Przy migracji do chmury jedna z pierwszych decyzji to wybór konfiguracji instancji. Błąd zwykle ujawnia się później: pod wzrostem ruchu rośnie latency i koszty.

W OneCloudPlanet traktujemy sizing instancji jako proces operacyjny, a nie jednorazowy wybór pakietu.

Cloud Instance to izolowany serwer wirtualny z vCPU, RAM, storage i parametrami sieci.

Dobór „small/medium/large” bez analizy ograniczeń aplikacji prowadzi do nietrafionych decyzji. Najpierw określ profil:

• CPU-bound
• Memory-bound
• I/O-bound

To pozwala dobrać właściwy kształt zasobów.

Dla większości zespołów działa model: profil zbalansowany, test na realistycznym piku, następnie etapowy right-sizing.

Sygnał praktyczny: CPU > ~75%, RAM w strefie ~80–85% lub saturacja IOPS oznaczają konieczność korekty.

Na stronie OneCloudPlanet Prices łatwo dopasować profil obciążenia do wariantu startowego.

• ocp-1: 1 vCPU, 2 GB RAM, 20 GB SSD — $8.11/mies.
• ocp-4: 4 vCPU, 8 GB RAM, 40 GB SSD — $28.61/mies.
• ocp-7: 8 vCPU, 32 GB RAM, 100 GB SSD — $79.87/mies.
• ocp-9: 16 vCPU, 64 GB RAM, 140 GB SSD — $153.98/mies.

To często opłacalna ścieżka: płacisz za potrzebną wydajność teraz i skalujesz stopniowo.

Dla e-commerce z pikami kampanijnymi kluczowe są stabilny CPU headroom i zachowanie cache. Dla B2B SaaS z długimi sesjami często ograniczeniem staje się pamięć i kolejki zadań. Dla systemów data-heavy najważniejsze bywają IOPS i opóźnienia storage.

Ten sam rozmiar instancji może być dobry dla jednego produktu i niewłaściwy dla innego.

Kopiowanie parametrów on-prem bez adaptacji, maskowanie problemów architektonicznych większą maszyną oraz pomijanie roli storage i sieci.

Right-sizing to nie „więcej czy mniej”, tylko właściwy kształt zasobów pod SLA i ruch.

Kubernetes nie usuwa tematu instancji: node poole nadal działają na zasobach instancyjnych. Zły dobór node pooli powoduje te same skutki: marnowanie budżetu i niestabilny autoscaling.

Zobacz opcje platformowe na OneCloudPlanet, praktyczne materiały we blogu i powiązany materiał o modelu kosztowym migracji.

Zdefiniuj SLO, uruchom test na reprezentatywnym piku, sprawdź CPU/RAM/I/O i zatwierdź profil z kontrolowanym zapasem. Przeglądaj profil cyklicznie.

Najlepsza konfiguracja to taka, która utrzymuje stabilność usługi i ogranicza zbędne koszty.