécessitent pas d'isolation CPU garantie.

Les charges de travail critiques en termes de performance ou vitales justifient les tarifs Dedicated Core. Le développement, les tests et les applications polyvalentes bénéficient de l'efficacité en coûts des vCPU.

3. Fonctions de mise à l'échelle et de flexibilité

Les services de calcul IONOS CLOUD offrent plusieurs mécanismes pour adapter les ressources aux demandes changeantes, tant verticalement (ajout de ressources aux machines virtuelles existantes) qu'horizontalement (ajout de machines virtuelles supplémentaires).

3.1 Mise à l'échelle verticale en direct

La mise à l'échelle verticale en direct (LVS) est une technologie intégrée à Compute Engine qui permet d'augmenter les cœurs CPU, la RAM et les interfaces réseau pendant que le serveur continue de fonctionner. Aucun redémarrage n'est nécessaire pour les systèmes Linux (Windows présente certaines limitations), ce qui permet des extensions de capacité sans interruption de service.

Cette capacité offre plusieurs avantages importants. Vous pouvez répondre instantanément aux pics de charge sans interruption de service, ajuster la taille des serveurs à la volée au lieu de surdimensionner les ressources dès le départ, et éliminer la surcharge opérationnelle liée aux procédures manuelles d'arrêt et de redémarrage. Les applications restent disponibles pour les utilisateurs pendant que vous ajoutez de la capacité.

Sur les systèmes Linux avec des noyaux modernes, vous pouvez ajouter à chaud des cœurs CPU, de la RAM, des cartes réseau (NIC) et des disques sans interruption. Sur les systèmes Windows, vous pouvez ajouter à chaud des cœurs CPU, des cartes réseau ou des disques, mais la mise à l'échelle de la RAM ou au-delà de huit cœurs nécessite un redémarrage. La mise à l'échelle verticale en direct fonctionne pour les serveurs Dedicated Core et vCPU. Si vous souhaitez réduire des ressources telles que le CPU ou la RAM, un redémarrage est nécessaire sur tout système d'exploitation. Cependant, les interfaces réseau (NIC) et les disques peuvent toujours être déconnectés sans nécessiter de redémarrage.

La capacité du disque peut être augmentée pendant que le serveur est en cours d'exécution, mais le système d'exploitation doit redimensionner manuellement la partition et le système de fichiers pour utiliser l'espace nouvellement alloué. La réduction de la capacité du disque (rétrécissement) n'est autorisée ni prise en charge dans aucune circonstance.

Il est important de noter que la réduction à chaud n'est pas prise en charge pour le CPU ou la RAM sur les systèmes Linux ou Windows. Seuls le retrait des NIC et le détachement des disques sont pris en charge sans interruption. Ces limitations doivent être prises en compte lors de la conception des stratégies de gestion de la capacité et de mise à l'échelle. Vous pouvez augmenter la taille du disque pendant que le serveur est en cours d'exécution, mais vous devrez redimensionner les partitions internes dans le système d'exploitation. Le rétrécissement d'un disque n'est pas autorisé ni pris en charge.

La possibilité de mettre à l'échelle verticalement sans interruption est particulièrement précieuse pour les bases de données qui connaissent une croissance progressive, les applications web confrontées à des augmentations de trafic imprévues, ou toute charge de travail où les interruptions de service affectent l'expérience utilisateur ou le chiffre d'affaires.

3.2 VM Auto Scaling (mise à l'échelle horizontale)

VM Auto Scaling est un service géré IONOS CLOUD qui lance ou met fin automatiquement aux instances de machines virtuelles en fonction de métriques de charge de travail en temps réel, telles que l'utilisation du CPU ou le trafic réseau. Il effectue une mise à l'échelle horizontale en ajoutant ou en supprimant des répliques de VM, qui sont provisionnées en tant que machines virtuelles standard de Compute Engine. Au lieu de surveiller manuellement la charge et d'ajouter des serveurs, VM Auto Scaling surveille en continu les métriques définies et ajuste automatiquement le nombre de VM en cours d'exécution.

