第 9 章：云成本管理的 AI 与自动化

对于现代企业而言，云环境及有效的云成本管理策略的重要性无论如何强调都不过分。根据 Gartner 的预测，2025 年全球企业在公共云服务上的支出将达到惊人的 7234 亿美元，这比 2024 年的 5957 亿美元有了显著增长。云环境和服务已成为现代软件交付的核心，云支出也已成为 IT 预算中的一个重要组成部分。

管理这些不断增长的成本已成为一个复杂的问题。最近的行业估算表明，30% 的云支出被浪费了。原因有很多：企业通常配置的云资源超出实际所需，导致出现未被使用或利用不足的实例以及被遗忘的服务，而这些服务仍在产生费用。

在本章中，我们将深入探讨云成本管理这个棘手的问题。我们将回顾实践是如何从云计算的早期发展至今，并催生了 FinOps（财务运营）这一学科。由于碳足迹和云成本管理相互关联，我们还将探讨云成本管理如何推动环境可持续发展计划。

我们还将探讨 AI 驱动的解决方案如何应对不可预测的支出、耗时的优化任务以及多云治理的复杂性等挑战。我们将研究具体的 AI 驱动策略来优化云资源，例如利用经济高效的定价模型和管理容器化环境。此外，我们还将探讨 AI 如何赋能云治理和合规性，以确保您的组织在云投资方面既高效又安全。

云成本管理的发展演变

我们将首先探讨云成本管理如何随着时间演变，并研究 FinOps 如何提供一个框架来解决云成本管理的挑战。最后，我们将探讨自动化在 FinOps 中的重要性。

早期云采纳及其初始挑战

在云时代之前，企业通常拥有并维护自己的本地基础设施，这需要对硬件和软件进行大量前期投资（资本支出）。IT 预算通常是固定的，并与这些资产的折旧周期挂钩，从而形成了一个僵化的框架。尽管成本可预测，但这种模式难以适应不断变化的业务需求。

云计算凭借其按需、按用量付费的 IT 资源，颠覆了这一模式。支出从资本支出转变为运营费用，成本根据实际使用情况随时间摊销。这提供了更大的灵活性，以应对市场变化、扩展运营并避免过度配置，但按使用付费也带来了新的挑战。云服务的早期采用者常常因这种模式而面临意想不到的成本。对云资源使用方式的可见性有限，带来了新的挑战，控制成本成了一场艰苦的斗争。

FinOps 的兴起

早期的云先行者开发了自己的成本优化实践，以应对管理云支出的挑战。作为早期云成本管理平台之一的 Cloudability，围绕这些挑战培育了一个社区，最终在 2019 年成立了 FinOps 基金会，从而正式确立了“FinOps”这一术语。

FinOps 实践强调协作和云成本的共同所有权，以及个人和团队对云使用及其相关成本的责任。FinOps 的关键在于依赖数据和报告来理解云支出模式并识别优化机会。与 DevOps 一样，持续改进的精神对 FinOps 至关重要。FinOps 实践旨在持续进行，并随着时间的推移迭代优化云使用和成本。

FinOps 的核心原则

FinOps 基金会定义了六项核心原则来帮助组织管理云成本。具体如下：

团队需要协作

FinOps 鼓励技术、财务和业务团队之间紧密协作，以促进对云成本及其与业务目标关系的共同理解。开发人员、工程师和产品经理被授权对其云使用做出明智的决策，并为优化工作做出贡献。

决策由云的业务价值驱动

云支出决策应由其为业务带来的价值驱动，而不仅仅是成本考量。FinOps 鼓励理解在云中交付产品或服务的成本，从而制定更好的定价策略和投资决策。

人人对自己的云使用负责

个人和团队对其消耗的云资源及相关成本负责。这使得团队能够对其云使用做出负责任的选择，并为成本优化工作做出贡献。

FinOps 数据应可访问且及时

云支出数据应易于获取并保持最新，以实现及时的分析和决策。组织应利用数据分析和报告来理解云支出模式并识别优化机会。

集中式团队推动 FinOps

一个专门的 FinOps 团队（通常由 FinOps 实践者领导）推动 FinOps 实践的实施和持续改进。该团队负责费率优化，同时维持共享责任模型，使工程团队能够专注于优化其环境使用。

团队利用云的可变成本模型

FinOps 鼓励利用云的可变成本模型，根据需要弹性伸缩资源，使支出与业务需求保持一致。该原则强调使用云原生工具和策略来优化成本，例如调整资源大小、利用折扣以及自动化成本节约措施。

FinOps 的阶段

FinOps 的三个阶段——知情（Inform）、优化（Optimize）和运营（Operate）——为组织逐步改进其云财务管理提供了框架。以下是每个阶段的详细介绍。

