采用更少的費用做更多的事情似乎是一種矛盾說法。如何在減少云成本的同時交付預(yù)期數(shù)量的版本?云支出的兩大組成部分是運行生產(chǎn)環(huán)境和運行測試。既然生產(chǎn)下線不成問題，如果減少測試，怎么能維持你的質(zhì)量標準?企業(yè)如何在較少的測試空間下保持質(zhì)量標準？

也許，有一種方法可以讓工程和IT領(lǐng)導(dǎo)者取得平衡。

很多企業(yè)可能也無法避免經(jīng)濟不確定性帶來的壓力。81%的IT團隊在企業(yè)高管的指導(dǎo)下停止或降低了支出。如果預(yù)算削減還沒有開始，它們很可能已經(jīng)在路上了。一些專家表示還會繼續(xù)下降。

在經(jīng)濟形勢不明朗之際，企業(yè)高管更新了對云計算服務(wù)的看法。在幾年前，42%的首席信息官和首席技術(shù)官表示，安全投資是他們在云計算方面的首要任務(wù)。

其優(yōu)先級看起來更像這樣：使IT交付速度與業(yè)務(wù)速度保持一致(25%)，確保滿足合規(guī)性需求(22%)，直接增加收入(20%)。對速度、成本節(jié)約和合規(guī)性的強調(diào)已經(jīng)改變了DevOps和IT的平衡。

現(xiàn)在很多企業(yè)已經(jīng)采用一種更慎重的方法取代了“不惜一切代價發(fā)布”的心態(tài)——同時仍然根據(jù)發(fā)布的質(zhì)量和數(shù)量進行評估。最成功的工程和IT領(lǐng)導(dǎo)者將采取簡單而有效的步驟：優(yōu)先考慮云遷移，向內(nèi)尋找效率低下的地方，更快、更智能地失敗，并投資于數(shù)據(jù)驅(qū)動的測試解決方案。

在不確定的時期，要達到適當?shù)钠胶庑枰獎?chuàng)造力和戰(zhàn)略調(diào)整。

工程和IT領(lǐng)導(dǎo)者的云成本和消費困境

假設(shè)企業(yè)有一個運行在云平臺上的測試管道，而企業(yè)管理者要求減少云計算的消耗，以配合預(yù)算的減少。

企業(yè)將有幾個選擇：

• 在運行速度更快、執(zhí)行時間更短的大型機器上進行測試(但每臺機器小時的成本更高)。
• 在多臺機器上并行測試并減少執(zhí)行時間(這將增加企業(yè)為自己的機器支付的成本) 。
• 將開發(fā)和生產(chǎn)環(huán)境遷移到內(nèi)部部署設(shè)施。

每一個選擇都有缺陷。更不用說AWS等云服務(wù)的成本正在飆升，一些企業(yè)的存儲費用翻了一番。

一些團隊正在討論將開發(fā)和生產(chǎn)遷移到內(nèi)部部署。這不是一個容易的選擇，因為大多數(shù)團隊已經(jīng)花費了大量的資源來遷移到云平臺。這個選項不是萬能的，因為除了為資本支出分配預(yù)算之外，還必須計劃遷移。

2023年減少云支出和消費的4種方法

以下是明智的企業(yè)在經(jīng)濟趨好的情況下取得這些成果的做法。

(1)優(yōu)先考慮如何讓你的云服務(wù)獲得最大的回報。

如今，云計算的價格非常昂貴。企業(yè)在2023年及以后對云計算投資的主要目標是速度、節(jié)省和合規(guī)性。一些企業(yè)可能認為減緩云遷移會減緩預(yù)算消耗，但事實恰恰相反。

麥肯錫公司表示，“一個常見的誤解是，企業(yè)可以通過減緩云遷移和在他們已經(jīng)付費的內(nèi)部部署環(huán)境中工作來降低成本。然而，與云計算環(huán)境相比，內(nèi)部部署數(shù)據(jù)中心需要以人工、公用事業(yè)、租賃和許可證的形式提供持續(xù)的操作支持，以維護系統(tǒng)、管理刷新周期和應(yīng)對停機。在這些領(lǐng)域削減成本也可能導(dǎo)致昂貴的問題。”

通過優(yōu)先處理為業(yè)務(wù)產(chǎn)生最大價值的工作負載來提高支出效率。排在它們后面的是開銷最高的工作負載，或者在最過時的設(shè)備上運行的工作負載。這樣，就可以為最需要它的系統(tǒng)優(yōu)先考慮有價值的云計算空間。

(2)找到最容易成功的方法

并不是每一個節(jié)約成本的措施都必須是極端的。有時候，一些小措施可以幫助企業(yè)適應(yīng)其預(yù)算。

麥肯錫公司講述了有關(guān)大型公共部門機構(gòu)的一個故事，該機構(gòu)通過調(diào)整云計算服務(wù)以更好地滿足應(yīng)用程序需求，處置其已經(jīng)支付但不再使用的資產(chǎn)，制定分層存儲的基本準則，并將實例更新到最新版本，從而節(jié)省了大約20%的云成本。

“不惜一切代價釋放”可能是魯莽的，一些微小的改變就構(gòu)成了一種更加慎重的云計算方法。

(3)更快地失敗，但更聰明地失敗。

這個原則可以適用于整個部門。企業(yè)嘗試對云服務(wù)進行簡單的修復(fù)，并將最有效的修復(fù)應(yīng)用于其他環(huán)境。

在測試方面，更明智的做法是快速失敗，并盡快對不可靠的測試進行分類——這是最容易解決的問題，并且可以減輕后續(xù)管道中更費力的測試。用戶界面測試通常是最昂貴的，但是正確的數(shù)據(jù)驅(qū)動軟件可以幫助您減少測試執(zhí)行時間。美國最大的云計算公司之一采用了這種方法，并將測試執(zhí)行時間縮短了90%，降低了測試執(zhí)行的云計算成本。

工程和IT經(jīng)理的關(guān)鍵是縮短測試套件的運行時間。如果可以實現(xiàn)這一點，將節(jié)省云消耗和開發(fā)人員的工作時間，從而使同一個開發(fā)人員團隊獲得更多的輸出。還可以更快地發(fā)現(xiàn)失敗，這意味著企業(yè)將會擁有更快的發(fā)布和更快樂的開發(fā)人員。

(4)投資于數(shù)據(jù)驅(qū)動的軟件測試。

數(shù)據(jù)驅(qū)動測試軟件使用機器學習從現(xiàn)有開發(fā)管道中的數(shù)據(jù)中生成最深刻的見解。

如果不使用數(shù)據(jù)來評估管道，可能會花費時間和云計算基礎(chǔ)設(shè)施成本來測試那些永遠不會影響企業(yè)發(fā)布能力的問題，并最終專注于管道最后真正重要的事情。這不利于節(jié)省云計算的消費和支出。

正確的軟件根據(jù)對代碼更改的重要性對測試進行排序，并允許實時創(chuàng)建獨特的子集。這意味著企業(yè)可以運行測試套件的一小部分，同時仍然保持高度的信心，如果存在故障，它將被發(fā)現(xiàn)。

結(jié)語

沒有人會說縮減預(yù)算是一件有趣的事，但這并不會減慢開發(fā)進程。采用由智能人工智能工具增強的方法，可以幫助工程和IT領(lǐng)導(dǎo)者在新的挑戰(zhàn)中保持質(zhì)量和數(shù)量。