云成本管理技术如何在疫情期间更好地管理云支出

即将开播:5月20日,基于kubernetes打造企业级私有云实践

根据调研机构Gartner公司的一份调查报告,到2020年,全球云计算基础设施服务的支出将高达2660亿美元。鉴于过去几年公共云的使用量已经显著增加,因此这并不奇怪。但是,IT团队很难预测成本,而且通常没有任何关于云计算支出的内部政策。成本管理通常是企业开始进行云计算之旅时要解决的第一个问题。

但是,云成本优化并不是一次性解决方案。最有效的云成本管理策略需要保持警惕,并承诺在事情不断快速变化时进行审查。以下将讨论如何管理云计算费用,并研究不同的云计算服务类型,以更好地了解每种特定云计算产品所要管理的所有支出。

云成本管理技术如何在疫情期间更好地管理云支出

私有云的成本考虑

另一个问题是私有云的成本,特别是如果它是由来自不同云计算供应商的许多不同组件拼凑而成的云平台。保持所有这些平稳运行可能是一个很大的挑战,必须考虑停机时间的成本。

在构建私有云时有两个主要注意事项。首先要考虑的是使业务正常运行的真正成本。在从头开始时,会涉及专业服务、架构讨论、需要评估的工具、需要考虑的开源技术、规模问题、性能问题等。私有云的许多初始实现可能需要大量的时间和资源。

第二个考虑因素是运营。对于运营而言,由于利用率问题和成本,需要进行高级别的治理,以确保企业拥有合适的团队来确保在内部部署数据中心和云计算环境中顺利运行。

私有云是一个共享平台,但是大型企业倾向于采用自己的资源进行处理和保留。在过去,具有这种心态是有道理的,因为一旦放弃这些资源就很难回收。不幸的是,这种心态一直到现在仍然存在,这是企业需要关注的问题。

虽然公共云在后台执行的所有运营以及所有的繁重工作,但很多企业仍然采用私有云。这意味着企业必须建立一支经验丰富的团队,其团队知道如何运行云平台、维护服务等级协议(SLA),以及为最终用户提供无缝的体验。从本质上讲,需要确保他们具有与公共云一样的正常水平的服务和体验。

私有云的主要成本是雇佣合适的工作人员来进行大规模管理,而如今精通云计算的高技能人才供不应求,这使得企业保留精通云计算的团队成员变得更加困难,因为市场赋予他们追求最感兴趣的招聘机会或提供最佳激励的灵活性。

混合云(私有云和公共云)的成本考虑

混合云用例的一个典型例子是电子商务公司。当假期来临的时候,他们的网站流量和用户都会激增。事实上,许多电子商务公司在节日期间收入约占其全年总收入的80%左右。当所有业务系统都需要完美运行时,必须处理大量的数据。然而,许多公司并不拥有能够处理业务激增的基础设施。

假设一家电子商务公司通过其内部部署数据中心运营业务,而每年2月到10月,其处理的用户需求通常是20%,而从11月到12月,用户峰值需求达到80%,但是他们的数据中心基础设施通常只能处理20%的需求。而在处理峰值负载时会发生什么?

在通常情况下,他们最终会配置大量额外的资源和容量,并在80%的时间内保持闲置状态。然后在假期到来时启用额外的基础设施,以便他们可以满足即将到来的用户需求,但这是一种效率极低的解决方案。

这就是公共云发挥作用的地方。企业可以在80%的时间里使用私有云,然后在假期来临时,可以在这两个月中采用公共云,以便为额外的负载提供服务。在假期结束后,他们将关闭公共云,并返回到他们的私有云。

如果一家公司拥有不可预测的需求呢?在这种情况下,企业可以将公共云和私有云结合在一起使用。

那么如何优化成本?需要随需应变。这意味着企业需要制定自动扩展策略和采用公共云的策略,而且应用程序设计为无状态且具有高度容错性。

每当需求超出容量时,工作负载就会自动转移到公共云中并在其中运行。在用户需求结束之后,其自动化机制将关闭公共云,并将工作负载转到内部部署数据中心。人工执行这一操作将会面临公共云中出现的问题,那就是只要虚拟机在运行,其成本就在增长。因此,越快关闭虚拟机设备,企业的成本效益就越高。

然后是采用竞价型实例,它可以减少公共云中的成本。公共云无法保证竞价型实例的性能和可用性,但它们可能比常规实例成本低70%至80%。对于非关键性工作负载,可以在一夜之间运行某些事例,这可以使用竞价型实例完成,显著降低成本。这些实例将会显著降低成本,但是尽管云计算提供商可以保证性能和可靠性,但它们不能像其他实例那样保证容量或可用性。换句话说,当用户请求竞价型实例时,可能不会得到竞价型实例。

使用竞价型实例是一种供求关系,就像股票市场一样。实例价格随时间变化很大,因此需要优化使用时间。这可以通过采用混合云来实现,如果可行的话,可以使用竞价型实例并转移到公共云,这可以节省大量成本。

多个公共云的成本考虑

诸如Docker或Kubernetes之类的上游容器标准(设计为从底层向上移植)将应用程序打包并在公共云上运行。如果这种方法行不通,或者价格太昂贵,那么也很容易将该容器带到另一个公共云上运行,因为它具有可移植性。使用容器和像Kubernetes这样的开放源代码标准有助于实现这种单一结构,这将允许组织对底层公共云不可知,并能够利用多云场景。

使用多个云平台时,每个云计算供应商都有自己的机制、仪表板、可见性工具和治理工具。而面临的挑战是试图将所有信息整理到一起。

在多云场景中,重要的是要有一种集中管理方法,该方法可以高级别地给出每个云平台中的成本、容量和资源利用率。团队需要能够跨多个云平台管理成本和单位成本,他们可以尝试使用竞价型实例削减任何单个云平台的成本,或在不同云平台之间移动工作负载。

但是,在云平台之间移动工作负载是一件非常困难的事情。在通常情况下,一旦构建了应用程序,企业容易被云计算提供商“锁定”,因为它们可能会使用许多不可移植的专有服务。这使得将工作负载从云平台中移出,并将其移动到另一个公共云中变得非常费力,并且容易出错。

在公共云中工作时还需要记住的一点是构建可移植的应用程序,并且不要在特定的云计算提供商中使用任何专有的锁定功能。如果企业正在使用其他任何地方都没有的高级功能,则它们将被锁定在这些应用程序中。将可移植性构建到应用程序中的一种方法是使用类似容器的工具。

单个公共云的成本考虑

使用公共云时优化成本的最佳方法涉及治理和监视团队正在使用的资源。采用公共云,很容易获得新资源,因为这只是简单的登录和刷卡操作。因此,每当IT团队需要更多资源时,就会将它们加速运转,并且无法以允许他们有效地优化和运行事情的方式来管理其使用。

无论团队使用的是虚拟机的5%还是90%,他们仍然需要为每种资源支付全部费用。因此,在公共云中优化成本的最有效方法之一就是鼓励谨慎的治理、利用和可视性。

在公共云中优化成本还取决于时间和配额。最终用户可以使用什么配额以及可以使用多长时间,企业需要围绕虚拟机到期实施策略。同样,如果某些服务器没有得到充分利用,需要返回并合并它们或调整它们的大小以适合工作负载的需求。自动清理未使用的资源是一种很好的做法,可以确保为没有不必要的容量支付费用。另一个最佳实践是在利用率较低的时段(例如周末和深夜)关闭资源。

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