知情（Inform）。 这个阶段侧重于了解您的云支出和使用模式。在此阶段，我们提出以下问题：

我们在云上花费了多少？

这涉及从包括云提供商计费系统在内的各种来源收集数据，以创建您的云成本的集中视图。

钱花到哪里去了？

这需要将成本分配给特定的部门、项目或业务单元。为资源打标签和使用成本分配工具对于这一步至关重要。

我们如何使用云资源？

这涉及分析使用模式，以了解不同团队和服务如何影响整体云支出。

作为这项调查的一部分，我们可以创建报告和仪表盘来可视化支出模式并识别趋势。我们还对异常检测感兴趣，使用工具来识别需要进一步调查的异常支出峰值或异常情况。

优化（Optimize）。 一旦我们了解了云支出，就该进行优化了。这个阶段侧重于识别和实施成本节约措施：

调整资源大小（Right-sizing）

分析资源利用率，并调整实例大小、存储层级和其他配置，以匹配实际需求。

利用折扣

利用云提供商提供的折扣。我们将在下一节中详细介绍这一点。

自动化成本优化

使用自动化工具来安排实例关闭、优化资源分配和强制执行成本策略。

消除浪费

识别并消除未被使用或利用不足的资源，例如空闲实例、孤立卷和未挂载的存储。

运营（Operate）。 运营阶段旨在建立管理和监控云成本的持续流程。我们将 FinOps 实践嵌入到我们的文化和工作流程中：

预算和预测

为云支出设定清晰的预算，并使用预测工具来预测未来成本。

持续监控

持续跟踪云支出和使用模式，以识别任何预算偏差或意外的激增。

自动化成本优化

通过实施脚本或使用云提供商工具来自动化常见任务，以处理诸如资源清理、调整大小和预留管理等日常活动。

通过反复迭代这三个阶段，优化成为一个持续进行的项目。

现代云成本管理挑战

随着云环境因多云和混合基础设施变得日益复杂，传统的成本管理方法已显得不足。需要采用现代策略来有效驾驭和控制这些环境中不断增长的云支出。

451 Research 受 Oracle Cloud Infrastructure 委托进行的一项 2023 年研究发现，98% 的企业正在使用或计划使用至少两家云基础设施提供商。此外，31% 的企业正在使用四家或更多云基础设施提供商。多云或混合方法有助于防止对单一供应商的依赖，并使公司能够根据不同提供商的特定优势选择最佳服务。

多云或混合方法还可以通过将工作负载分布到多个云来最大限度地减少中断的影响。这种方法还可以帮助公司遵守规定数据存储位置的数据主权法律。此外，从不同提供商中挑选最具成本效益的服务和定价模型的能力，为优化云支出带来了重要的机会。

除了增加操作复杂性之外，管理多云或混合环境中的云成本还带来了独特的挑战。每个云提供商都有自己的计费系统，具有不同的格式、指标和报告工具。这使得难以获得所有平台支出的统一视图，尤其是在成本数据分散在不同部门或团队内部时。此外，云提供商具有复杂的定价模型，难以在不同平台之间进行比较。这使得准确地将成本分配给特定项目、部门或业务单元变得具有挑战性。

AI 驱动的云成本优化策略

AI 可以帮助您掌控云支出。该技术的优势在于它能够处理海量生成的数据，识别出人类几乎不可能检测到的模式和异常。将 AI 应用于云计算成本管理，不仅能为我们提供当前支出的洞察，还能以惊人的准确性预测未来的云使用情况。AI 算法，例如长短期记忆（LSTM）和双向 LSTM 网络以及决策树回归，可以提前数周甚至数月预测计算需求。在本节中，我们将探讨在不影响性能的情况下降低云账单的实用策略，并将探讨 AI 如何帮助您调整资源大小、利用折扣以及自动化成本控制，同时支持您的业务目标。

调整云资源大小

调整资源大小是负责任的云成本管理的核心。这是一种优化云资源分配以匹配应用程序和工作负载实际需求的做法。调整资源大小是一项关键策略，它确保您既不会供应不足（可能导致性能问题），也不会过度供应（可能导致不必要的成本）。团队通常在部署服务或应用程序时，出于对性能不佳的担忧，会分配超出实际所需的资源。如果没有准确的使用数据，就很难精确估计所需资源。配置不当的自动化扩展也可能导致资源过度分配。

虽然计算资源（虚拟机和容器）通常是调整资源大小工作的最初重点，但它们也适用于其他云资源，包括：

存储

调整存储大小涉及根据使用模式选择合适的存储层级和卷。这涵盖了块存储（如 Amazon EBS 或 Google Persistent Disk）、文件存储和对象存储（如 Amazon S3 或 Google Cloud Storage）。