Lorsqu'un seuil de mise à l'échelle est atteint, VM Auto Scaling ajoute ou supprime des VM dans un groupe VM Auto Scaling, où toutes les VM sont créées à partir du même modèle d'image. Cela garantit la cohérence entre les instances. Le service s'intègre à d'autres services IONOS CLOUD, tels que Application Load Balancer (ALB), pour distribuer le trafic uniformément sur le pool variable de VM.

Les principaux avantages de VM Auto Scaling incluent :

• Amélioration de l'utilisation des ressources et de l'efficacité des coûts - Les VM sont ajoutées uniquement lorsque nécessaire et supprimées lorsque la demande diminue, évitant les frais de surdimensionnement
• Meilleure performance des applications - Le service effectue une mise à l'échelle avant que les applications ne deviennent lentes, maintenant des temps de réponse faibles
• Évolutivité rapide et automatisée - La mise à l'échelle horizontale peut se déclencher en quelques secondes sans intervention manuelle, soutenant les pics de trafic provenant de campagnes marketing, de lancements de produits ou d'événements saisonniers
• Réduction de la surcharge opérationnelle - La logique de mise à l'échelle est gérée par le service ; vous n'avez plus besoin de surveiller manuellement les métriques et de provisionner des VM

Cas d'utilisation courants de VM Auto Scaling :

Interfaces avant des applications web : Combinez VM Auto Scaling avec un Application Load Balancer pour distribuer automatiquement le trafic HTTP(S) entrant sur un nombre variable de VM de serveurs web identiques, garantissant une latence constante pendant les pics de trafic.

Services API et microservices : Ajustez le nombre de VM gérant les API en fonction des seuils de CPU ou de paquets réseau, en maintenant les temps de réponse des API dans les limites des SLA.

Traitement par lots ou pipelines d'ingestion de données : Lorsque les taux d'ingestion augmentent, le service ajoute plus de VM pour gérer la charge supplémentaire. Une fois la file d'attente vidée, il réduit la taille, économisant ainsi des coûts.

Charges de travail saisonnières ou pilotées par événements : Les sites de commerce électronique pendant les soldes de vacances, les plateformes de streaming pendant les événements en direct, ou toute charge de travail avec des pics prévisibles peuvent pré-définir les nombres minimum et maximum de répliques et laisser le service gérer le reste.

Pour tirer le meilleur parti de VM Auto Scaling, associez-le à un Application Load Balancer pour une distribution uniforme du trafic et des vérifications d'état, utilisez Cloud-Init ou des images personnalisées afin que les nouvelles répliques soient prêtes à servir immédiatement, et définissez des seuils de réduction et d'extension raisonnables avec des périodes de refroidissement appropriées pour éviter les oscillations rapides.

4. Images et Snapshots

Les Images et les Snapshots sont des outils fondamentaux pour la gestion des ressources de calcul. Ils vous permettent de créer des modèles, de sauvegarder les états des VM et de cloner des charges de travail dans toute votre infrastructure.

4.1 Images : Modèles pour le déploiement de VM

Une Image est un modèle contenant un système d'exploitation et, le cas échéant, des logiciels préinstallés. Elle sert de disque racine lors de la création d'un nouveau serveur virtuel, ou bien il s'agit d'un fichier ISO contenant des applications à installer sur vos machines. Les Images vous permettent de déployer rapidement et de manière cohérente de nombreuses VM avec des configurations identiques.

IONOS CLOUD propose trois types d'images :

Images publiques : proposées par IONOS CLOUD, elles incluent des systèmes d'exploitation courants tels qu'Ubuntu, CentOS, Windows Server, et d'autres. Ces images sont disponibles dans toutes les régions prises en charge et prêtes à l'emploi immédiatement.

Images BYOS (Bring Your Own Subscription) : elles vous permettent d'utiliser des systèmes d'exploitation avec vos licences existantes, telles que SUSE Linux Enterprise Server (SLES). Vous fournissez l'abonnement, et IONOS CLOUD fournit l'infrastructure.

Images privées : ce sont des images personnalisées que vous créez ou téléversez via FTP. Elles peuvent contenir des applications préinstallées, des configurations de sécurité ou des systèmes d'exploitation personnalisés. Les images privées ne sont visibles que dans la région où elles ont été téléversées.

