云联壹云：企业如何更经济高效地使用云和迁移到云？

如今企业上云已经成为不可逆的潮流，但是对于云运营，特别是如何更经济高效地使用云和迁移到云等方面仍有疑虑，以下将会对相关内容进行讨论。

云与内部部署

之前经常看到公共云计算比内部部署贵很多的言论。如果不加约束，并且只考虑计算和存储的设备和基本费用，则确实会得出这个结论。

注意事项

在进行公平的云与内部部署比较时，需要考虑许多因素，例如：

当以上因素综合起来，你可能会得出不同的结论。从本质上讲，这意味着企业必须在设备的使用寿命内分摊计算的全部成本（包括上述因素）。即使内部部署的成本略低，但这也许并不值得，因为运行数据中心并非核心业务。

在进行比较评估时，还应与财务团队合作，查看实际的内部部署相关支出。

单体工作负载

一个巨大的挑战是较旧的单体工作负载，它们的构建通常很少考虑计算成本与利用率。此类工作负载旨在 24x7 全天候运行，并且在需要时闲置。

一些应用程序将利用负载平衡器在可用服务器之间分配工作负载，并确保整体可用性。这样做主要是为了确保即使单个或两个服务器出现故障或离线进行维护，适用的服务仍然可用。

在应用程序空闲期间，很少会出于其他目的重新部署计算核心。这当然可以完成，但需要付出大量努力来管理计算的重新分配。而且在非工作时间不需要进行大量计算，硬件将会处于闲置状态。

混合云

有些情况下，确实应该使用内部部署。麦当劳西班牙的 CIO 指出，他们的每家商店都需要有自己的本地计算，以便商店即使在互联网中断的情况下也能运营。

本地 IT 基础设施将用于自动化管理、物联网数据的捕获等。在这些情况下，拥有（适当大小的）本地足迹通常是有意义的。然而，聚合数据并执行其他功能的后端服务可以基于云。

S&P Global 和 Dow Jones 等指数公司需要运行计算密集型的模拟，通常需要数千个内核——但仅限于短时间爆发。如果他们运行轮换模拟计划，他们可能能够在每 24 小时内保持其内部部署计算基础设施的大量使用，因此证明在内部运行是合理的。

但大多数企业的计算需求都有高峰和低谷，在空闲期间几乎没有什么可做的，因此支付空闲的计算时间并不是一个明智的选择。

迁移到云

企业如何在合理管理成本的同时迁移到云？在数据中心迁移过程中，企业通常会同时为两种服务付费。这也适用于云。

退出数据中心业务

运行数据中心若非公司的核心业务，则企业需将管理和运营开销都由云服务提供商负责。另一个好处在于，企业可以轻松部署和管理相关服务。

自助服务支持

在管理内部部署的 IT 基础设施中，配置占了显著成本。提供虚拟机和连接存储通常需要专业知识。

到目前为止，云的最大优势是即时配置。只需点击几下，不到几分钟，企业就可以部署新的计算和其他服务，无需等待提供设备。并且，如果该部署不是企业所需要的，可以快速地将其删除，企业只需在部署该资源时为其付费。

提升和转移

迁移到云的第一种方法是“提升和转移”，即现有的应用程序简单地按原样迁移到云中。如果盲目执行，额外的成本可能比较巨大。但是，如果通过技术来节省成本，同样可以将成本控制在合理范围内。

云支持企业的应用程序

理想情况下，企业可以重新编写应用程序工作负载以巧妙地利用云，新应用程序应该从一开始就启用云，只使用所需的云功能。当然，开发需要一些时间，所以这应该是企业长期计划的一部分。

云成本节约技术

有许多技术可以降低云成本。云的一般经验法则是计算昂贵而存储便宜。因此，理想情况下，企业应该只使用所需的最少量的计算和存储。下面有一些最常见的策略可供操作。

标记企业资源

理想情况下，企业的所有云部署都应进行标记，以识别相关的成本中心、项目或类似内容，以便进行适当的交叉收费。它还可以帮助企业确定谁“拥有”某些资源。

例如AWS 帐户和 Azure 订阅可以应该用于隔离不同的业务领域并提高安全性。Azure 提供了“资源组”，用于对共享相同生命周期的项目（即与特定应用程序部署相关联的所有资源）进行分组。

整理存储空间

企业应确保自身有一个良好的数据保留计划，它会丢弃不再需要的数据。这不仅是一种良好的做法，会降低存储成本，而且在越来越多的情况下，这也是一项法规遵从性要求。

可以做一些简单的事情，例如识别和删除重复数据；整合数据源；清除旧的日志文件；归档未使用的数据（但可能仍需要保留一段时间）等等。

企业还应确定工作负载在一周或一个月内的计算、内存和存储利用率。通常，企业的平均计算利用率为 2% 到 4%，中间会有一些突发。这些爆发很可能发生在工作（或购物）时间。

