Kosteneffiziente VM-Instanzen für Batch-Jobs und fehlertolerante Workloads mit bis zu 91% Rabatt gegenüber regulären VMs.
Was sind Google Cloud Spot VMs?
Spot VMs sind kurzlebige VM-Instanzen, die überschüssige Compute-Kapazität von Google Cloud zu stark reduzierten Preisen anbieten. Der Service ermöglicht bis zu 91% Kostenersparnis gegenüber regulären On-Demand-VMs bei identischer Performance. Der Trade-Off: Google kann Spot VMs jederzeit beenden (preempt), wenn die Kapazität für reguläre Workloads benötigt wird oder nach spätestens 24 Stunden Laufzeit. Dies macht Spot VMs ideal für fehlertolerante, horizontal skalierbare Workloads ohne strikte SLA-Anforderungen.
Vor Beendigung einer Spot VM sendet Google einen 30-Sekunden-Preemption-Hinweis über einen ACPI G3 Mechanical Off Signal. In dieser kurzen Zeitspanne sollte die Anwendung Checkpoints speichern, State in Persistent Storage schreiben oder graceful shutdown durchführen. Shutdown-Scripts können automatisch ausgeführt werden, um Cleanup-Tasks zu erledigen. Nach Preemption bleibt die Boot-Disk erhalten (wenn als Persistent Disk konfiguriert), sodass schnelle Restarts möglich sind.
Spot VMs unterstützen alle Compute Engine Maschinentypen von Micro bis zu High-Memory- und High-CPU-Instanzen. Sie sind in allen Google Cloud Regionen und Zonen verfügbar, wobei Verfügbarkeit und Preemption-Raten zwischen Zonen variieren. Best Practice ist, Workloads über mehrere Zonen zu verteilen für höhere Verfügbarkeit. Managed Instance Groups können automatisch neue Spot VMs starten, wenn alte preempted werden, was Self-Healing für fehlertolerante Workloads ermöglicht.
Typische Anwendungsfälle
Batch-Processing und Data-Pipelines
Spot VMs sind ideal für Batch-Jobs, die große Datenmengen verarbeiten und horizontally skalieren. Data-Processing-Pipelines mit Apache Beam, Dataflow oder Spark können Spot VMs für Worker-Nodes nutzen. Bei Preemption startet die Pipeline einfach neue Worker. Beispiel: Ein nächtlicher ETL-Job nutzt 100 Spot VMs für 2 Stunden und spart 90% gegenüber regulären VMs.
CI/CD-Builds und Test-Umgebungen
CI/CD-Pipelines können Spot VMs für Build- und Test-Agents nutzen. Builds sind kurzlebig und können bei Preemption neu gestartet werden. GitLab Runners, Jenkins Agents oder GitHub Actions Self-Hosted Runners profitieren von Spot VMs. Beispiel: Eine Development-Organisation nutzt Spot VMs für Test-Umgebungen, die nur während Arbeitstagen laufen.
Rendering und Transkodierung
Video-Rendering, 3D-Rendering oder Media-Transcoding sind perfekte Spot VM Workloads. Rendering-Frameworks wie Blender oder FFmpeg können Frames auf hunderte Spot VMs verteilen. Bei Preemption wird der unfertige Frame einfach einem anderen Worker zugewiesen. Beispiel: Ein Animations-Studio rendert Filme auf 500 Spot VMs und spart Hunderttausende Euro.
Wissenschaftliche Simulationen und HPC
High-Performance-Computing-Workloads wie Climate-Modeling, Protein-Folding oder Financial-Simulations können Spot VMs nutzen. Checkpointing ermöglicht Resume nach Preemption. Kombiniert mit Persistent Disks für State-Speicherung sind lange Simulations-Läufe möglich. Beispiel: Ein Forschungsinstitut simuliert Wettermuster auf 1.000 Spot VMs mit stündlichen Checkpoints.
