上一篇《架構師視角看云成本管理》我們從宏觀視角分享了一些成功企業(yè)的實踐，以及云成本優(yōu)化的成熟度模型；這是云成本管理第二篇，主要跟大家聊聊云上的計算成本，以及常見的一些認知誤區(qū)拆解。

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計算我想是大家都熟知的一塊領域，尤其是虛擬機，但不得不說，了解越深入才越感受到，真正掌握云上計算實例還真不是件容易的事情。

很多時候往往我們自認為熟悉，反而容易丟掉寶貴的好奇心，從而阻礙我們真正了解云上的計算。

消除浪費是基本原則

AWS 的成本優(yōu)化一個基本原則是“避免浪費”，客戶在優(yōu)化成本避免浪費的過程中，自然而然會走向云原生架構，過程雖痛苦，但客戶的技術“肌肉”會越來越強壯，面臨各種挑戰(zhàn)時會更加靈活有競爭力;

有人問，平臺怎么調節(jié)市場，每個云服務的上線運營，背后都至少一個小團隊在負責，價格是市場調節(jié)器，同樣也是云服務的試金石，在不浪費的前提下，每個云服務包括云合作伙伴解決方案都在充分競爭態(tài)勢下贏取客戶，最終客戶受益。

你遇到過下面的計算浪費場景嗎？

應用底層虛機集群采用固定數(shù)量

晚上哪怕用戶少，集群機器也不會關機

很多機器的資源利用率極低但就是沒人敢關

默認每臺機器掛載 100GB甚至更多的磁盤

機器很少升級到新機型

極少利用 ARM 和 AMD 平臺優(yōu)化價格更高的 Intel 芯片

只用虛機，極少采用其它計算服務

”計算“沒有看起來那么簡單

客戶通常給定機器 CPU/內存配置，以及需要的機器數(shù)量，跟往常一樣對外進行詢價，這種思路其實還停留在 IDC 的范式中，這樣做的客戶默認有幾個假設前提：

忽視應用在云上的架構優(yōu)化，限制云服務商僅僅提供計算資源

計算資源需求是固定的（通常是日常業(yè)務的峰值用量）

資源“占有欲”，腦袋里還計算著機柜數(shù)量

默認各廠商同樣的 CPU/內存計算能力一致

忽略云服務的技術升級和服務能力價值

處于這樣的階段，我們通常認為是遷移里面最初級的階段，從 IDC 照搬到云上，而忽視兩者之間巨大的技術差異，從成本管理的角度，我們非常不建議客戶停留在這個階段太久，遷移的過程是一個非常好的契機來償還技術債務，團隊不進行轉型，原來那套還是直接放到云上，很難取得理想的業(yè)務結果。

計算真的這么簡單嗎？

誤區(qū)1：計算==虛機？

云服務發(fā)展到今天，從最初的物理機虛擬化，提供虛機服務，到如今豐富多樣的計算能力和不同的計算市場，給到客戶的選擇靈活性不可同日而語。

豐富的虛機類型選擇

從種類上來說，以 AWS 為例，提供了 270多種覆蓋通用、內存優(yōu)化、存儲優(yōu)化、高性能計算密集、GPU及圖形計算、機器學習推理等各種工作負載的按場景優(yōu)化的機型

CPU 平臺而言，提供 Intel、AMD 和 ARM能力的各種處理器機器

不僅僅有虛擬機而且提供裸金屬機器

單機網絡性進入 100Gbps時代（太比特以太網絡）

針對你的工作負載，選擇最優(yōu)的虛機類型是成本管理的第一步。

推薦擴展閱讀：《你真的了解 AWS 實例“經濟學”嗎？》利用Python和Pandas庫來分析AWS實例

按使用收費，不用不收費

云服務被人津津樂道的就是按使用付費，跟水電等基礎設施類似，不占用資源就完全沒有費用產生，機器來說，關機就停止收費，而且通常先使用，后結算。

虛機對客戶而言畢竟還是底層資源，而企業(yè)往往需要的是支撐業(yè)務價值的應用，而從應用角度看成本模型，對企業(yè)意義非凡。應用需要的計算資源，可選虛機、容器、無服務器三類，其中無服務器的成本模型在很多場合對企業(yè)都是有幫助的。

比如 AWS Lambda， 主要的費用是按接口每百萬次調用收費，沒有調用不收費，但你的服務是一直可用狀態(tài)。

再比如容器，很多客戶習慣管理底層虛機，為了優(yōu)化成本，需要有能力管理虛機的彈性伸縮，不斷提升虛機的利用率，但 AWS Fargate 降低了客戶使用容器管理底層虛機的困擾，直接以容器為單位，容器持續(xù)時間所占用的容器資源進行收費，用戶無需考慮底層的虛機。

甚至數(shù)據(jù)庫，也可以根據(jù)訪問量的多少，自動幫助客戶進行底層資源伸縮，從而節(jié)約成本；比如 Amazon Aurora Servless、NoSQL 數(shù)據(jù)庫 Amazon DynamoDB 等等。

從業(yè)務特性，細分應用場景，無服務器架構先行。

固定成本和彈性成本

我們在前文中提到，一個企業(yè)的云成本管理成熟度越高，他們的彈性成本優(yōu)化的就越好。

購買方式，對于客戶而言，有兩種極端。

第一種，全彈性成本，比如游戲行業(yè)客戶，新游戲發(fā)行，通常不清楚該游戲是否能夠持續(xù)活躍下去，因此往往初期更愿意采取全按需方式使用，全彈性成本，隨時止損。

