在对服务器设置进行测试时，使用AWS Spot Instances可以帮助企业应对不同的配置而不影响预算。

在云计算之前，管理员们不得不在投资服务器之前先猜测应用程序所需的CPU核数目和RAM的大小。自动化的配置可能会运行大量的服务器，导致花费巨大。使用Spot Instances可以帮助管理员在服务器配置上找到最佳切入点，而不会让整个预算变得让人难以接受。

假设有一家必须要运行大型分析作业的企业，它将会运行混有第三方编写的代码和各种代码库。管理员也许无法确定需要多少内存和CPU。他们可以选择一个高内存，CPU经过优化的高成本的实例，但是那不总是正确的解决方法。这种做法也许对一两个作业有效，但不会是一个长期的策略。

更好的选择是用AWS Spot Instances来测试应用程序。具体做法是，首先创建一个装载所有需要的软件的镜像，然后创建Elastic Block Storage来存储必要的数据。最后，启动多个不同配置的Spot Instances。

由于管理员必须在Spot Instances上投标，请确保事先在AWS管理控制台检查定价历史。此外，检查不同的地区价格——你可能会发现其他比你通常使用的更低的成本地区。

一旦Spot Instances设置好，就运行应用程序并检查CPU和内存的使用情况。当运行在Linux上时，使用“free -m”命令来检查空闲的内存。Linux会在需要的时候使用尽可能多的内存。如果你有过多的空闲内存，请考虑切换到一个较少RAM的实例上。

运行“top”命令来监控CPU的使用情况。如果你的CPU使用率是100%的话，那表示你正在使用一个CPU核的100%。如果你有一个16核CPU的实例，你可能会看到700%的CPU使用率。那意味着你只让CPU的7个核很忙而另外9个处在空闲中。你可以切换到一个较低成本的实例而不会对性能产生负面的影响。

Spot Instances可能随时会挂起，但由于只是用于测试，这应该不会成为一个问题。由此节省下的开支可以是巨大的。比如说，r3.8xlarge每小时所需成本是2.8美金，最近在美西2区降到0.3美金。在这样的价位上，试验不同实例的成本是很容易让人接受的。