Как прогнозировать стоимость экземпляра на основе MAU?
У нас есть сервис на базе Google AppEngine, и мы пытаемся прогнозировать стоимость использования на основе информации о ценах Google:
Основываясь на оценочной MAU для нашего сервиса, мы можем прогнозировать стоимость большинства используемых ресурсов AppEngine (трафик, хранилище данных в облаке и т. Д.). Однако экземпляры сложнее оценить, поскольку мы не знаем, когда они генерируются. Я имею в виду, мы понимаем следующее (экземпляр в автоматическом режиме):
- Каждый экземпляр запускается и отключается автоматически в зависимости от объема доступа
- Каждый экземпляр работает в течение 15 минут
- Google предлагает 28 экземпляров в час
Проблема в том, что нам очень трудно оценить, сколько экземпляров в час будет выполняться на основе MAU.
Мы что-то упустили?
Заранее спасибо за ваши отзывы.
1 ответ
Масштабирование экземпляра является недетерминированным на основании количества активных пользователей. Это зависит от других факторов, таких как тип сделанных запросов, текущая загрузка системы, параметры масштабирования, фоновая работа (например, запускают ли некоторые запросы принудительные задачи, выполняющиеся в той же службе) и т. Д.
Вы, вероятно, не сможете получить точную оценку без прогнозирования временных рядов. Возможно, вы захотите начать с сбора данных временных рядов на основе фактического и / или имитированного использования и того, как они соотносятся с числом созданных экземпляров (уникальные пользователи, запросы на уникального пользователя, типы запросов, время запросов на тип и т. Д.)
Помимо сбора данных, вопросы, связанные с актуальной проблемой прогнозирования, могут лучше подходить для http://stats.stackexchange.com/.