عند إطلاق مثيلات سحابية، يواجه المطورون غالبًا خيارًا بين مثيلات On-Demand و مثيلات Spot. توفر مثيلات On-Demand قدرة حوسبية موثوقة بسعر ثابت، بينما تقدم مثيلات Spot نفس العتاد بخصومات كبيرة مقابل احتمال حدوث مقاطعات.
يفصل هذا الدليل الفروقات الجوهرية بين مثيلات Spot و On-Demand، ويقارن الأداء، ويناقش حالات الاستخدام (مثل التعلم الآلي والاختبار)، ويقيم التكاليف بأمثلة، ويقدم أفضل الممارسات لاستخدام مثيلات Spot في سيناريوهات واقعية.
الفرق بين مثيلات Spot ومثيلات On-Demand
🟩 التوفر والمقاطعات
- مثيلات On-Demand
- تعمل باستمرار حتى تقوم بإيقافها أو إنهائها
- توفر موثوقة باستثناء أخطاء السعة النادرة جدًا
- مثيلات Spot
- تُستمد من السعة الفائضة ويمكن استردادها بإشعار قصير
- مثال: تقدم بعض المزودين (مثل Novita AI) إشعار مقاطعة لمدة ساعة واحدة و ضمان تشغيل أدنى لمدة ساعة واحدة لمثيلات Spot GPU
- التوازن الأساسي: تضمن مثيلات On-Demand توفرًا مستمرًا؛ بينما لا تفعل مثيلات Spot ذلك.
🟩 نموذج التسعير
- تسعير On-Demand
- معدل ثابت (في الثانية أو في الساعة) لنوع مثيل ومنطقة معينة
- تسعير مستقر ويمكن التنبؤ به دون خطر عمليات إيقاف تشغيل غير إرادية
- تسعير Spot
- ديناميكي ومخفض بشكل كبير (عادة ما يكون أقل بنسبة 50% إلى 90% من On-Demand)
- مثال: مثيلات Novita AI Spot GPU مخفضة بنسبة ~50% (مثل RTX 4090 بسعر ~0.18 دولار/ساعة مقابل 0.35 دولار/ساعة لـ On-Demand)
- قد تتقلب الأسعار بمرور الوقت؛ قد يتم إنهاء المثيلات إذا كانت هناك حاجة إلى السعة
- التوازن الأساسي: On-Demand = مستقر وموثوق؛ Spot = أرخص ولكنه متقلب.
🟩 حالات الاستخدام
- مثيلات On-Demand
- الأفضل لأحمال العمل التي تتطلب خدمة غير منقطعة
- تطبيقات الإنتاج، قواعد البيانات، الأنظمة الحرجة للمهمة
- مهام قصيرة الأجل ذات مدد غير متوقعة (بدون التزام مسبق)
- مثيلات Spot
- الأفضل لأحمال العمل المرنة التي تتحمل الأخطاء ويمكنها التعامل مع المقاطعات
- أمثلة: معالجة الدُفعات، تحليل البيانات، خطوط أنابيب البيانات الضخمة، مشغلات CI/CD، العرض Rendering، المهام الخلفية
- أحمال عمل شائعة متوافقة مع Spot: خوادم ويب بدون حالة، بيئات الحاويات، مهام HPC، إعدادات الاختبار/التطوير
- التوازن الأساسي: On-Demand = وقت تشغيل مضمون؛ Spot = توفير في التكاليف إذا كانت المقاطعة مقبولة.
مقارنة أداء مثيلات Spot مقابل مثيلات On-Demand
يمكن للمطورين توقع أداء مكافئ على مثيلات Spot و On-Demand من نفس نوع المثيل. خطط للمقاطعات، لكن لا تقلق بشأن الفروقات في سرعة وحدة المعالجة المركزية أو الذاكرة – Spot هو نموذج تسعير، وليس فئة أداء.
من 66 Degrees
مثيلات On-Demand مقابل Spot للتعلم الآلي أو الاختبار
1. تدريب التعلم الآلي / مهام الدُفعات
موصى به: مثيلات Spot مع Checkpointing
لماذا:
- مهام التدريب متحملة للأخطاء بطبيعتها (خاصة مع النقاط المحفوظة).
- توفر مثيلات Spot توفيرًا في التكاليف يصل إلى 90%.