第二種，全固定成本，比如企業(yè)后臺應用，很多是傳統(tǒng)的企業(yè)應用，需要一直提供服務，這種情況下，按照固定成本支出的思路，包年使用可以拿到最優(yōu)的價格。

大多數(shù)企業(yè)是需要在固定成本和彈性成本之間取得一個平衡，而其中優(yōu)化的重點就是彈性成本，往往有很多企業(yè)不恰當適用過多的按需實例，而導致成本居高不下。

為什么會出現(xiàn)彈性成本？很多是由于業(yè)務特性帶來的，比如流媒體網站 Netflix 往往周五開始用戶流量上漲，周一開始回落，晚上用戶流量大于白天用戶訪問；又比如，很多用戶夜間會有很多跑批處理的任務，白天則以分析師交互查詢?yōu)橹鞯鹊?；又比如開發(fā)測試環(huán)境，本身就是一個短暫生命周期的使用環(huán)境；

如上圖所示，云廠商的計算資源的成本基線是以虛機的按需單價為基礎的，不同區(qū)域通常單價略有差異。

彈性計算資源優(yōu)化建議從 Spot 實例市場入手或將彈性資源通過 Saving Plan 優(yōu)化成動態(tài)固定成本，往往有出乎意料的好結果。

誤區(qū)2：虛機都一樣？性價比差異超出你的想象

再也別單純基于 vCPU和內存數(shù)量直覺判斷所有的供應商提供的產品都是一樣的能力。

從工作負載出發(fā)，定義你關注的機器性能指標，測試先行，基于性價比再來看成本，通常會豁然開朗。

我們期望客戶不斷的”喜新厭舊“，不斷優(yōu)化已有的計算實例的成本；

去年網易游戲團隊在《荒野行動》全球游戲用戶的網絡加速組件中，測試并利用 AWS A1 機型替換原本的 C4/C5機型，直接獲得了 40%的性價比提升。

虛擬化技術的發(fā)展，如今以 AWS 為參照，Nitro System 的虛擬化技術，虛擬化軟件的資源消耗占整體宿主機的 1% 以下。

還有虛擬機資源的獨占和“超售”使用的問題，我想一直是客戶比較關注的，這個可以通過長時間測試虛機性能穩(wěn)定性來判斷。

誤區(qū)3：資源”占有“安全感與成本優(yōu)化困境

由于云是公共基礎設施，剛開始非常不適應的是，容量管理挑戰(zhàn)，即如何確保在任何需要的時候，企業(yè)有足夠的資源？

傳統(tǒng) IDC 固定容量的安全感，進化到大家共享資源池的云計算服務，確實需要調整思路。

云上能否做到類似 IDC 這樣的“占有欲“下的容量安全呢？

答案是肯定的。唯一的挑戰(zhàn)是成本，因為計算資源的容量預留給到你的賬號，那無論你是否使用都會產生費用，因為這部分資源不能被其他客戶重用，無論你用不用，資源都鎖在你的賬戶；通常遇到特殊情況導致整個市場計算資源容量緊張時（比如黑五，有大量客戶在搶占使用資源），為了保障自身業(yè)務增長所需要的容量，才會這么做；

大部分的客戶的虛機是共享資源，你釋放掉計算資源，有可能會立刻被另外一個客戶占用，如果你是一個計算資源消耗大戶企業(yè)，有可能會碰到由于某類機型可用資源不足而導致的虛機啟動失敗。

這點不確定性，會令不少企業(yè)客戶不舒服，但一種常見的誤區(qū)是，客戶一直嘗試在一個可用區(qū)，不斷嘗試同一種實例類型的機器，這種策略可算不上高明；因為資源池有兩個因素決定：所在的可用區(qū)，實例類型；一種被驗證降低容量挑戰(zhàn)的策略就是利用多可用區(qū)，多實例類型的計算資源；

如上圖，AWS 的計算資源，從購買方式來看，存在兩個市場：一個是市場 A，通常擁有大量最新計算實例資源，如果容量緊張會從市場 B的資源池調度計算資源來補充；另一個是市場 B，閑置促銷市場，價格便宜，計算資源本身沒有區(qū)別。

規(guī)模越大的云供應商，客戶遭遇計算資源容量挑戰(zhàn)的概率越??；原因是，整個計算資源市場是被很多大的頭部客戶的需求不斷撐大和擴展，而一旦計算資源擴大，云廠商是無法將計算資源縮回去的，只有舊代的計算實例類型會由于用戶市場需求萎縮，而逐漸停止擴容。

因此，在云上上規(guī)模使用計算資源，要有容量管理意識，主動和云服務商溝通容量需求；

對云服務商而言，一個美好愿望是，”資源是無限的，想要就有“，而這句話的正確理解是，云的資源是可以無限擴展的，但不是第一天就是超大規(guī)模的容量，是動態(tài)根據(jù)客戶需求而逐步擴充的，所以，任何大規(guī)模非線性增長的計算資源需求，都需要人為主動介入和干預的。

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當前名稱：云虛機成本管理這些坑你碰到幾個？\"
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