如何降低雲端計算成本

企業將其業務遷移到雲端的主要驅動因素之一是租賃計算能力與投資資料中心硬體(最終將會貶值)相比會節省更多的成本。但可能面臨的問題將會由於雲端計算成本管理不當，任何潛在的節省成本都會喪失。

在計算雲端計算成本方面，雲端計算客戶需要採用新的思維模式。使用本地硬體，企業面臨的是購買成本，而運營成本通常僅限於電費。因此，使用者通常會全天候執行或在他們不在的時候執行系統。

隨著企業採用雲端計算服務，一切業務都會計量成本。無論AWS、微軟Azure還是谷歌雲，這些公共雲平臺都是這樣計算使用者的費用。實施計算，執行記憶體，通過網路傳輸資料，儲存資料，使用者都需要為這些行為支付費用。這需要大多數使用者關注其不熟悉並且以往不考慮的成本。

採用雲端計算，企業可能會大幅減少成本。單獨來說，每個需要削減的資源似乎在經濟上無關緊要，但是累積起來其費用相當高昂。一些公司在採用雲端計算之後，將會對其賬單的高昂費用感到震驚，而其他公司在採用雲端計算後幾個月或幾年的時間內，其成本曲線將穩步上升。因此，降低AWS和微軟Azure的雲平臺成本的需求迫在眉睫。

關閉未使用和無響應的例項

大多數雲端計算使用者都很難理解這一點。在任何雲端計算提供商提供的雲平臺上執行虛擬例項，即使閒置或者未使用的例項也會讓使用者支付費用。開發人員需要了解這些，如果他們不再使用例項，例如在當去吃午餐、參加會議或下班回家時，都要停止例項執行。

有幾種方法可以做到這一點。可以通過雲端計算提供商的門戶、編寫排程指令碼或通過使排程過程自動化來手動停止它們，後者可通過許多雲管理平臺(如IBM Cloud Orchestrator、Apache CloudStack或Symantec Web)進行。

自動化排程過程是最具成本效益的，因為它不需要人為干預。使用者可以將雲端計算例項設定為星期一到星期五從早上8點到晚上8點之間執行。使用者可以標記需要保持活動的例項，因此它們不會在預定時間後終止。

建立提醒

雲端計算提供商和第三方雲管理平臺還提供策略驅動的自動化，使用者可以在其中建立規則(“策略”)，不僅關於在發生特定事件時要採取的操作，還包括通知。這些可包括：

•當預計的每月支出限額達到某一點時通知使用者，例如使用者的每月預算。

•如果雲端計算儲存成本增加，超過閾值，通知使用者。

•當例項中的使用證明更改其定價計劃時，通知使用者。

•在設定天數之後未使用例項或儲存卷，通知使用者

使用者利用其雲端計算提供商的自動擴充套件

所有云計算平臺都提供自動調節機制，以處理雙向負載的增長。使用者也可以從第三方獲得。如果為使用者分配了24個CPU和2TB記憶體，但最多隻使用十幾個CPU和半TB的記憶體，那麼自動調節器會告知使用者這一情況，並建議降低成本計劃。

在相反的方向也是如此，因為從長遠來看，容量更高的計劃將比每月超支的容量計劃的成本更低。

監控以減少雲端計算流量

由於雲端計算具有自動化特性，因此存在許多可能導致成本激增的問題。而主動監控是提高效率的根源，這是控制成本的關鍵策略。

雲端計算新使用者所犯的一個常見錯誤是忘記(或不知道)上傳或下載傳輸到雲端計算的資料是計量的，因此成本可能高昂。全面監控是一個好主意，同時決定保留內部部署以及應該進入雲端的內容。

根據其業務，使用者可能還會考慮使用邊緣計算從雲端解除安裝。如果使用者的業務是資料密集型的，那麼這一點尤其正確，因為它還具有將資料移近客戶並仍然遠離雲端計算的優勢。

購買預留例項和競價例項

一旦使用者採用幾個月，可以確定其月平均使用量，請考慮保留例項，並承諾使用該服務一到三年。所有主要的雲端計算提供商都提供這些服務，使用者節省的費用可能相當可觀，相當於節省了按需容量所支付費用的25%。如果使用者使用量超出，則必須為此支付費用，但即使適度超過容量，隨著時間的推移，由於提供了折扣，仍然節省很多成本。

競價型例項是使用者可以競標的未使用的例項，並且提供商願意以低於正常價格的90%出售，這些對於真正的短期專案是有益的，因為如果提供商需要收回產能，可以收回或停止。

無伺服器計算

“無伺服器”這一術語有些用詞不當，因為它仍然在伺服器上執行。這只是一個不是專門全職的一個功能或服務，也不用於資料庫服務、ERP或Web服務。

相反，無伺服器用於簡單的基本功能，通常只是一個單一用途的應用程式。它在需要時啟動和執行，並在完成後關閉。這使用了更小、更精確的資源量，減少了成本浪費。它是容器的邏輯擴充套件，只需要載入足夠的作業系統來執行特定的應用程式，而不是完整的Linux例項。

不要遷移每個應用程式

並非每個應用程式都需要在雲端執行。如果它需要最高的效能，那麼從成本到虛擬例項效能具有不可預測性，雲端計算並不是一個很好的選擇。實際上，許多應用程式在雲中的成本將高於內部部署的成本。

使用程式碼分析器檢查應用程式的設計和程式碼，以確定應用程式將使用的雲端計算資源量，並相應地做出決策。除應用程式外，還需要考慮資料位置。例如，將多PB資料庫遷移到雲端可能不是一個好主意。

此外，一旦使用者確定要遷移到雲端的應用程式，可以通過資料在雲端計算平臺和內部部署資料中心方案之間的流動方式來確定更改的影響。檢視資料密集程度最高且對延遲最敏感的應用程式，以確定使用者的決心。

使用人工智慧和機器學習

使用者需要面對現實，配置本地部署和雲端計算例項是一個複雜的、深奧的科學。此外，在使用系統時，使用者需求會發生變化，這需要實現自動化以啟動對配置的更改。

機器學習使雲端計算優化具有前瞻性。可以研究歷史資料，並學習有意義的模式以預測未來的使用。它可以根據學習的使用情況提高或降低配置，例如注意到每天某一小時的使用量增加。使用者可以將人工智慧配置進行更改或自動執行此操作。

合併賬單

如果使用者具有多個賬戶，請考慮將它們合併為一個賬單，其原因有兩個：它提供了用於控制支出的全部用途，以及使用者可能有資格獲得折扣。通過合併結算，使用者可以檢視所有賬戶中的公共雲費用，雲端計算提供商不會對其收取額外費用。