大云多少錢（2022）

降低云成本已連續五年成為企業最關注的項目。根據2021年云計算狀況報告，超過60%的組織計劃優化其云成本。本文介紹了導致云資源、時間和金錢浪費的最常見問題，以及相應的有效解決方案。降低云成本已連續五年成為企業最關注的項目。根據2021年云計

降低云成本已連續五年成為企業最關注的項目。根據 2021 年云計算狀況報告，超過 60% 的組織計劃優化其云成本。本文介紹了導致云資源、時間和金錢浪費的最常見問題，以及相應的有效解決方案。

降低云成本已連續五年成為企業最關注的項目。根據 2021 年云計算狀況報告，超過 60% 的組織計劃優化其云成本。那么到底出了什么問題，為什么那么多的工程團隊都在努力進行云優化呢？

為什么云成本優化如此具有挑戰性？

公有云按使用付費模式給工程團隊帶來了更多的自由，但這種自由是有代價的。正如 Pinterest 等公司的云賬單故事所表明的那樣，有時賬單數額驚人。

研究證明，大多數組織都難以應對不斷增長的云計算賬單。典型的公有云支出平均超出預算 24%。

有很多原因可以解釋為什么這還在不斷發生。這些問題通常歸結為低成本可視化、復雜的云定價以及預估未來需求的問題。所有這些問題都可能會影響到你企業的花費以及需要花費的金額。

云服務供應商也不能完全幫助降低成本。僅僅解讀一張云賬單就可能讓人望而生畏，以至于一些團隊選擇平日視而不見，待到月底收獲“驚喜”。

2022 年需要解決的 6 大云成本優化問題

第 1 條：仍然受預留和儲蓄計劃的誘惑

當考慮在云上節省開支時，首先想到的是為團隊使用的服務支付更少的費用。公司之所以選擇儲蓄（Savings Plans）或預留計劃，是因為與按需定價模式相比，它們可以享受到相當大的折扣。

為一個看起來可以預測的云計算開支提前做支付計劃，聽起來很棒。但如果仔細觀察就會發現，你不是在解決問題，而是在這個問題上得到了折扣，并承諾在接下來的幾年里繼續這樣做。

那么，陷阱在什么地方呢？

Pinterest 預定了亞馬遜云科技（AWS）價值 1.7 億美元的服務，但隨后又不得不花費 2000 萬美元購買額外的資源。他們的故事說明了這樣一個事實，即了解企業從現在起一到三年內需要多少容量是一項艱巨的任務。

長期依賴于一個供應商，你會失去靈活性，被鎖定，并且可能不得不為不斷變化的需求付出高昂的代價。

如何應對儲蓄計劃？最好的解決辦法是完全避免儲蓄計劃（Savings Plans）！

不要提前購買資源，而是考慮解決云計算開銷的方法：

• 規模優化（Rightsizing）
• 自動伸縮（Autoscaling）
• 任務裝箱（Bin packing）
• 資源調度（Resource scheduling）

第 2 條：落入過度配置的陷阱

當團隊選擇的資源大于運行工作負載實際需要的資源時，就會發生過度配置（Overprovisioning）。這背后有一種安全的心態，因為沒有人希望自己應用程序的運行會受到干擾。

在某些業務設置中，團隊習慣于獲得超出其工作負載所需的更多資源，“以防萬一”。雖然從性能角度來看，這種方法對工程師來說非常有意義，但它會造成云浪費，并增加云成本。

過度配置有什么問題？最直接的答案是，它會導致云浪費和不必要的開支，并且這些開支可能會失控。

從長遠來看，讓過度配置成為團隊中的一種習慣是一個壞主意。如果為了安全起見，你習慣了選擇比工作負載所需更大的實例，那么請考慮一下隨著公司和應用程序的增長，這會發生什么事情。你將會收到一份會讓你付出巨大代價的賬單。

