与各种常见的事物类似，云服务的可扩展能力也是一把“双刃剑”。技术人员在享受由它带来的便利性和敏捷性的同时，其日渐增加的配置复杂度、以及由过度扩展所带来的成本增加，往往会在季度或年末，让企业的财务面部抽搐。

以Pinterest（堪称图片版的Twitter）为例，在某个公共假期里，由于使用量的激增，其云服务账单超出了最初的估计，导致Pinterest不得不在原有价值1．7亿美元的预留资源之外，多向AWS支付了2000万美元。可见，合理处置云服务的成本影响的唯一方法，便是实施自动化的云成本优化。下面，我将和您逐步开始深入讨论。

如果你还在犹豫是否应该花时间去优化云服务的成本，那么先请看看通信、娱乐、SaaS、以及电商领域的公司有关优化收益的报告：

下面，让我们来看看团队可以选择哪些方法，来防止云端成本的失控。

下图展示的是一个典型的云服务账单。

这张账单不但冗长复杂，而且很难被拆开，毕竟每一项服务都有一个明确的计费指标。对此，我们几乎无法根据实际的使用情况，及时地做出业务和成本上的抉择。而且，这还只是分析了一种云业务、以及一个团队的成本，尚未涉及到多个团队或多种云业务的计费。

对此，我们需要通过成本分配，来揭示谁正在使用哪些资源，以及谁应当对哪些费用负责。通过根据云账单的检查来分配成本，我们可以更好地预测业务需求，并为此保留适量的资源。不过，以Kubernetes为例，在其上运行的动态基础设施中，实施成本分配是极富挑战性的。

为了能够估计未来的云端资源需求，您可以遵循如下步骤：

注意，上述步骤并非一次性的任务，您可以按需定期执行，以获得精准的结果。

通常，在AWS之类的平台上，您的业务可能拥有多个实例（那些拥有400个不同实例的应用十分常见）。同时，相似的实例类型在不同的云服务提供商之间，会具有截然不同的服务性能。即便在同一个云服务中，那些成本更高的实例也并不意味着其性能更好。因此，如果您的应用主要依赖于计算的话，那么选择合适的虚拟机，将有益于计算资源的合理配置。

如何为您的工作负载选择合适的虚拟机：

确保在CPU（架构、数量、处理器选择）、内存、SSD和网络连接等所有计算维度上，定义最低要求。

您可以从上述定义的需求，从不同的CPU、内存、存储和网络容量所组合成的实例类型中进行选择。毕竟这些不同配置的实例类型在不同程度上满足了某类功能优化的偏好。

注意，实例应配有足够的容量，以满足实际业务的负载要求，并能够在必要时包含应对突发的情况。

目前，三大主流云服务提供商都提供了不同的费率标准，即：按需（即用即付）、预留容量、竞价（spot）实例、以及专用主机。这些选项各有优、缺点。

从AWS和其他大型云服务提供商处购买闲置的容量资源，通常被认为是一种明智之举。毕竟竞价实例的费用要比按需实例便宜90％。当然，其前提条件是：云服务供应商保留着随时收回这些竞价实例资源的权利。因此，在做出选择之前，请您对自己的应用进行如下方面的考量：

检测的具体内容包括：能否承受突然中断？完成某项作业的时长？是否属于关键型业务负载？

请检查待选实例的中断频率。有时候，某些不太热门的供应商所提供的实例，往往意味着中断的频次更低，其相应的在线服务时间更长。

为您选定的竞价实例设定愿意支付的最高金额，它会在市场价格满足（或低于）该报价时完成匹配。我的经验是，您可以参考过往在按需定价时设置过的最高价格。

您可以一次性请求多种实例类型，以增加获取竞价实例的机会。

总之，为了顺利开展上述工作，请分配好在配置、设置、以及维护等任务上的大致时间（除非您决定将其自动化）。

当您意识到自己无论如何，都会使用某项云服务时，往往会产生“那何不提前购买容量”的想法？同时，云服务提供商也会以更便宜的价格，允许您提前买断未来一到三年的容量。这看似一个不错的选择。

不过，面对变化莫测的业务环境，我们往往无法准确预知团队在一到三年内的具体发展方向，那么又何谈提前规划容量呢？因此针对预留实例和省钱方案，您应该注意如下几点：

可见，我们需要经过深思熟虑才能去选择预留资源的模式。

在云服务费用的控制方面，企业还可以采用的各种成本管理策略与优化方案包括：

通过上述讨论，我们可以看到光靠运维人员去分配、理解、分析和预测云端费用，往往是比较麻烦、且不够准确的。我们需要借助云原生自动化，来轻松地实现基础架构和资源配置上的调整，启用更多实例，以及执行各种具有成本效益的任务。

此外，自动化解决方案还能够为我们带来如下方面的价值：

最后，作为案例，我们将AWS的按需实例和竞价实例予以了结合，在8个CPU和16 GB内存上运行着自己的应用程序。然后，我们通过CAST  AI来运行该应用，以检查当前的配置是否需要优化。该自动化平台随后建议我们转移到竞价实例－－INF1上。事实证明，该实例实际上比我们之前使用的通用计算实例要便宜得多。可见，自动化的费用监控和报告，的确能够为我们优化目标云服务的相关成本。

原文标题：The Ultimate Guide to Cloud Cost Optimization，作者：Leon Kuperman

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来源：51CTO陈峻