Machine Learning Training
ML-Training-Jobs sind oft lang laufend und profitieren stark von Spot VMs. TensorFlow, PyTorch und andere Frameworks unterstützen Checkpointing. Bei Preemption lädt das Training den letzten Checkpoint und setzt fort. Kombinieren Sie Spot VMs für Training und reguläre VMs für Inference. Beispiel: Ein ML-Team trainiert Modelle auf Spot VMs und spart 85% der Compute-Kosten.
Best Practices
Implementieren Sie Checkpointing
Speichern Sie regelmäßig den Application-State in Persistent Storage (Cloud Storage, Persistent Disk). Bei Preemption kann die Anwendung vom letzten Checkpoint fortsetzen statt von vorne zu starten. Checkpoint-Frequenz sollte auf Workload-Länge abgestimmt sein: kurze Jobs alle 5-10 Minuten, lange Jobs stündlich.
Nutzen Sie Shutdown-Scripts
Konfigurieren Sie Shutdown-Scripts, die bei Preemption automatisch ausgeführt werden. Diese können State speichern, In-Flight-Requests abschließen oder Cleanup durchführen. Beachten Sie das 30-Sekunden-Limit: Scripts müssen schnell sein. Nutzen Sie die Compute Engine Metadata API für Preemption-Signale.
Verteilen Sie Workloads über Zonen
Nutzen Sie mehrere Zonen für bessere Verfügbarkeit. Managed Instance Groups können automatisch Spot VMs in verschiedenen Zonen starten. Dies reduziert das Risiko, dass alle Instanzen gleichzeitig preempted werden. Regional Managed Instance Groups vereinfachen Multi-Zone-Deployments.
Kombinieren Sie Spot und On-Demand VMs
Hybrid-Setups bieten das Beste aus beiden Welten: Spot VMs für skalierbare, fehlertolerante Worker-Nodes und reguläre VMs für Master-Nodes, Datenbanken oder kritische Services. Beispiel: Ein Kubernetes-Cluster nutzt Spot VMs für 80% der Worker-Nodes und reguläre VMs für Control-Plane und stateful Workloads.
Monitoren Sie Preemption-Raten
Überwachen Sie Preemption-Metriken pro Zone und Maschinentyp. Hohe Preemption-Raten können auf Kapazitätsengpässe hindeuten. Wechseln Sie zu anderen Zonen oder Maschinentypen bei persistenter hoher Preemption. Nutzen Sie Cloud Monitoring Dashboards für Preemption-Trends.
Nutzen Sie Instance Templates
Definieren Sie Instance Templates für konsistente Spot VM Konfiguration. Templates können Startup-Scripts, Persistent Disks und Metadata enthalten. Managed Instance Groups nutzen Templates für automatisches Scaling und Self-Healing. Updates erfolgen über Rolling Updates ohne manuelle VM-Konfiguration.
Google Cloud Spot VMs im Vergleich
vs. AWS EC2 Spot: Beide bieten ähnliche Rabatte (bis zu 90%). AWS Spot hat variable Preise basierend auf Markt-Demand, GCP Spot hat feste Rabatte. AWS bietet Spot Fleet für automatisches Bidding über Instance-Typen hinweg. GCP Spot VMs haben einfachere Pricing-Modelle ohne Bidding.
vs. Azure Spot VMs: Azure Spot hat variable Pricing wie AWS mit Max-Price-Limits. GCP Spot hat feste Rabatte (91%) ohne variable Preise. Azure bietet Eviction Policies (Deallocate vs Delete), GCP VMs werden immer gestoppt. Preemption-Raten sind bei allen drei Providern ähnlich.
vs. On-Demand VMs: Spot VMs bieten identische Performance bei 10-20% der Kosten. Der Trade-Off ist Preemption-Risiko und keine SLA. Für Produktions-Workloads mit SLA-Anforderungen sind On-Demand VMs notwendig. Hybrid-Setups kombinieren beide für optimale Kosten-Verfügbarkeit-Balance.
Integration mit innFactory
Als Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei der Migration kostenintensiver Batch-Workloads zu Spot VMs, der Implementierung von Checkpointing-Strategien und der Architektur fehlertoleranter Systeme. Wir helfen bei Managed Instance Group Setup, Hybrid-Architekturen und Kostenoptimierung für Ihre Compute-Workloads.
