最近一篇題為“云的成本，萬億美元悖論”的分析備受關(guān)注。這篇文章挑戰(zhàn)了圍繞云轉(zhuǎn)型和云遷移狂熱的傳統(tǒng)思維，它要求我們思考云基礎(chǔ)設(shè)施成本的影響(以及這反過來對公司估值的影響)。

也有觀點(diǎn)指出，對于 SaaS 公司來說，云計算的成本會拖累他們的市值。

這個悖論表明，在公司發(fā)展的早期，云計算成本更低，隨著公司規(guī)模的擴(kuò)大，它變得更加昂貴。他們說得很簡單：“如果你不從云開始，你就瘋了，如果你堅持下去，你同樣瘋了?！?/p>

矛盾的是，云基礎(chǔ)設(shè)施使企業(yè)的業(yè)務(wù)模型在更小的規(guī)模上成為可能，但它會轉(zhuǎn)化為大規(guī)模價值破壞的來源，只有在企業(yè)深深致力于云計算之后才會顯現(xiàn)出來。

遣返——將工作負(fù)載從純云模型帶回私有或混合基礎(chǔ)架構(gòu)——可以作為優(yōu)化基礎(chǔ)架構(gòu)成本的主要策略。例如，一家價值 10 億美元的私有軟件公司，其公共云支出消耗了公司 81% 的收入成本 (COR)。在最大的 50 家上市軟件公司中，云計算總費(fèi)用超過 80 億美元(其中包括顯示云支出的費(fèi)用)。

奇怪的是，云遣返并沒有比現(xiàn)在更受歡迎。遣返可以大大減少云支出，一個經(jīng)常被引用的數(shù)字是節(jié)省 50%。為說明這一點(diǎn)而采用這一方法，在部分例子中，遣返將節(jié)省 40 億美元的回收利潤?？紤]使用公共云基礎(chǔ)設(shè)施的大規(guī)模軟件公司的廣闊領(lǐng)域，我們很快就會發(fā)現(xiàn)這 40 億美元的未實現(xiàn)利潤可能要高得多。

企業(yè)需要如何克服萬億美元的悖論的有用的建議，包括將云支出作為 KPI、激勵工程師優(yōu)化資源消耗、選擇資源密集型工作負(fù)載的一個子集作為起點(diǎn)，以及在慣性和鎖定之前考慮遣返會剝奪您遣返的選擇。

基礎(chǔ)設(shè)施成本的增長并不總是與收入增長成正比。隨著公司規(guī)模的擴(kuò)大，這可能導(dǎo)致盈利能力下降。

根據(jù)更深入的研究，云支出可以對市值產(chǎn)生 25 倍的影響。通過這一點(diǎn)，人們很快就會發(fā)現(xiàn)，我們可以估計額外 40 億美元的毛利潤會增加1000億美元的市值。

監(jiān)控服務(wù)提供商Datadog是一家上市公司，最近其交易價格接近 2021 年估計毛利潤的 40 倍，并在其 S-1 中披露了對Amazon Web Services的三年承諾總額為 2.25 億美元。

讓我們將承諾的支出按年度 AWS 成本計算為 7500 萬美元，并進(jìn)一步假設(shè)其中 50% 或 3750 萬美元可以通過云遣返來收回。這意味著，僅是削減支出這一項，該公司的市值就增加了大約 15 億美元。

如果我們擴(kuò)展到更廣泛的企業(yè)軟件和消費(fèi)者互聯(lián)網(wǎng)公司，假設(shè)總云支出的 50% 由規(guī)模龐大的技術(shù)公司消費(fèi)的，這些公司將從云計算遣返中受益。

考慮一下這個效率可能對公司估值產(chǎn)生影響的例子。MongoDB和 Elastic 報告的2021財年年收入幾乎相同(分別為 5.9 億美元和 6.08 億美元)。為什么 MongoDB 的市值幾乎是 Elastic 的兩倍(分別為 234 億美元和 136 億美元)?其中一個原因可能是 Mongo 在基礎(chǔ)設(shè)施使用效率方面的差異，Mongo 為其 SaaS 產(chǎn)品使用細(xì)粒度多租戶，而 Elastic 則為每個租戶使用單獨(dú)的集群，資源消耗的差異是巨大的。

通過將服務(wù)與基礎(chǔ)架構(gòu)分離，我們可以創(chuàng)建預(yù)定義的基礎(chǔ)架構(gòu)區(qū)域，這些區(qū)域經(jīng)過高度優(yōu)化，可以服務(wù)于每個工作負(fù)載。

這里可能的不同之處在于 SaaS 模型的強(qiáng)大功能?！笆袌鰧υ剖杖氲墓乐荡蠹s是本地開源的三倍，其原因主要在于凈收入留存率，”他觀察到。本地開源基礎(chǔ)設(shè)施的流失率往往很高(通常為 18%)。

還有一個示例是Atlassian，該示例將其服務(wù)轉(zhuǎn)移到 AWS 中的多租戶云模型中，從而將成本降低了三倍。然而，這并不是因為 AWS 更便宜。而是因為重新架構(gòu)的多租戶模型使服務(wù)更加輕量級。

1. 專注于服務(wù)，而不是基礎(chǔ)設(shè)施

這里要做的工作是優(yōu)化云支出。因此，我們需要思考云優(yōu)化的務(wù)實術(shù)語。優(yōu)化很難，為了取得成功，我們需要停止考慮功能開發(fā)速度與效率之間的關(guān)系。相反，我們應(yīng)該將效率視為另一個一等公民特性，需要在我們的積壓工作中優(yōu)先考慮，并像其他功能一樣獲得管理關(guān)注。