Les Images sont gérées en tant qu'objets distincts et ne consomment pas votre quota HDD de la même manière que les Snapshots. Vous pouvez partager des images privées avec des utilisateurs ou des groupes spécifiques à l'aide de contrôles d'accès, et vous pouvez les protéger par une authentification à deux facteurs pour une sécurité accrue.

4.2 Snapshots : Sauvegardes à un instant donné

Un Snapshot est une copie à un instant donné d'un volume Block Storage déjà provisionné. Il capture l'intégralité du volume, y compris l'espace vide, créant ainsi une sauvegarde complète de l'état du disque au moment où le Snapshot est effectué.

Les Snapshots remplissent plusieurs fonctions. Ils fournissent des points de récupération rapides pour des disques de VM spécifiques, vous permettent de cloner des volumes pour déployer plusieurs VM avec des données identiques, et offrent des sauvegardes temporaires avant des mises à niveau ou des correctifs. Si une mise à niveau échoue, vous pouvez restaurer le volume à partir du Snapshot. Ils ne sont pas recommandés comme substitut à un outil de sauvegarde traditionnel, tel que le service IONOS CLOUD Backup, car ils ne peuvent pas être planifiés et leur persistance ne peut pas être contrôlée automatiquement.

Différences clés entre Images et Snapshots :

Les Images et les Snapshots peuvent être partagés avec des groupes à l'aide de contrôles d'accès et peuvent être protégés par une authentification à deux facteurs. Aucun des deux n'a de rétention automatique ; ils persistent jusqu'à ce que vous les supprimiez.

Comprendre quand utiliser chaque outil est simple. Utilisez les Images lors du déploiement de nouvelles VM avec des systèmes d'exploitation standard ou personnalisés. Utilisez les Snapshots lors de la sauvegarde de disques de VM existants ou du clonage de données de charge de travail vers de nouvelles instances.

5. Modèles de tarification des ressources de calcul

IONOS CLOUD propose deux modèles de tarification pour les ressources de calcul, chacun étant conçu pour des modèles d'utilisation et des niveaux d'engagement différents.

5.1 Paiement à l'usage (PAYG)

La facturation au paiement à l'usage est calculée à la minute, de sorte que vous ne payez que pour le temps exact pendant lequel vos ressources sont en fonctionnement. Les prix sont affichés au tarif horaire, mais le montant facturé est proportionnel aux minutes utilisées. Il n'y a aucun engagement, aucun coût initial et aucune arrondi à l'heure complète. Vous pouvez démarrer ou arrêter les ressources à tout moment.

La tarification PAYG offre une flexibilité maximale, ce qui la rend idéale pour les charges de travail à forte variabilité, les projets à court terme, les environnements de développement et de test, ou les charges de travail expérimentales où l'utilisation est imprévisible. Vous avez toute liberté pour provisionner et déprovisionner les ressources selon vos besoins.

Les tarifs PAYG typiques incluent les serveurs vCPU à environ 0,012 € par heure par vCPU, la RAM à 0,0020 € par heure par Go, et les CPU à cœurs dédiés allant de 0,036 € à 0,046 € par heure selon la famille de CPU. Ces tarifs sont appliqués proportionnellement à l'utilisation réelle par incréments de minutes.

5.2 Cloud Savings Plans (similaires aux instances réservées)

Les Cloud Savings Plans vous permettent de vous engager sur une quantité fixe de ressources à cœurs dédiés (cœurs CPU et RAM) pour une durée de 1 an ou 3 ans, en échange de tarifs horaires nettement inférieurs. Contrairement aux instances réservées traditionnelles, les Cloud Savings Plans sont basés sur les ressources et ne sont pas liés à un type de VM, à une région ou à un système d'exploitation spécifique, offrant ainsi la flexibilité de déplacer librement les charges de travail.

Les tarifs des plans d'économies sont nettement inférieurs à ceux du PAYG. Par exemple, 1 cœur dédié coûte environ 0,034 € par heure avec un plan de 1 an (contre 0,036 € en PAYG), et 0,024 € par heure avec un plan de 3 ans. La RAM coûte environ 0,0038 € par heure par Go avec un plan de 1 an (contre 0,0045 € en PAYG), et 0,0027 € par heure par Go avec un plan de 3 ans.