企业可能正在内部部署的24 核内存丰富的服务器上运行应用程序。但利用率不足，也许 8 个内核和一半的内存就足够使用。即使对于本地系统，这也是一个很好的做法。

如果企业的工作负载可以使用负载均衡器在多个计算实例上运行，则只需编写少量脚本，无需重写现有应用程序，即可监控应用程序的利用率并动态启动和停止其他实例，甚至根据需要调整实例大小。如果出现意外爆发的高峰时间，脚本可以解决这个问题。如果应用程序有计数器和 API 来监控其运行状况和使用情况，效果更佳。

如果企业移动了诸如 MS-SQL 之类的数据库工作负载，也可以动态地动态调整它的大小，以便在非工作时间的计量费率低于高峰时间。

另一种技术是让不再使用的 VM 自行关闭。在这样做时，使用云 API 非常重要，这样 VM 才能正确释放，而不是简单地处于“关闭”状态，仍然在充电。这种方法可能需要一个补充脚本来在需求增加时启动额外的 VM。

这些是不需要重新编写应用程序的直接迁移工作负载的最佳技术。

预留实例

预留实例允许以显着降低的成本留出专用计算，但这与承诺特定时期（1 到 3 年）相关。它不是特定的 VM 实例，但通常是特定的 VM 大小或系列。使用该大小内的 VM 将首先按降低的预留实例费率收费，直至承诺，届时费用将恢复为标准 VM 合同费率。

Microsoft Azure 倾向于更灵活地保留实例承诺，允许企业定期移动和调整它们的大小，甚至将成本应用于同一系列中的其他 VM。Amazon AWS 在这方面更严格，但企业可以支付更多费用以获得更大的灵活性。

这里的一个关键点：不要一次预订所有预留的实例！如果决定为某些工作负载迁移到预留实例，请按滚动方式进行……每季度甚至每月一次。

原因是企业所有续订不会同时发生。企业的需求处在不断变化过程中。如果有滚动的预留实例续订，则可以更轻松地管理和调整大小。

Spot 实例

Spot 实例提供了另一种低成本的计算选项。但同时需要做出权衡。Spot 实例可以通过云提供商的通知终止。如果企业的工作负载可以处理这个问题（并且在 2 分钟内关闭或休眠），这可能是一个很好的成本节约策略。

定价模型有点像拍卖，企业对 VM 大小“出价”，企业可能会也可能不会得到它，如果其他企业在计算资源有限时出价高于您，则可能会失去它。

如果需要，可以将 Spot 实例置于负载均衡器之后以管理工作负载可访问性。脚本可用于管理关闭，其中涉及单体应用程序。另一种策略是使用 Spot 实例进行横向扩展，同时仍保持核心提交的实例。

有一些第三方工具可以非常有效地使用 Spot 实例管理工作负载。

计划的虚拟机

另一种简单的技术是预定服务，其中某些服务在下班时间自动关闭。虽然吸引力有限，但它是一种可用的措施。

这可以与按需访问相结合，如果有人需要它就可以启动服务。

无服务器

如果使用得当，可以使用无服务器事件驱动计算，例如 Azure 函数和 AWS lambda。在大多数情况下，这些需要重写应用程序，但可用于增强现有的单体应用程序。

孤立资源

云计算中最常见的错误之一是未能完全删除资源。例如，当创建虚拟机时，将为其附加存储和网络接口。但是，人们经常会删除不再需要的 VM 时删除关联的存储和网络接口。因此，企业往往会继续为不需要的存储和网络接口付费。

因此建议企业编写脚本来识别此类资源，以节省费用。

护栏

可以部署护栏，这可以限制个人部署资源的类型和大小的权限，并强加某些安全配置要求。这为自助服务启用提供了很好的平衡。

运营支出与资本支出

一个常见的会计挑战是从资本支出过渡到运营支出模型。资本支出允许资源资本化和折旧，技术的期限通常为 3 年，而运营支出则在发生时承担费用。各有各的会计优势，转型需要与财务进行密切配合。

但是，对于公共云，可以通过适当的承诺对其进行资本化。预留实例是一种方法。如果企业需要保留部分资本支出模型，则需与相应的云提供商讨论。

多云

许多公司正在采用多云战略。例如公司内部工作负载放在 Azure 上，面向客户的工作负载放在 AWS 上，数据科学工作负载放在 GCP 上。MongoDB Atlas、Oracle 云和 Snowflake 也正在成为流行的云到云和云到本地服务。

在零售即付即用中，所有提供商的价格都在几美分以内，因此需要根据工作量需求和其他标准进行选择。

当然，公司还可以通过第三方平台进行多云平台管理，以提高效率，节省成本，云联壹云即是最佳选择之一。