2. 用自動化解決問題會使事情變得更糟

雖然正確完成自動化可以顯著降低成本，但是，自動化的副作用常常是，它使開發(fā)人員可以輕松啟動云資源并讓它們運(yùn)行，即使在不需要它們時也是如此。這也有可能導(dǎo)致公司云成本的上升。

• 自動化沒有魔法：許多公司試圖通過自動化人工流程來提高利潤。這在技術(shù)上可能具有挑戰(zhàn)性，并且增長的驅(qū)動力使得優(yōu)先排序變得困難。
• 未優(yōu)化的云：私有市場推動增長，因此云實施的效率可能會低幾個數(shù)量級。

有許多將他們的單體應(yīng)用程序遷移到 Kubernetes 的公司，并且在那個階段他們體驗到了效率的提高。然而，很快，他們的云基礎(chǔ)設(shè)施成本開始飆升。開發(fā)人員開始啟動實例不一定是出于正確的原因：他們這樣做只是因為它更容易。

3. 掌控自身工作負(fù)載

在自動化方面，往往過于強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)設(shè)施自動化，而幾乎不關(guān)注服務(wù)本身的自動化。而服務(wù)層比基礎(chǔ)設(shè)施層有更多的優(yōu)化空間。

4. 將工作負(fù)載與基礎(chǔ)架構(gòu)選擇分離

為了在服務(wù)層實現(xiàn)優(yōu)化，我們需要能夠?qū)⒎?wù)與基礎(chǔ)設(shè)施的選擇分離。通過這種方式，我們可以為工作選擇合適的基礎(chǔ)架構(gòu)或云計算提供更大的靈活性，并且隨著我們的成長，我們還為未來的增量優(yōu)化留出了足夠的空間。

5. Kubernetes、Terraform 和 Ansible 還不夠

Kubernetes、Terraform 和 Ansible 都是很棒的工具。它們有助于抽象和簡化基礎(chǔ)架構(gòu)管理。但這還不夠：

• 管理基礎(chǔ)設(shè)施和基礎(chǔ)設(shè)施之上的服務(wù)是兩件不同的事情。當(dāng)您考慮第二天的操作(例如連續(xù)更新)時尤其如此。
• 管理分布式服務(wù)、多 Kubernetes 集群、多數(shù)據(jù)中心或多云仍然相當(dāng)復(fù)雜，這些工具提供的幫助有限。
• 當(dāng)企業(yè)有大量模板和腳本來管理其基礎(chǔ)架構(gòu)而沒有任何東西將所有這些映射回服務(wù)時，很容易迷失方向。
• 重新控制我們的服務(wù)：在 IaC 和 Kubernetes 之外向上移動堆棧。

克服這些問題并重新控制我們自己的應(yīng)用程序的最大潛力是向上移動，思考我們?nèi)绾喂芾砦覀兊姆?wù)，而不僅僅是運(yùn)行這些服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施。

通過將服務(wù)與基礎(chǔ)設(shè)施分離，我們可以創(chuàng)建預(yù)定義的基礎(chǔ)設(shè)施區(qū)域，這些區(qū)域經(jīng)過高度優(yōu)化，可以服務(wù)于每個工作負(fù)載(測試、生產(chǎn)、ML、網(wǎng)絡(luò)等)。

這些優(yōu)化區(qū)域不必位于云之外，因為即使在同一個云中也有足夠的優(yōu)化空間——顯然在云之間也是如此。在這種情況下，離開云成為那些優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施區(qū)域的另一個案例?？梢詫⑵浞Q為環(huán)境即服務(wù)(EaaS)。

以下示例說明了如何將這些想法映射到實際示例中。在這種情況下，我們將看到如何在兩個不同的基礎(chǔ)架構(gòu)堆棧上運(yùn)行相同的工作負(fù)載：一個針對生產(chǎn)進(jìn)行了優(yōu)化，另一個針對開發(fā)進(jìn)行了優(yōu)化。這個想法同樣可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域。

6. 完成云成本優(yōu)化仍有希望

對于成功的軟件公司來說，“萬億美元的悖論”不一定是破壞價值的陷阱。通過進(jìn)一步關(guān)注堆棧并將服務(wù)匹配到正確的基礎(chǔ)架構(gòu)選擇、激勵優(yōu)化行為、深思熟慮地自動化(而不是反射性地)以及在達(dá)到規(guī)模之前制定遣返策略 ，可以更好地控制成本并保留價值。

云遷移、自動化和成本優(yōu)化的周期是持續(xù)的過程，需要不斷迭代、克服失敗并從失敗中學(xué)習(xí)，最重要的是團(tuán)隊合作。

有許多工具可以幫助企業(yè)實現(xiàn)這一目標(biāo)，但歸根結(jié)底，如果沒有正確的紀(jì)律和合作伙伴，他們可能會反對企業(yè)決策。正如歷史學(xué)家Yuval Noah Harari所說：“刀可以用來切蔬菜和制作美味的食物，但也可以用來殺人：這完全取決于你如何使用它?！?/p>

首先，我們需要重新設(shè)定期望以解決悖論。我們必須開始進(jìn)一步思考堆棧，進(jìn)一步提升價值鏈，關(guān)注服務(wù)本身而不是基礎(chǔ)設(shè)施，看看我們?nèi)绾螌⒄_的基礎(chǔ)設(shè)施與服務(wù)相匹配，而不是反過來。