面对这些趋势，企业IT人员应该遵循以下原则来控制多云的成本：

时间：2022-03-15 10:54:01 | 来源：行业动态

时间：2022-03-15 10:54:01 来源：行业动态

- 让利益相关者全面了解多云的成本情况：如果不注意，多云很可能成为一个很大的开销项目。企业IT部门应该利用一套全面的多云成本跟踪及会计系统来监控总拥有成本。每GB的存储成本是多云TCO计算的一个关键组成部分，此外还有劳动力、电力、灾难恢复和占用面积方面的成本。企业应该通过成本核算让用户全面了解他们的计算、存储和其他IT资源使用情况，提供详细的成本报告，标记多个资源使用的趋势和异常情况，并提出补救策略以避免资源过度配置。

- 避免多余云的蔓延：多云往往涉及两个或多个互相连接的云，解决一个常见的用例，例如端到端的数据科学问题。根据RightScale最近的一项研究显示，有70％的企业通过部署多个公有云和私有云的方式拥抱混合云，已经上云的企业平均会在4个云中运行应用，同时测试其他4个云。但是，要控制成本，就需要企业在一个公有云或者私有云就足够的情况下，避免再选择多云的方式。例如，你现有的公有云提供商已经可以在数据提取、准备、建模、训练和推理方面提供最佳的成本效益，那就尽量避免在其他任何公有云或者在你自己本地数据中心内运行任何一种工作负载了。

- 严格管控多云容量：多云环境的成本控制，取决于对工作负载所需计算、存储、内存和带宽资源规模的准确预测，同时具备实现增长所需要的弹性。避免多云配置浪费的措施包括：对数据进行重复数据删除、利用率监控、实例和存储的适当配置、自动关闭空闲或未充分利用的工作负载和服务防止过度消耗资源、在高峰时段关闭低优先级的工作负载等等。此外企业还要确保当云中已经批量部署了最具成本效益的资源时，不要再过度提供高成本的基于边缘的存储和计算了。

- 根据需要自动将工作负载移动到数据源：如果你不断将大量数据移动到集中式服务器群进行处理，那么多云环境对你来说可能就是一个巨大的带宽负担了，尤其是当网状多云环境变得越来越普遍、这些云之间的数据交换越来越频繁时尤其如此。要控制多云环境的成本，就需要能够自动迁移工作负载到数据源，对这些工作负载和数据自动实施安全和治理策略。在这方面的一个重要用例，就是把集中创建和集中训练的机器学习模型自动移动到边缘节点，以便做实时推理。这时候，要提高成本效率，就需要尽可能多地在边缘进行处理。在边缘，数据被捕获和保存，自动生成算法决策。

- 定期评估多云以降低成本：如果你不了解同一个工作负载（例如在线备份和灾难恢复）在不同公有云上的收费情况，或者无法在不同的云之间轻松迁移工作负载和数据的话，你就无法从成本的角度优化多云环境。为了控制多云环境的成本，你应该考虑使用工具甚至托管服务来确定各种公有云的最佳费率，实现工作负载和数据的自动迁移。优秀的托管服务提供商可以帮助你对每一个应用进行评估，以实现更精细化的多云效率，甚至可以确定什么时候把云工作负载放在本地环境中是成本效益最高的。

随着企业IT专业人员开始关注多云环境的成本优化，他们也希望探索越来越多的商业解决方案。尽管强大的端到端成本跟踪和管理功能才刚刚开始进入这一领域，但在过去几年中，一些领先的IT厂商已经发布了他们自己的多云管理工具，