数据库

调整数据库大小涉及选择正确的数据库实例类型、存储配置以及数据库性能和容量，以降低成本。

网络

调整网络大小包括优化负载均衡器、VPN 网关和带宽等网络资源的使用。调整大小有助于最大限度地减少与过度配置的网络资源相关的非必要成本。

FinOps 知情阶段所需的云成本可见性

有效的优化需要理解您的资源利用模式和相关成本。这就是 FinOps 知情阶段的作用所在。为了精确理解云成本，工程师必须能够访问详细的云分析数据，这些数据突出显示了计算、存储、内存及其他资源的使用方式以及它们如何转化为实际支出。

这可能很复杂。通常，成本由财务团队管理，工程师甚至可能无法访问财务数据。即使他们能访问，他们也可能对他们的云资源如何实际转化为具体的金钱只有有限的了解。挑战在于向工程师提供清晰、简洁、可操作的可见性，让他们了解其应用程序所消耗的特定资源的相关成本。这在复杂、多应用或多租户的云环境中尤其困难，因为成本可能会分散到许多资源上。

现代云成本管理工具，如 Harness CCM 和各种云提供商工具，通过向工程师提供自助式可见性来弥合这一鸿沟，使他们能够看到其应用程序、微服务、集群和环境的真实成本。这些工具赋予工程师权力，提供他们直接管理云成本所需的上下文，而无需依赖财务或运营团队提供信息。与仅限于基本基础设施视图的传统系统不同，现代工具与云服务集成，提供详细的应用程序级成本数据。

从知情到优化

一旦您对云使用和成本有了清晰的认识，就可以进入 FinOps 的优化阶段了。您可以根据数据做出决策，调整云资源，使其更高效、更具成本效益。通过对成本和使用模式的可见性，您可以自信地进行调整，使其同时符合性能和预算限制。

AI 驱动的工具在此变得不可或缺，消除了手动监控和调整资源以满足需求的必要。通过持续监控以及空闲资源检测和资源使用分析等功能，这些工具可以帮助识别效率低下之处，并推荐调整或自动调整 CPU、内存和存储配置。

然而，优化应循序渐进。从小规模、增量式的改变开始，并根据观察到的影响不断完善您的策略。AI 驱动的工具可以通过预测未来的使用情况，并利用过去的小幅变化作为反馈来指导后续的微调操作，从而帮助调整资源。这种迭代过程是 FinOps 运营阶段的关键方面。通过以这种方式微调您的云环境，您可以验证性能需求，确保您的应用程序高效运行，同时不牺牲用户体验或应用程序性能。

利用承诺用量定价和竞价型实例

利用承诺用量定价模型和竞价型实例是降低云成本的额外策略。

承诺用量定价涉及在特定期限内承诺使用一定水平的云资源，以换取显著折扣。由 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 等主要云提供商提供，这些模型——通常被称为预留实例（Reserved Instances）或承诺使用合同（Committed Use Contracts）——与按需定价相比，可节省高达 80% 的成本。更长的承诺期（通常为一到三年）和更高的预付款可带来最大的折扣。例如，AWS 的预留实例对计算资源提供 30% 到 72% 的折扣，而 Google Cloud 的承诺使用合同则在计算、存储及其他服务方面提供类似的节省。这些产品非常适合可预测的工作负载，例如稳定运行的应用程序，但需要准确的用量预测以避免过度或不足配置。

另一方面，竞价型实例通过以大幅折扣（比按需价格低 90%）利用未使用的云容量，提供了一种动态的成本削减方式。这些实例非常适合非关键、灵活的工作负载，如批处理、数据分析或开发环境，因为它们可以在极短的通知下被中断。通过将承诺用量定价用于稳定工作负载，将竞价型实例用于灵活或瞬时任务，企业可以实现成本效率和操作灵活性的强大平衡。高级工具和 AI 驱动的预测可以帮助组织有效驾驭这些模型，确保最佳的资源分配和最大的成本节约。

关键考量

在利用承诺用量定价模型和竞价型实例优化云成本时，您需要考虑它们独特的优势和挑战，以最大限度地发挥其价值，同时降低潜在风险。

承诺用量定价模型非常适合可预测、稳定的工作负载。然而，它们需要对长期（通常为一到三年）的资源使用进行准确预测。误判使用量可能导致过度承诺，造成资源利用不足和成本浪费，或者承诺不足，可能导致更高的按需费用。灵活性也受到限制，因为这些承诺会根据提供商将业务锁定在特定的实例类型、区域或服务层级。为应对这些挑战，您必须建立以下实践：

• 分析历史使用数据以提高预测准确性。
• 在可用时使用可转换或灵活选项，以根据需求变化调整承诺。
• 定期监控和优化资源使用，使其与承诺保持一致。

竞价型实例的瞬时性（可能在很少通知的情况下被终止）需要仔细规划和工作负载适应。您必须：

• 确保工作负载能够容忍中断而不会产生显著影响。
• 实施检查点或自动化作业恢复机制，以最大限度地减少中断。
• 监控市场趋势以预测竞价型实例的可用性和价格波动。