Les économies de coûts sont importantes. Pour une charge de travail exécutant 10 cœurs dédiés et 40 Go de RAM en continu pendant un mois (environ 720 heures) :

• PAYG : (10 × 0,036 € + 40 × 0,0045 €) × 720 ≈ 388,80 € par mois
• Plan d'économies de 1 an : (10 × 0,034 € + 40 × 0,0038 €) × 720 ≈ 354,24 € par mois (9 % d'économies)
• Plan d'économies de 3 ans : (10 × 0,024 € + 40 × 0,0027 €) × 720 ≈ 250,56 € par mois (35 % d'économies)

Les Cloud Savings Plans facturent le montant total engagé chaque mois, même si vous n'utilisez pas la capacité complète. Toute utilisation au-delà du montant engagé est facturée aux tarifs PAYG. Plusieurs plans peuvent coexister, le plan le plus ancien étant appliqué en premier, et l'utilisation excédentaire étant imputée aux plans plus récents ou au PAYG.

Choisissez le PAYG lorsque les charges de travail sont variables, de courte durée, expérimentales ou imprévisibles. Choisissez les Cloud Savings Plans lorsque vous avez des charges de travail stables et en fonctionnement permanent avec une utilisation prévisible des cœurs et de la RAM, que vous avez besoin d'une certitude sur les prix pour la budgétisation, ou que vous souhaitez optimiser les coûts pour des systèmes de production à long terme.

Cas d'utilisation courants

Scénarios concrets où les services de calcul d'IONOS CLOUD apportent une valeur ajoutée :

1. Plateforme de commerce électronique avec trafic saisonnier : Un détaillant en ligne utilise des Dedicated Core Server pour son application web, combinés à VM Auto Scaling (section 3.2) et à un Load Balancer applicatif. Pendant Black Friday et les soldes de fin d'année, le trafic augmente de 10 fois. VM Auto Scaling provisionne automatiquement des Dedicated Core Server supplémentaires lorsque l'utilisation du CPU dépasse le seuil défini, répartit le trafic uniformément via le Load Balancer et supprime les serveurs supplémentaires lorsque le trafic revient à la normale. Le détaillant ne paie que la capacité supplémentaire pendant les périodes de pointe, évitant ainsi les coûts annuels pour des serveurs qui restent inactifs la majeure partie de l'année.
2. Environnements de développement et de test avec Cubes : Une équipe de développement logiciel utilise des instances Basic Cube M (section 1.2) pour son pipeline CI/CD et ses environnements de test. Les ressources fixes (4 vCPU, 8 Go de RAM, 240 Go de stockage) correspondent à leurs besoins typiques en matière de charge de travail de test, le faible coût horaire s'inscrit dans leurs contraintes budgétaires, et le stockage NVMe inclus offre des performances rapides pour les compilations et les tests. Une fois les tests terminés, ils peuvent supprimer les Cubes pour économiser, puis provisionner de nouveaux Cubes rapidement lorsque le prochain sprint de développement commence.
3. Base de données critique avec Dedicated Core Server : Une société de services financiers exécute une base de données PostgreSQL sur des Dedicated Core Server (section 2.2) avec 8 cœurs dédiés et 64 Go de RAM. Les cœurs physiques dédiés éliminent les effets de voisinage bruyant, garantissant des performances de requêtes constantes pour le traitement des transactions en temps réel. Ils utilisent un Cloud Savings Plan de 3 ans (section 5.2) pour verrouiller les prix à environ 35 à 40 % de moins que le paiement à l'usage, selon la configuration, offrant ainsi à la fois des performances prévisibles et des coûts prévisibles. Le Live Vertical Scaling (section 3.1) leur permet d'ajouter des cœurs sans interruption de service lorsque les volumes de transactions augmentent lors du traitement de fin de trimestre.

Résumé

Les services de calcul IONOS CLOUD offrent des options flexibles pour l'exécution de machines virtuelles, allant des Cubes préconfigurés et économiques aux serveurs Compute Engine haute performance dotés de cœurs CPU dédiés et de Cloud GPU VM accélérés par GPU pour les charges de travail IA/ML. La compréhension des caractéristiques, des cas d'utilisation et des modèles de tarification de chaque service vous permet d'associer efficacement les ressources de calcul aux exigences des charges de travail.

