如果企業希望在云支出上節省資金，那么需要在成本管理方面投入更多的時間和資源。

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公有云采取按使用付費的模式，但很多企業很難分析和預測云成本。云成本管理戰略和工具只能解決一部分問題，因為只知道云成本是多少以及哪里產生了云成本，但并不一定能減少這些成本。

這是一個良好的開始，但仍然需要工程資源來進行更改，這不是一次性的工作，而是定期工作。

那么有沒有更好的方法來控制云支出?

很多企業為了趕上公有云的潮流可能會使其陷入困境。

大多數企業的團隊發現控制云成本具有挑戰性，因為他們在啟動新實例和嘗試不同事物方面從未有過如此大的自由。即使是那些從未使用過公有云以外的任何東西的人也很難控制他們的云支出。

以下是導致云成本失控的一些常見原因：

• 忽視了按使用付費的風險。
• 無法了解自己的成本。
• 沒有為云計算規劃預算。

傳統的成本可見性、分配和管理儀表板有助于解決其中一些問題，但并不能解決全部問題。

那么云成本管理究竟是什么?

云成本管理是成本監控、報告、可見性、分配、預算和預測的總稱。其目標是了解和管理與公有云資源相關的成本。這意味著需要了解成本的來源、如何將其分配給團隊，以及企業將來可能會花費多少成本。最后一個問題對首席財務官尤其重要，他們可能在審核季度業績時發現成本過高，因為一些成本高昂的實例運行時間過長。

云成本管理是為了控制成本，或者在保持相同性能水平的同時，對云支出進行更精細的控制。

大多數云計算提供商提供基本的云成本管理解決方案來幫助他們實現這一目標。還有許多專門的第三方工具可以提供對云成本的額外可見性和見解。

云成本管理不足的5個原因

• 云成本一直在變化

即使像Pinterest公司這樣的科技巨頭，也很難預測云成本。在2018年的節假日期間，由于使用量大幅增加，該公司的云支出遠遠超出了最初的估計。Pinterest公司不得不在其已經預留的價值1.7億美元的云成本基礎上向AWS公司又支付了2000萬美元。

• 資源需求也不會一直保持不變

使用公有云就是在成本和性能之間取得平衡。因為流量高峰可能會產生大量且無法預料的云賬單，或者如果企業對其資源進行嚴格限制，則會導致其應用程序崩潰。而云成本管理無法幫助企業解決這個問題。

• 成本可見性比聽起來更難實現

在大型企業中，有關云支出的決策通常是分散的。這使得可見性比看起來更具挑戰性，以及隨處可見的影子IT項目，企業將不得不處理無法通過查看儀表板或報告來解釋的云成本。

• 多云使云成本管理更具挑戰性

采用多云的企業需要同時考慮采用幾個公有云提供商提供云服務的成本。

• 云成本管理需要人工操作

云成本管理需要很多人工操作，例如分析設置，為團隊分配成本，了解在哪些方面花費了多少成本，尋找更好的選擇，并將應用程序遷移到更好的資源，然后檢查是否一切正常——這就是企業員工需要做的工作。而這不是一次性的工作，需要定期執行。

還有什么可以幫助降低云成本?

人們了解什么是云成本優化的最好方法，需要了解它為希望控制云支出的團隊提供了哪些策略，例如：

• 實例大小調整
• 自動縮放
• 資源調度
• 刪除未使用的資源
• Spot實例使用

優化不僅可以幫助企業實現所有這些目標，而且可以使流程自動化，無需為工程師增加重復性任務。云成本優化需要全天候關注其應用需求和可用資源，以確定節省成本的機會。

以下了解一些云成本優化特點以及自動化帶來更多價值的原因。

(1)實例優化和類型選擇——為工作挑選最好的實例

如果計算是企業最大的云支出，那么選擇合適的虛擬機大小可以顯著降低成本。但是，當在AWS云平臺就有大約400個不同大小的EC2實例時，那么IT人員對這么多的實例如何處理?

類似的實例類型提供不同的性能級別，具體取決于企業選擇的云計算提供商。即使在同一個云平臺中，成本更高昂的實例并不總是具有更高的性能。以下是企業在人工選擇實例時通常需要執行的操作：

• 確定最低要求。

確保針對所有計算維度執行這一操作，包括CPU(架構、數量和處理器選擇)、內存、SSD和網絡連接。

• 選擇正確的實例類型

企業可以從各種CPU、內存、存儲和網絡配置中進行選擇，這些配置捆綁在針對特定功能進行優化的實例類型中。

• 定義實例的大小

需要記住的是，實例應具有足夠的容量來處理其工作負載要求，并在必要時合并諸如突發之類的功能。

• 檢查各種定價模型

三大云計算提供商都提供按需(即用即付)、保留容量、現場實例和專用主機。但每種選擇都有其自身的優點和缺點。

(2)需求變化時自動擴展或縮小實例

如果企業正在運行電子商務應用程序，需要為突然的流量高峰做好準備，并在需求消失或減少時縮小規模。

人工擴展云容量既困難又耗時。企業必須跟蹤系統中發生的一切，這可能使其幾乎沒有時間探索降低云成本。

當需求降低時，企業可能面臨支付過高成本的風險。當需求過高時，企業可能會為客戶提供糟糕的服務。

以下是企業在人工擴展資源時需要注意的事項：

• 在資源需求下降時，更好地處理流量增加并控制成本。
• 確保應用于一個工作負載的更改不會對其他工作負載或團隊造成任何問題。
• 自行配置和管理資源組，確保它們都包含適合企業的工作負載的資源。

在進行人工擴展時，必須為其使用的每個云服務中的每個虛擬機擴展或縮減資源。但這是很難完成的工作。

這就是自動縮放發揮作用的地方。自動縮放將自動執行以上列出的所有任務。IT員工需要做的就是定義與水平和垂直自動縮放相關的策略，自主優化工具將為其完成這項工作。

(3)管理Spot實例中斷

Spot實例比按需實例的成本要低90%，因此從云計算提供商處購買空閑容量是有道理的。但是有一個問題：云計算提供商可以隨時回收這些資源。如果是一個人工智能驅動的SaaS，在處理一些可以延遲的后臺數據處理時可能運行良好。但是，如果需要避免工作負載中斷怎么辦?需要確保其應用程序已經為此做好準備，并在Spot實例中斷時制定計劃。

企業可以通過以下方式利用Spot實例：

• 檢查工作負載是否已準備好用于Spot實例

能容忍中斷嗎?完成該項目需要多長時間?這是至關重要的情況嗎?這些問題對于確定工作負載是否適合Spot實例非常有用。

• 檢查云計算提供商的實例

檢查不太流行的實例是一個好主意，因為它們不太可能被中斷并且可以運行更長的時間。在決定一個實例之前，先看看它被中斷的頻率。

• 設置價格

設置企業愿意為首選Spot實例支付的最高價格。其經驗法則是在按需定價的水平上設置最高價格。

• 分組管理Spot實例

企業需要同時請求多種實例類型，從而提高獲得Spot實例的機會。要完成上述所有工作，企業必須投入大量時間和精力完成配置、設置和維護工作。

除非決定自動優化，否則這些管理都不能保證節省成本。成本跟蹤和報告等傳統方法只能讓企業完成一部分目標，并且IT員工可能需要耗費大量的時間和精力。