Đốt tiền mua nước lã

Ơ, sao tháng này tiền AWS/GCP/Azure nhà em lại… NGHÌN ĐÔ thế ạ?

Bạn đã từng trải qua khoảnh khắc lạnh gáy khi mở bảng sao kê chi phí Cloud chưa? Đặc biệt là với Serverless, cái cảm giác "trả tiền theo mức dùng" nghe thì "kinh tế" lắm, nhưng khi hóa đơn về thì lại thành "kinh hoàng" lúc nào không hay.

Tôi nhớ có lần đi audit một hệ thống, mọi thứ nhìn qua có vẻ ổn. Cho đến khi tôi hỏi về chi phí. Anh dev gãi đầu gãi tai: "Dạ, em cũng không rõ nữa, thấy cứ tăng đều đều. Chắc tại nhiều người dùng quá!". "Nhiều người dùng" có thể là một lý do, nhưng đôi khi, nó là "nhiều tài nguyên bị lãng phí" đấy!

Serverless, về bản chất, được thiết kế để hiệu quả. Nhưng sự thật là, nếu không audit và tối ưu cẩn thận, nó có thể biến thành một "hố đen" nuốt chửng ngân sách của bạn, mà không mang lại hiệu suất tương xứng. Bạn đang "đốt tiền mua nước lã" đấy!

Performance Audit

Hiệu suất trong môi trường serverless không chỉ là về tốc độ, mà còn là về trải nghiệm người dùng và… tiền. Một hàm Lambda chạy chậm có thể khiến API Gateway timeout, người dùng bỏ đi, và quan trọng hơn là: bạn phải trả nhiều tiền hơn cho mỗi lần thực thi.

Khi audit hiệu suất, tôi thường xem xét các yếu tố sau:

• Latency (Độ trễ):
• Cold Starts: Đây là "án tử" của hiệu suất serverless. Hàm của bạn mất bao lâu để "khởi động" lần đầu sau một thời gian không được gọi? Có nhiều cold start không? Giải pháp như Provisioned Concurrency (AWS Lambda) hay Min Instances (Google Cloud Functions) có được cân nhắc chưa?
• Execution Duration: Hàm chạy mất bao lâu? Có tối ưu được code để giảm thời gian thực thi không?
• Tối ưu hóa cấu hình tài nguyên:
• Memory/CPU: Nhiều người cứ auto set memory cho Lambda là… 128MB hoặc 512MB mà không hề test. Có những hàm cần nhiều RAM hơn, có những hàm lại cần ít hơn. Việc "right-sizing" (cấu hình đúng kích thước) là cực kỳ quan trọng. Bạn biết không, đôi khi tăng RAM lại giảm được chi phí tổng thể vì hàm chạy nhanh hơn, tốn ít "billing duration" hơn!
• Phân tích hiệu suất của các dịch vụ tích hợp:
• API Gateway: Có caching không? Có bị throttle không?
• DynamoDB/Database: Query có hiệu quả không? Có bị "hot partition" không? Index có đúng không?
• SQS/SNS: Message queue có bị tắc nghẽn không?

Mẹo nhỏ: Hãy dùng các công cụ tracing như AWS X-Ray hay Datadog APM để hình dung toàn bộ hành trình của một request đi qua các service. Nó sẽ giúp bạn phát hiện "nút cổ chai" hiệu suất một cách thần kỳ.

Bạn có đang ném tiền qua cửa sổ?

Đây là phần "đau ví" nhất. Rất nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là các startup, chi phí Cloud cứ "phình to" mà không hiểu tại sao. Dưới đây là những "lỗ hổng" chi phí phổ biến mà tôi thường tìm thấy khi audit:

1. Các tài nguyên "chết" hoặc bị lãng phí:
• Lambda Functions không dùng nữa: Vẫn deploy đó, vẫn tốn dung lượng storage, vẫn có thể bị invoke do nhầm lẫn. Xóa đi!
• DynamoDB Tables/S3 Buckets không dùng: Tạo ra để test rồi quên xóa. Chi phí lưu trữ nhỏ nhưng cứ tích tụ dần.
• Kinesis Streams/SQS Queues/SNS Topics không hoạt động: Vẫn có thể phát sinh chi phí nếu có lượng request nhỏ lẻ hoặc dữ liệu tồn đọng.
2. Over-provisioning: Như đã nói ở phần hiệu suất, việc cấp phát quá nhiều RAM/CPU cho Lambda function khi không cần thiết. Thừa thãi là lãng phí!
3. Thiếu chiến lược quản lý chi phí:
1. Không gắn tagging cho tài nguyên: Không thể biết tài nguyên nào thuộc team nào, dự án nào, tốn bao nhiêu tiền.
2. Không có Cost Explorer/Billing Dashboard được theo dõi định kỳ: Cứ để đến cuối tháng mới "ngã ngửa".
3. Không tận dụng các tính năng tối ưu chi phí của Cloud Provider: Như Lambda Provisioned Concurrency (giảm cold start nhưng tốn tiền hơn nếu không dùng hết), hoặc DynamoDB On-Demand vs Provisioned (chọn sai có thể tốn hơn nhiều).
4. Lỗi trong kiến trúc:
1. Lambda Loop: Một Lambda gọi một Lambda khác, và cứ thế tạo thành vòng lặp vô tận, đốt tiền không phanh. Đây là kịch bản kinh hoàng nhất!
2. Xử lý lỗi kém: Một hàm lỗi cứ retry liên tục, mỗi lần retry là một lần tính phí. Dẫn đến hàng triệu invocation không thành công nhưng vẫn tốn tiền.

Vậy làm sao để hóa đơn không còn là nỗi ám ảnh?

Sau khi audit, tôi luôn khuyến nghị các bước sau để tối ưu chi phí và hiệu suất:

• Đo lường, đo lường và đo lường: Không có dữ liệu, bạn chỉ đang đoán mò. Sử dụng CloudWatch Metrics, X-Ray, Datadog… để hiểu rõ hệ thống đang chạy như thế nào và tiêu tốn bao nhiêu.
• Thực hiện "Right-sizing": Thử nghiệm các cấu hình RAM/CPU khác nhau cho Lambda để tìm điểm tối ưu giữa hiệu suất và chi phí.
• Quản lý vòng đời tài nguyên: Dọn dẹp những tài nguyên không còn dùng đến.
• Thiết lập cảnh báo chi phí: Để nhận thông báo khi chi phí vượt ngưỡng cho phép, tránh những "cú sốc" cuối tháng.
• Áp dụng chiến lược tối ưu: Tận dụng caching, batch processing, và các tính năng cụ thể của Cloud Provider.

Tóm lại: Serverless mang lại rất nhiều lợi ích, nhưng nó không phải là "viên đạn bạc" giải quyết mọi vấn đề. Việc audit hiệu suất và chi phí một cách định kỳ là chìa khóa để đảm bảo bạn đang thực sự tiết kiệm tiền và đạt được hiệu quả mong muốn, thay vì chỉ "đốt tiền mua nước lã" một cách vô thức.