- مطابقة مثالية لتدريب النماذج على نطاق واسع، ضبط المعاملات الفائقة، أو معالجة البيانات.
2. استدلال التعلم الآلي / خدمات الإنتاج
موصى به: مثيلات On-Demand للقاعدة الأساسية + مثيلات Spot للسعة الإضافية
لماذا:
- يحتاج استدلال الوقت الفعلي إلى توفر عالي.
- تضمن مثيلات On-Demand الاستقرار؛ تضيف مثيلات Spot تكييفًا فعالًا من حيث التكلفة للمهام غير الحرجة.
- استخدم مثيلات Spot فقط إذا كانت الخدمة يمكنها تحمل التأخيرات أو لديها آليات تجاوز الفشل.
3. بيئات الاختبار / التطوير
موصى به: مثيلات Spot، ولكن فقط إذا قمت بأتمتة إعداد البيئة
لماذا:
- أحمال عمل التطوير/الاختبار مؤقتة وقابلة لإعادة التشغيل.
- مثيلات Spot فعالة للغاية من حيث التكلفة لمشغلات CI/CD، بيئات المرحلة، أو الصناديق الرملية.
- بالنسبة لخدمات التطوير طويلة العمر أو ذات الحالة، تحتاج إلى IaC أو الحاويات للتعافي بسرعة من المقاطعات.
مقارنة تكاليف مثيلات Spot مقابل مثيلات On-Demand
| نوع المثيل (GPU) | سعر On-Demand | سعر Spot |
|---|---|---|
| RTX 5090 | $0.50 per hour | $0.25 per hour |
| RTX 4090 | $0.35 per hour | $0.18 per hour |
| High frequency RTX 4090 | $0.69per hour | $0.35per hour |
| H200 SXM | $3.25per hour | $1.63per hour |
| A100 SXM | / | $1.60per hour |
| B200 | $3.84per hour | $1.92per hour |
| H100 SXM | $1.00per hour | $0.90per hour |
تصور الفرق في التكلفة: إذا كنت تشغل أسطولًا من 10 مثيلات من هذا النوع باستمرار لمدة شهر (720 ساعة)، فسيكون تكلفة On-Demand: 10 * $0.096 * 720 ≈ $691. بينما تكلفة Spot (بسعر $0.028) لنفس الأسطول ستكون: 10 * $0.028 * 720 ≈ $202.
بالطبع، التكلفة ليست كل شيء – قد يتسبب المثيل الذي تمت مقاطعته في تأخير المهمة أو حدوث توقف في الخدمة إذا لم يتم التعامل معه. ولكن بالنسبة للعديد من أحمال العمل، فإن الموازنة بين التكلفة والمخاطرة تستحق العناء. المفتاح هو تعظيم التوفير مع التخفيف من المخاطر، مما يدفعنا إلى سؤال حول مثيلات Spot لأحمال العمل الأكثر حساسية مثل قواعد البيانات.
هل مثيلات Spot مناسبة لأحمال عمل قاعدة البيانات الخاصة بي؟
تجنب استخدام مثيلات من نوع Spot لأي قواعد بيانات حرجة للمهمة، ذات حالة، أو مثيل واحد. استخدمها فقط لـ العناقيد المرنة، النسخ المتماثلة، أو البيئات غير الحرجة لموازنة التكلفة والموثوقية.
متى يمكن قبولها
استخدم حوسبة من نوع Spot فقط إذا:
- كانت قاعدة البيانات موزعة ومكررة
- كان النظام مرنًا لفقدان العقد
- كان حمل العمل غير حرج أو لأغراض الاختبار
أمثلة:
- استخدام Spot للـ نسخ متماثلة للقراءة مع الاحتفاظ بالعقدة الأساسية على حوسبة مستقرة
- قواعد بيانات موزعة مثل CockroachDB أو Cassandra التي تتحمل فشل العقد
- أنظمة التخزين المؤقت (مثل Redis) حيث لا يعتبر فقدان البيانات حرجًا
أفضل الممارسات لتقليل المخاطر
| الإستراتيجية | الوصف |
|---|---|
| التكرار والاسترداد التلقائي | استخدم عناقيد متعددة العقد التي يمكنها استبدال العقد المفقودة تلقائيًا |
| لقطات متكررة | اجعل نسخًا احتياطية منتظمة للاسترداد السريع بعد الفشل |
| عزل أحمال العمل الأساسية | شغل عقد قاعدة البيانات الأساسية على بنية تحتية مستقرة؛ استخدم Spot فقط للأدوار الثانوية |
| أتمتة استبدال العقد | استخدم التنسيق (مثل Kubernetes) لإعادة إنشاء عقد قاعدة البيانات المفقودة بسرعة |
أفضل الممارسات لمثيلات Spot
إذا كنت تستخدم منصة مثل Novita AI للحوسبة بوحدات معالجة الرسوميات، فالتبديل إلى Spot غالبًا ما يكون بسهولة تبديل واجهة المستخدم.