把這筆錢花在更重要的事情上不是更好嗎？例如，用在應對氣候危機方面——順便說一下，過度配置正在加劇這個問題。

如何應對過度配置？通常的做法是投資于定制的監控和成本管理解決方案。他們的規模優化建議可以幫助你減少對過度配置資源的依賴，但你仍然需要手動實施這些建議。

另一種解決方案是自動化。自動規模優化可以選擇最合適的實例類型和大小，以滿足應用程序的需求，同時降低成本。

每當集群需要額外的節點時，AI 驅動的實例選擇算法就會選擇能夠實現最高性能的資源。

最棒的是，你的團隊不需要動一根手指，因為一切都是自動發生的。

由于過度配置與許多組織的文化交織在一起，因此必須建立成本優化例程以平衡性能、可靠性和成本。在實現更廣泛的組織變革的道路上，自動化可能是向前邁出的重要一步。

第 3 條：被孤立的云資源所困擾

為項目啟動一個實例，但最后忘記關閉它是很容易發生的。

因此，許多團隊都在努力處理沒有所有權但仍會繼續產生成本的孤立實例。

還記得 Adobe 的錯誤，即每天花費 80,000 美元計劃外的 Azure 費用嗎？這是一類你必須要避免的問題。

這一問題在大型組織中尤為嚴重，因為這些組織同時執行了許多活動，而沒有實現集中的資源可視化。

在 IT 部門不知情的情況下（影子 IT）管理的活動可能占公司所有 IT 支出的 40%。此外，研究表明，影子云的使用量可能是已知云使用量的 10 倍。

孤立的云資源有什么問題？孤立的云資源意味著資金的流失，具有復雜的可持續性影響。

簡而言之，數據中心消耗了大量的電力和硬件，大大增加了 ICT 行業的碳足跡（Carbon Footprint）。他們需要的能源量每四年翻一番，而 AWS 或 Azure 等供應商開放的每個新區域都會加劇這個問題。

這就是為什么減少云浪費是停止不必要的開支和相關碳足跡的關鍵。

如何應對這一挑戰？確保只運行真正需要的資源可能很有挑戰性，特別是在大型組織中。但是，如何識別并停用未使用的實例呢？這就是自動化再次發揮作用的地方了。

自動化的云優化解決方案可以隨時不斷掃描你的使用效率，并盡可能壓縮資源。它們還可以關閉未使用的實例和進程，以降低云成本。

第 4 條：管理需求量峰谷值的效率低下

構建過電子商務基礎設施的工程師非常清楚事物的變化有多快。例如，一個影響因素的提及可能意味著數百萬的新銷售額，或者網站在流量激增時出現下滑。

大多數其他的應用程序也會隨著時間的推移而發生使用情況的變化，但在開支和性能之間取得平衡仍然是一個持續的難題。

如果你將標簽頁始終保持打開狀態，流量峰值可能會產生大量且無法預料的云賬單，如果你嚴格限制應用程序的資源，流量峰值會導致應用程序崩潰。

當需求量較低時，你將面臨多支付的風險。當需求量很高時，你提供給客戶的服務可能會很差。

是的，有云成本管理解決方案可以監控你的使用情況，如果超過設定的水平或出現任何異常，會實時向你發出報警。這些工具可以為你提供有用的建議，幫助你根據當前需求量調整云資源。

然而，手動伸縮云容量既困難又耗時。

除了要注意跟蹤系統中所發生的一切外，你通常還需要注意：

• 優雅地處理流量高峰和低谷——并在你使用的所有服務中為每個虛擬機垂直伸縮資源；
• 確保應用于一個工作負載的更改不會對其他工作負載造成任何問題；
• 自行配置并管理資源組，以確保它們包含適合你的工作負載的資源。

如何解決這個問題？這是云自動化可以發揮作用的另一個領域，可以幫助你節省大量的時間和金錢。

自動伸縮可以自動處理上面列出的所有任務，并控制云成本。如果使用容器編排器 Kubernetes，你可以從三個內置機制中受益。

• 容器水平自動伸縮（Horizontal Pod Autoscaler，HPA）添加或刪除 Pod 副本以匹配應用程序不斷變化的使用情況。它監控應用程序以了解其副本的數量是否應該變更，并計算刪除或添加副本是否會使當前值更接近目標值。
• 容器垂直自動伸縮（Vertical Pod Autoscaler，VPA）增加和減少 CPU 和內存資源請求，以便更好地將分配的群集資源與實際使用情況相匹配。
• 集群自動伸縮（Cluster Autoscaler，CA）可在受支持的平臺上變更集群中的節點數。如果它識別出具有可以重新調度到集群中其他節點的 Pod 節點，則會將其驅逐并刪除備用節點。

在像 CAST AI 這樣的解決方案中，你只需要定義你的水平和垂直自動伸縮策略，自動優化工具則會為你處理其余的工作。

第 5 條：沒有利用競價實例的機會

云服務供應商以極低的價格出售其未使用的容量，尤其是當你將該成本與常規的按需付費進行比較時。

在 AWS 中，競價實例（Spot Instance）可享受高達 90% 的折扣。

競價實例有什么棘手問題？由于你競標的是空閑的計算資源，因此你永遠不知道這些容量究竟能保持多長的可用時間。有些競價實例帶有預定義的持續時間；例如，AWS 提供了一種類型，可以為你提供長達 6 小時的不間斷時間保證。

