我想使用现货定价以编程方式创建EMR集群,以节省一些成本。为此,我尝试使用boto3从AWS检索EMR竞价型实例定价,但是我从Boto3知道的唯一可用API是使用ec2客户端的decribe_spot_price_history
调用-https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/ec2.html#EC2.Client.describe_spot_price_history >
EC2的价格 not 表示EMR的价格,如此处所示-https://aws.amazon.com/emr/pricing/。该值几乎是EMR的两倍。
有没有一种方法可以查看类似于EC2的EMR的现货价格历史记录?我已经在线查阅https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/emr.html和AWS的其他几页文档,却一无所获。
这是我用来检查可用于对EMR实例出价的近似定价的代码段。
max_bid_price = 0.140
min_bid_price = max_bid_price
az_choice = ''
response = ec2.describe_spot_price_history(
Filters=[{
'Name': 'availability-zone',
'Values': ['us-east-1a', 'us-east-1c', 'us-east-1d']
},
{
'Name': 'product-description',
'Values': ['Linux/UNIX (Amazon VPC)']
}],
InstanceTypes=['r5.2xlarge'],
EndTime=datetime.now(),
StartTime=datetime.now()
)
# TODO: Add more Subnets in other AZ's if picking from our existing 3 is an issue
# 'us-east-1b', 'us-east-1e', 'us-east-1f'
for spot_price_history in response['SpotPriceHistory']:
print(spot_price_history)
if float(spot_price_history['SpotPrice']) <= min_bid_price:
min_bid_price = float(spot_price_history['SpotPrice'])
az_choice = spot_price_history['AvailabilityZone']
上述操作失败,因为EC2竞价型实例的价格比Amazon为EMR按需实例的正常每小时价格收取的价格高。 (例如,按需使用该规模的集群每小时仅需$ 0.126,而按需使用EC2则为$ 0.504 /小时,按需实例价格为约 $ 0.20 /小时)。
答案 0 :(得分:1)
如评论中所述,没有所谓的EMR现货定价。现货定价适用于EC2实例。您可以查看this AWS Spot Advisor页面以找出中断率较低的实例类别,然后根据该类别进行选择。
自2017年以来,AWS更改了现货定价算法,“ 根据供需的长期趋势,价格会逐渐调整”,因此您可能无需查看以历史现货价格计算。有关更多详细信息,请参见here。
如今,使用该实例的最后价格(+差价)您很可能会很好。可以使用以下代码片段实现这一点:
def get_bid_price(instancetype, aws_region):
instance_types = [instancetype]
start = datetime.now() - timedelta(days=1)
ec2_client = boto3.client('ec2', aws_region)
price_dict = ec2_client.describe_spot_price_history(StartTime=start,
InstanceTypes=instance_types,
ProductDescriptions=['Linux/UNIX (Amazon VPC)']
)
if len(price_dict.get('SpotPriceHistory')) > 0:
PriceHistory = namedtuple('PriceHistory', 'price timestamp')
price_list = [PriceHistory(round(float(item.get('SpotPrice')), 3), item.get('Timestamp'))
for item in price_dict.get('SpotPriceHistory')]
price_list.sort(key=lambda tup: tup.timestamp, reverse=True)
# Maybe add 10 cents to the last spot price
bid_price = round(float(price_list[0][0] + .01), 3)
return bid_price
else:
raise ValueError('Invalid instance type: {} provided. '
'Please provide correct instance type.'.format(instancetype))