الخطوة 1: الوصول إلى وحدة التحكم الخاصة بك
تسجيل الدخول إلى وحدة تحكم Novita AI GPU
الخطوة 2: التبديل إلى فواتير Spot
في الشريط الجانبي الأيمن تحت تصفية، قم بتغيير طريقة الفوترة إلى “Spot” لرؤية الأسعار المخفضة
الخطوة 3: النشر
حدد تكوين GPU الخاص بك وانقر على “نشر”
هذا كل شيء! سيتم إطلاق مثيل Spot الخاص بك مع:
- فترة حماية لمدة ساعة واحدة
- توفير في التكاليف يصل إلى 50%
- إشعار مقاطعة مسبق لمدة ساعة واحدة
نصيحة احترافية: قم بتطبيق Checkpointing في تطبيقك للتعامل مع المقاطعات المحتملة بسلاسة…
بالنسبة للمطورين والفرق، تمثل مثيلات Spot أداة قوية لتوفير التكاليف – تتيح لك بشكل أساسي استئجار حوسبة سحابية بجزء بسيط من التكلفة. الموازنة الأساسية واضحة: أنت تبادل الضمان المطلق لوقت التشغيل بسعر أقل بكثير. تظل مثيلات On-Demand هي الأداة الرئيسية لأحمال العمل الحرجة، ذات الحالة، أو غير المتوقعة حيث يكون الاستمرارية هو الأهم. ومع ذلك، يمكن لمثيلات Spot فتح قيمة هائلة للمهام التي يمكنها التعامل مع إعادة تشغيل أو اثنتين. من خلال فهم الفروقات في التوفر والتسعير، واختيار أحمال العمل المناسبة لـ Spot بعناية، واتباع أفضل الممارسات مثل Checkpointing ونشر مثيلات مختلطة، يمكنك دمج مثيلات Spot في بنيتك التحتية بثقة.
الأسئلة الشائعة
ما هو الفرق الرئيسي بين مثيلات Spot و On-Demand؟
توفر مثيلات On-Demand وقت تشغيل مستقر ومضمون بسعر ثابت.
مثيلات Spot أرخص بكثير ولكن يمكن مقاطعتها في أي وقت.
متى يجب أن أختار مثيلات Spot؟
اختر Spot عندما يكون حمل العمل الخاص بك: متحملًا للأخطاء قابلًا للمقاطعة مرنًا في التوقيت (مثل التدريب، الاختبار، مهام الدُفعات)
هل مثيلات Spot أبطأ من On-Demand؟
لا. تقدم مثيلات Spot و On-Demand أداء متطابق لنفس نوع المثيل.
الفرق هو فقط في التسعير والتوفر، وليس في العتاد.
Novita AI هي منصة سحابية شاملة تمكّنك من تحقيق طموحاتك في الذكاء الاصطناعي. واجهات برمجة التطبيقات المدمجة، بدون خوادم، مثيلات GPU – الأدوات الفعالة من حيث التكلفة التي تحتاجها. تخلص من البنية التحتية، ابدأ مجانًا، وحقق رؤيتك في الذكاء الاصطناعي.
موصى بالقراءة
كم تكلفة تشغيل DeepSeek R1 0528؟ اكتشف حلولًا فعالة من حيث التكلفة مع Novita AI
Trae أو Claude Code: أيها أكثر ملاءمة للاستخدام مع Kimi K2؟
تكلفة DeepSeek R1 0528: مقارنة بين API و GPU والاستخدام المحلي