Kontaktieren Sie uns für eine Beratung zu Google Cloud Spot VMs und Compute-Kostenoptimierung.
Verfügbare Varianten & Optionen
Spot VMs
- Bis zu 91% günstiger als reguläre VMs
- Gleiche Performance wie Standard-VMs
- Verfügbar für alle Maschinentypen
- Können jederzeit beendet werden
- Maximale Laufzeit 24 Stunden
- Keine SLA-Garantien
Typische Anwendungsfälle
Technische Spezifikationen
Häufig gestellte Fragen
Was sind Google Cloud Spot VMs?
Spot VMs sind kurzlebige VM-Instanzen, die überschüssige Compute-Kapazität von Google Cloud nutzen. Sie kosten bis zu 91% weniger als reguläre VMs, können aber jederzeit von Google beendet werden. Ideal für fehlertolerante Workloads wie Batch-Jobs, Rendering oder ML-Training.
Wann werden Spot VMs beendet?
Spot VMs werden beendet, wenn Google die Kapazität für reguläre VMs benötigt oder nach spätestens 24 Stunden Laufzeit. Sie erhalten 30 Sekunden Vorwarnung über einen ACPI G3 Mechanical Off Signal. In dieser Zeit sollte die Anwendung Checkpoints speichern oder graceful shutdown durchführen.
Wie unterscheiden sich Spot VMs von Preemptible VMs?
Spot VMs sind der Nachfolger von Preemptible VMs mit identischer Funktionalität aber flexiblerem Pricing-Modell. Der Hauptunterschied ist das Pricing-Modell (dynamisch vs. fest) und Verfügbarkeit in neueren Regionen. Google empfiehlt, neue Workloads auf Spot VMs zu migrieren.
Welche Workloads eignen sich für Spot VMs?
Ideal sind fehlertolerante, horizontal skalierbare Workloads ohne strikte SLA-Anforderungen. Batch-Processing, CI/CD, Rendering, Data Analytics, ML-Training und Simulations-Workloads profitieren stark. Vermeiden Sie Spot VMs für Datenbanken, Web-Server oder andere stateful, latenz-kritische Services.
Wie kann ich Spot VM Preemptions handhaben?
Implementieren Sie Checkpointing (regelmäßiges Speichern des Zustands), nutzen Sie Shutdown-Scripts für graceful termination, und setzen Sie auf Retry-Logic. Managed Instance Groups können automatisch neue Spot VMs starten. Für ML-Training nutzen Sie TensorFlow Checkpoints oder ähnliche Mechanismen.
Kann ich Spot VMs mit regulären VMs kombinieren?
Ja, Hybrid-Setups sind üblich. Nutzen Sie Spot VMs für skalierbare Worker-Nodes und reguläre VMs für Master-Nodes oder kritische Komponenten. Beispiel Ein Kubernetes-Cluster nutzt Spot VMs für Batch-Jobs und reguläre VMs für API-Server und Datenbanken.
Wie hoch ist die durchschnittliche Preemption-Rate?
Die Preemption-Rate variiert nach Region, Zone und Maschinentyp. Durchschnittlich liegt sie bei 5-15% pro Tag. In Zeiten hoher Nachfrage kann sie höher sein. Nutzen Sie mehrere Zonen für bessere Verfügbarkeit und monitoren Sie Preemption-Raten über Stackdriver.
Kann ich Persistent Disks mit Spot VMs nutzen?
Ja, Spot VMs können Persistent Disks nutzen. Disks bleiben nach Preemption erhalten und können an neue Spot VMs angehängt werden. Dies ermöglicht Stateful-Workloads mit Checkpointing. Boot-Disks können als Persistent Disks konfiguriert werden für schnelle Restarts.
Sind Spot VMs DSGVO-konform?
Ja, Spot VMs sind in EU-Regionen verfügbar und erfüllen alle DSGVO-Anforderungen. Sie unterliegen denselben Compliance-Standards wie reguläre Compute Engine VMs. Google Cloud bietet umfassende Datenschutzkontrollen und Data Residency Optionen.
