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如何看待和应对多云世界的成本模型变化?_0

2019-06-24 14:09栏目:观点
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多云(Multicloud)是一种企业计算资产部署的新方法。但是,要对一个完整的多云部署环境做成本优化,可能是一件非常棘手的事情,因为你可能没有统一的管理平面来部署、监控和管理所有分布式IT资产。

因为部署多云环境的最佳实践不断变化,所以成本模型也在随之变化。有很多趋势正在改变着多云环境的成本模型:

- 云域越多,成本越高:企业云部署的复杂性不断增加,企业从公有云/私有云混合环境进入到各种应用和工作负载采用两个或更多公有云的环境中。此外,企业还会建立网状的、边缘的云,连接各种基础设施、平台和应用资产域。显然,不断增加的复杂性提高了存储、计算、其他硬件资源、相关软件和IT人员的成本。

- 云层越多,成本越高:用户将多种虚拟化、容器和无服务器平台与多云环境进行混合,这就需要多个抽象层和相关控制平面来对其进行监控,以及端到端地推动实时持续集成和连续部署云原生微服务。所有这些服务和管理层的配置和管理成本可能是相当高的。

- 云工作负载越多,成本越高:随着IT环境的现代化,企业也将对越来越多的功能进行重构、容器化和编排,成为云原生微服务。现代化的成本,以及将遗留资产和工作负载迁移到云中的成本,会进一步增加多云环境的成本开销。

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:

- 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,下面就让我们来看看这些值得关注的多云管理工具:

- IBM Services for Multicloud Management:IBM新推出的Services for Multicloud Management 解决方案支持跨多个云提供商、本地环境、私有云、传统基础设施和容器环境的IT资源自助式获取和自助式管理,还可以自动部署不同类型和不同厂商的服务,以便轻松集成并提供给消费者。此外,Services for Multicloud Management还支持对系统——包括遗留基础设施、私有云、公有云和容器环境——的监视和维护,与ServiceNow门户集成,可用于对来自多个提供商的云服务及解决方案进行集中采购、配置、监控、管理和成本追踪。

- Google Cloud Anthos:Google Cloud新推出的Anthos解决方案可以让企业集中管理多云应用,将客户的本地资源与公有云中的计算、存储、数据等资源,以及竞争对手公有云中的同类资源进行集成。Anthos是一个覆盖了多云环境的开放分布式基础设施,让云原生应用能够运行在客户选择的硬件平台上,运行在现有的本地硬件平台上,或者运行在各种公有云上(不限于Google Cloud Platform),而无需应用做任何修改。此外,Anthos还可以跨越不同的云部署环境(包括Istio服务网格),自动部署防护措施、基于角色的访问控制、配置和容量管理、以及其他大规模策略。但Anthos缺乏多云成本追踪、管理和报告的功能。

- 思科CloudCenter Suite Cost Optimizer:思科最新升级的CloudCenter Suite Cost Optimizer可以跨多个云环境简化应用和基础设施的设计、部署和优化。CloudCenter Suite Cost Optimizer以软件即服务订阅的形式提供给用户,其中有一个名为Cost Optimizer的新模块,该模块让用户能够分析与私有云和公有云资源使用相关的消费模式,让用户全面了解计算、存储、网络和其他服务的总云支出情况,还可以制定成本优化策略,帮助客户最大限度上避免云过度配置,优化云工作负载实例的规模。该套件的所有许可层中都提供了这个模块的成本报告功能,而附加的修复和推荐功能仅在Advantage版本和Premiere版本中提供。