Compute Engine fournit des serveurs virtuels flexibles et performants, avec un contrôle total sur le CPU, la mémoire, le stockage et le réseau. Au sein de Compute Engine, les serveurs Dedicated Core offrent des performances garanties grâce à des cœurs physiques dédiés pour les charges de travail critiques, tandis que les serveurs vCPU proposent un calcul économique et évolutif pour les applications à usage général. La mise à l'échelle verticale en direct (Live Vertical Scaling) vous permet d'augmenter la capacité sans interruption de service.

Les Cubes proposent des instances de calcul préconfigurées avec des ressources vCPU, RAM et NVMe fixes, au prix le plus bas du portefeuille IONOS CLOUD. Ils sont idéaux pour le développement, les tests, l'hébergement de sites web et les charges de travail à faible criticité, où les garanties de performance sont moins importantes que l'efficacité en termes de coûts.

VM Auto Scaling automatise la mise à l'échelle horizontale en ajoutant ou en supprimant des VM en fonction de métriques en temps réel, améliorant ainsi l'utilisation des ressources, les performances des applications et l'efficacité opérationnelle. Les images et les Snapshots vous permettent de créer des modèles pour un déploiement cohérent des VM et des sauvegardes à un instant donné pour la restauration et le clonage.

Les modèles de tarification incluent le paiement à l'usage (Pay-As-You-Go) flexible pour les charges de travail variables et les Cloud Savings Plans pour les engagements à long terme, offrant jusqu'à 35 % d'économies pour une utilisation du calcul stable et prévisible.

Points clés :

• Compute Engine fournit des serveurs virtuels flexibles avec des options Dedicated Core (performances garanties) et vCPU (évolutivité économique), toutes deux avec un SLA de 99,95 %
• Les Cubes offrent des instances de calcul préconfigurées avec des ressources fixes au prix le plus bas, adaptées aux charges de travail de développement/test et à faible criticité
• Les Cloud GPU VM offrent un calcul accéléré par GPU NVIDIA H200 pour l'entraînement et l'inférence IA/ML, le rendu et les charges de travail HPC
• La mise à l'échelle verticale en direct (Live Vertical Scaling) permet une expansion de capacité sans interruption de service pour les serveurs Compute Engine
• VM Auto Scaling automatise la mise à l'échelle horizontale en fonction de métriques en temps réel, idéale pour les modèles de trafic variables
• Les images servent de modèles pour le déploiement de VM ; les Snapshots capturent des sauvegardes à un instant donné des volumes existants
• Les Cloud Savings Plans réduisent les coûts de jusqu'à 35 % pour une utilisation engagée de Dedicated Core par rapport à la tarification au paiement à l'usage

Terminologie importante :

• Compute Engine : Plateforme de serveurs virtuels flexibles d'IONOS CLOUD offrant des serveurs Dedicated Core et vCPU avec des ressources personnalisables
• Dedicated Core Server : Machine virtuelle dotée d'un cœur CPU physique exclusivement alloué, offrant des performances garanties
• vCPU Server : Machine virtuelle utilisant des CPU virtuels qui partagent des ressources physiques, offrant une évolutivité économique
• Cubes : Instances de serveurs privés virtuels préconfigurées avec des ressources vCPU, RAM et NVMe fixes
• Cloud GPU VMs : Machines virtuelles accélérées par GPU équipées de GPU NVIDIA H200 pour les charges de travail IA/ML, de rendu et de calcul haute performance
• Live Vertical Scaling (LVS) : Technologie permettant l'expansion du CPU, de la RAM et des NIC pendant que le serveur continue de fonctionner sans interruption
• VM Auto Scaling : Service géré qui lance ou met fin automatiquement aux instances de VM en fonction des métriques de charge de travail en temps réel
• Image : Modèle de système d'exploitation ou disque d'installation d'application utilisé lors de la création de nouveaux serveurs virtuels
• Snapshot : Copie à un instant donné d'un volume Block Storage existant, utilisée pour la sauvegarde et le clonage

Prochaines étapes

Poursuivre l'apprentissage : Unité 2.3 : Services de stockage

Sujets connexes :

• Unité 2.1 : Composants architecturaux fondamentaux
• Unité 2.4 : Services de réseau
• Unité 3.3 : Gestion des coûts et facturation