揭示云計算的真實成本
原創我們之前討論過各種不同的云計算類型，今天這篇文章一起來探討一下云計算的真實成本，受各大廠商的宣傳和誘導，有些實施了云計算基礎實施的用戶大有上當的感覺，因此他們呼吁理性看待廠商吹噓的投資回報率（ROI），也希望廠商不要再夸大和炒作云計算的ROI。
云計算上的分類
我們一般將云分為四類，如下圖所示。
圖 1 云的四種類型
每種云的成本都不一樣，但究竟成本是多少呢？關于云的成本效益分析文章到處都是，特別是對于外部公共云，因為那是云服務供應商主推的一種云，每個供應商都會給你提供相關的成本效益分析報告，但我對它們的可信度持懷疑態度，因為這些數字也是他們估算出來的，既然這樣，我也來說說我的估算方法，我認為按照我的估算方法計算出來的結果會更準確。
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成本概述
首先聲明一點，我對云計算廠商提出的計算方法不做任何評論，也對他們在天空中畫的餡餅不抱有任何幻想，我只是想追求云計算的真實成本，而不是炒作概念。
如果你去租或買10臺機器，有一個人專門負責管理這10臺機器組成的集群，每個月你都100%利用了這個集群的計算能力。那這種情況下你的成本是多少呢？假設成本=A。如果你選擇云計算，假設你從云計算廠商租同樣的10臺機器，每個月也都達到了100%的利用率，假設這種情況下的成本=B。我們來比較一下A和B究竟誰高誰低，實際上我們可以畫一張圖來看看轉移到云計算是否真的有意義，如果你這么做了你一定會發現有一個轉折點，當利用率超過50%時，還是自己托管最劃算。
我想補充一個很重要的注意事項，那就是當我們在考慮云計算時我們的基礎設施規模有多大，很明顯，如果你只有一臺服務器，那使用云計算是有意義的，道理很簡單，即使只有一臺服務器，其管理成本也是很大的，因此本文不打算討論這種情況，主要關注的是超過1000-10000處理核心的情況。
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成本計算
假設你有1000個處理核心，下表列舉了三種不同場景下的成本對比。
表 1 1000處理核心在不同場景下的成本對比
怎么樣，感覺有點意思吧。從這張表可以看出，如果你從云供應商那里租1000個處理核心，每小時每核心的成本按0.1美元計算，一年下來總成本也會超過90萬美元，計算公式如下圖所示。
圖 2 從云供應商租1000個處理核心一年需要的成本
這里也包括了IT人員的成本，即一個系統管理員一年的成本。
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反方證據
有許多讀者看了這個計算方法后，提出了他們的反對觀點，出于求真去偽的原則，這里列出一些有代表性的意見：一位兼職IT人員不夠；每核心每小時5美分的成本過低；還有一些成本沒有包括進來，如網絡、安全、安裝和配置操作系統等；最后，他們認為全年100%使用所有核心的假設不成立的。
對立的觀點
我們拿第一條來說吧：IT人員的數量，我將IT人員分為兩種，一種是系統管理，第二種是應用支持，不管你的應用程序部署在哪里，應用支持人員始終是需要的，許多認為將應用程序轉移到云中后，就不需要應用支持人員了，這是一種錯誤的想法，如果真的取消了應用支持，你一定會遇到麻煩！應用支持人員的需求始終不會消失。
你的系統管理員需要一個自動的方式維護你的服務器，這已超出本文的范圍，但這是必須的。不管是Windows還是Linux，大部分系統管理任務都可以實現自動化，如果你雇傭了一個兼職的高級系統管理員，他/她會將全部過程弄成自動執行，為什么？因為這樣他們的工作才會更輕松，如果你還沒有自動化系統管理過程，云可能會幫你一把，但你仍然需要創建和配置鏡像等。
私有云和公共云的主要區別是公共云需要互聯網，因此有人說我的計算方式中沒有將網絡成本包含進來，我承認確實需要一個高速互聯網連接，特別是上行帶寬，如果需要將1000個處理核心的工作負載全部轉移到公共云上，你應該計算出需要多少帶寬。此外，當你考慮使用公共云時，你還應該關注云安全，對于那些處理敏感數據的組織，這個費用是相當高的。最后，處理器核心的利用率假設成100%也是不現實的，下面來看看不同利用率的成本估算結果吧。
表 2 利用率和云成本的關系
從這張表可以看出，如果利用率超過50%，云計算的成本將會超過自己托管的成本。
小結
我同意以下觀點：如果比較100%利用率的情況，毫無疑問，云計算的成本將會大大超過自己托管的成本。現在你的成本過高是因為你無法完全充分利用你的基礎設施。
其實最關鍵是看利用率，要自己實現100%是很難的，常常是很多計算資源處于空轉，但你卻無法預測什么時候會需要它們，因此我們發現現在的成本非常高，進而將希望轉向云計算，其實云計算并沒有想象中那么多優勢，特別是成本方面的優勢，一個關鍵點是看你的資源利用率是否超過50%，如果高于50%還是老老實實自己內部管理，如果低于50%，則考慮云計算，只有這個時候云計算才更有意義。
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