Trong hành trình tối ưu chi phí vận hành hệ thống dữ liệu trên cloud, bạn sẽ sớm đối mặt với một câu hỏi then chốt: Nên chọn Spot Instances hay On-demand Clusters?

Cả hai đều là dạng compute clusters được cung cấp bởi các nền tảng như AWS, Azure hay GCP, nhưng mỗi loại phục vụ một nhu cầu rất khác nhau. Là một người triển khai hệ thống chuyên nghiệp, hiểu rõ điểm mạnh – điểm yếu – và cách tận dụng từng loại sẽ giúp bạn tránh được những cú "vỡ job", "đứt pipeline" không đáng có.

1. Spot Instances – Cơ hội vàng nếu bạn kiểm soát được rủi ro

Spot Instances là các máy ảo tận dụng tài nguyên nhàn rỗi của nhà cung cấp cloud. Giá rẻ hơn đến 90% so với On-demand, nhưng đi kèm với điều kiện: có thể bị thu hồi bất kỳ lúc nào mà không báo trước.

Khi nào nên dùng Spot Instances?

  • ✅ Job có khả năng chịu gián đoạn: Nếu bạn đã thiết kế job với checkpoint hoặc khả năng resume, thì spot là lựa chọn lý tưởng để tiết kiệm.

  • 🧪 Môi trường phát triển – kiểm thử: Không ai muốn chi tiền on-demand chỉ để chạy thử nghiệm mô hình hay kiểm tra pipeline.

  • ⏳ Xử lý dữ liệu không gấp: Job ETL chạy ban đêm? Báo cáo tuần? Hãy tận dụng spot.

  • 📦 Xử lý theo lô (batch): Khi job không real-time và có thể chạy lại nếu fail, thì spot là lựa chọn tiết kiệm tối ưu.

Best practices cho Spot Instances:

  • 🧠 Checkpoint định kỳ: Ghi trạng thái job sau mỗi bước quan trọng để có thể resume khi bị ngắt.

  • 🔁 Tự động retry: Tận dụng tính năng retry của Databricks hoặc orchestration engine như Airflow để đảm bảo job sẽ được rerun khi cần.

  • 🩺 Theo dõi tình trạng cluster: Đặt cảnh báo khi spot sắp bị reclaim.

  • ⏲️ Đặt timeout rõ ràng: Tránh việc job bị treo mãi vì mất worker mà không timeout.

2. On-demand Clusters – Sự chắc chắn cho mọi tác vụ quan trọng

On-demand clusters cung cấp tài nguyên tính toán luôn sẵn sàng. Giá cao hơn, nhưng bạn nhận được sự ổn định và độ tin cậy tuyệt đối – thứ mà không một hệ thống sản xuất nào nên đánh đổi.

Khi nào nên chọn On-demand Clusters?

  • 🚨 Workload sản xuất: Dữ liệu quan trọng, ảnh hưởng đến khách hàng – không chấp nhận rủi ro.

  • 🕓 Cam kết SLA chặt chẽ: Khi bạn phải đảm bảo job chạy xong trong thời gian định sẵn.

  • 📊 Xử lý dữ liệu real-time: Spot không đủ ổn định để đáp ứng latency thấp.

  • 🧑‍💻 Tác vụ tương tác: Khi bạn đang phát triển mô hình, khám phá dữ liệu – ngắt ngang là trải nghiệm tồi.

  • 💼 Ứng dụng kinh doanh cốt lõi: Tính toán doanh thu, quản lý giao dịch, phân tích hành vi khách hàng? Không nên tiết kiệm ở đây.

Best practices cho On-demand Clusters:

  • ⚙️ Tối ưu hóa tài nguyên: Đừng lãng phí với cluster oversize – hãy dùng autoscaling nếu được.

  • 🔌 Tắt khi không dùng: Cài auto-shutdown để không “đốt tiền” khi cluster rảnh rỗi.

  • 🏊‍♂️ Dùng cluster pools: Tăng tốc độ khởi tạo cluster bằng cách tái sử dụng tài nguyên – cực kỳ hữu ích khi phải chạy nhiều job liên tục.

Kết luận: Chọn đúng hơn là chọn rẻ

"Rẻ mà gãy job thì thành đắt. Đắt nhưng chạy trơn tru thì lại thành rẻ."

Hiểu rõ nhu cầu và độ quan trọng của từng loại workload sẽ giúp bạn chọn đúng loại cluster. Khi xây dựng một hệ thống chuyên nghiệp, đôi khi bài toán không nằm ở việc tiết kiệm chi phí ngay lập tức, mà là tối ưu tổng thể chi phí – độ tin cậy – trải nghiệm vận hành.

Nếu bạn đang trong giai đoạn thiết kế nền tảng dữ liệu trên cloud và phân vân chưa biết nên chọn loại cluster nào cho từng loại job, hãy bắt đầu từ việc phân loại workload: production hay không? real-time hay batch? có chịu fail được không? – và từ đó, chiến lược tối ưu chi phí sẽ dần rõ ràng hơn.