但除此之外，供應商可以回收你正在使用的競價實例，并僅提前 30 秒到 2 分鐘的時間通知到你。

人類沒有足夠的時間做出反應。創建一個新的虛擬機也需要更多的時間，因此你面臨著潛在的宕機風險。

這就是為什么如果你決定使用競價實例，你需要接受這樣一個事實，即中斷必然會發生。對于至關重要或無法忍受的工作負載，它們顯然不是正確的選擇。

如何應對這一挑戰？盡管存在風險，但競價實例非常適合無狀態且可擴縮的服務（即具有多個副本）。幸運的是，在現代架構中，大多數服務都是無狀態的，因為 Kubernetes 就是為這種類型的設置而設計的。

使用競價實例的過程如下所示：

1. 你需要限定你的工作負載以及它處理中斷的能力。
2. 然后，你應該檢查供應商提供的實例，并選擇最適合你需求的實例。一個經驗法則是選擇不太流行的實例并檢查它們的中斷頻率。
3. 現在是時候策略性地設定最高出價了，以避免價格上漲時可能出現的中斷。
4. 你可能還需要考慮分組管理競價實例并請求多種類型以增加補充它們的機會。

你可以手動完成這些步驟，但要使這一切能正常運行，需要準備大量配置、設置和維護任務。

這就是自動化能再次派上用場的地方了。除了上述過程之外，當你需要的競價實例暫時不可用時，自動化解決方案可以立即提供幫助。

競價回退（Spot fallback）之類的解決方案通過將受影響的工作負載臨時轉移到按需節點上，并在競價節點可訪問時將其自動返回到競價實例來保證容量。CAST AI 的功能目前支持 EKS、Kops 和 GKE 集群。

第 6 條：延遲采用自動化云優化

在本文中，我已經提到了自動化云優化，這是有原因的。

如果你已經采用了云原生技術，那么你正在運行 Kubernetes，甚至可能使用現代的 DevOps 方法——自動化這部分基礎設施絕對是一個好主意。

云自動化被列為德勤（Deloitte）2021 年及以后的最大趨勢之一，為 IT 團隊帶來了切實的成果，尤其是在大型企業環境中。

首先，它減少了你在配置虛擬機、創建集群或選擇正確資源等方面所需的手動工作。這一變化節省了時間，讓工程師可以專注于更重要的任務、創新并更充分地利用云基礎設施。

更重要的是，自動化工具允許更頻繁的更新，這是持續部署理念的關鍵。它還降低了人為錯誤的可能性，降低了基礎設施成本，提高了系統的安全性和彈性，并增強了備份流程。

最后，自動化使你能夠了解整個公司正在使用的資源，否則這些資源將難以控制。簡而言之，云自動化已經成為科技行業的新常態。

如果云自動化帶來了許多無可爭議的優勢，而且似乎是不可避免的，那么為什么不是所有的企業都欣然接受它呢？自動化可能會帶來許多挑戰，從對新解決方案的抵制，到對實施成本過高的擔憂，再到更新現有流程的需要。

與大多數數字化轉型項目一樣，成功的關鍵在于人，并鼓勵在人的層面上進行變革。說到工作場所，麥肯錫（McKinsey）的研究證明，工人們普遍擔心會被技術所取代。

然而，自動化帶來的好處遠遠大于風險。例如，在《2021 年 DevOps 狀況報告》（State of DevOps Report）中，97% 的受訪公司認為自動化提高了他們的工作質量。

在 2022 年推遲采用云自動化等于錯過了以下好處：

• 為應用程序選擇最有效的實例類型和大小；
• 自動伸縮云資源，以處理需求的峰值和谷值；
• 排除那些不能用于削減成本的資源；
• 通過管理潛在的中斷來優化競價實例；
• 減少其他領域的不必要開支，例如存儲、備份、安全、配置更改等——所有這些都是實時的，而且成本只相當于手動實現的一小部分。

如何克服人類對變革和新解決方案的抗拒，這是一個由來已久的問題。提醒團隊自動化云優化能使他們從重復性的任務負擔中解脫出來，這可能還不夠。展示和體驗總是比講述更好。希望你能在 2022 年享受到自動化云優化帶來的好處。

原文鏈接：

https://cast.ai/blog/6-top-cloud-cost-optimization-issues-to-avoid-in-2022-and-how-to-deal-with-them