结合承诺用量定价用于稳定工作负载和竞价型实例用于灵活任务的混合策略可以提供两全其美的优势：可预测的成本节约和低成本的动态扩展。为了有效实施混合策略，您的实践必须：

• 评估工作负载特性，以确定承诺用量资源和竞价容量的适当组合。
• 利用自动化工具，如云原生自动扩缩和工作负载编排系统，优化使用。
• 持续评估和完善策略，以适应不断变化的业务需求和工作负载模式。

AI 如何提供帮助

显然，在承诺用量定价模型和竞价型实例之间进行优化很快就会变得复杂。现代 AI 工具，包括生成式 AI，可以通过准确预测、动态优化和无缝自动化来帮助克服这些挑战。

对于承诺用量定价，AI 代理（例如 Harness FinOps Agent）可以分析历史使用模式并精确预测未来的资源需求，从而降低过度承诺或承诺不足的风险。AI 工具还可以识别预留资源和按需资源的理想组合，同时持续监控和调整承诺以适应不断变化的工作负载。此外，AI 系统可以检测资源消耗异常，确保企业避免效率低下或受到处罚。

对于竞价型实例优化，AI 可以通过预测可用性和价格趋势来解决其不可预测性，从而为容忍中断的工作负载实现更智能的调度。AI 驱动的工作负载编排工具自动化任务的部署和扩展，当竞价型实例中断时，动态地将其转移到备用资源。此外，AI 优化检查点和恢复过程，确保工作负载能够高效恢复，同时最大限度地减少停机时间。这对于批处理或数据分析等任务尤为有价值。

通过整合这两种模型，AI 可以创建一种智能混合策略，平衡预留资源的成本效益与竞价型实例的灵活性和低价。它确保根据工作负载需求进行最佳资源分配，预测需求激增以主动调整资源，并为持续成本优化提供可操作的洞察。

使用 AI 管理容器成本

容器化架构在现代应用开发中扮演着重要角色。容器将应用程序及其依赖项打包成轻量级、可移植的单元，使其能够在不同环境中一致运行。这些容器在节点上运行，节点是提供底层资源的物理或虚拟机（通常称为实例）。多个节点组合形成一个集群，这是一个协同工作的机器组，用于运行和管理容器。在一个节点内，容器通常被分组为Pod，它们共享资源并作为一个单一的操作单元一起部署。这些集群的管理通过编排完成，其中 Kubernetes 等工具自动化容器的部署、扩展和生命周期管理。

虽然容器化架构提供了无与伦比的可移植性、资源效率和跨多样环境的适应性，但管理容器化环境的云成本与管理虚拟机（VM）环境的成本有所不同。共享的底层基础设施使成本跟踪变得复杂。在 VM 环境中，每个虚拟机都是一个独立的单元，拥有固定的资源，因此成本更容易分配。然而，当多个容器运行在单个服务器实例上时，您的云账单只会提供底层服务器的使用情况，而不是单个容器的使用情况。这使得难以准确理解容器之间的使用成本，因为您需要更详细的信息来了解 CPU 和内存等资源是如何共享的。可见性不足给成本归因带来了挑战，使得在容器层面跟踪和管理费用变得更加困难。

容器化并没有消除对 FinOps 的需求；相同的财务问责制和成本优化原则对于容器化应用程序仍然至关重要。除非您依赖云托管的容器平台，否则您必须收集关于运行中的容器如何利用服务器资源的补充数据。这包括跟踪每个容器在共享服务器实例上消耗的 CPU、内存和存储的比例。将这些细粒度的资源使用数据与您的云账单信息配对，可以实现准确的成本分配，确保团队和应用程序对其资源消耗负责。如果没有这种级别的洞察力，在容器化环境中有效管理和优化成本将变得具有挑战性。

AI 再次可以发挥重要作用。AI 帮助的一个关键方式是通过智能资源分配：它分析历史使用模式和工作负载，预测容器的资源需求，建议 Pod 的最佳配置、扩展策略和节点大小。这减少了过度配置，使容器仅拥有所需的资源而不会浪费容量。此外，AI 实现了动态工作负载扩展，在低使用期间自动缩减工作负载，这补充了 Kubernetes 自动扩展功能，从而最大限度地节省成本。

AI 还通过预测和警报改善成本控制。通过分析历史使用情况和识别趋势，AI 模型可以预测未来的 Kubernetes 相关成本，提供准确的预测，帮助团队有效规划预算。警报可以通知利益相关者潜在的预算超支，从而在成本失控之前采取纠正措施。此外，AI 可以智能地在集群、节点甚至区域之间调度工作负载，以最大限度地减少云支出，同时保持性能、合规性和可靠性。

将成本节约目标与业务目标对齐

虽然 AI 可以更容易地实现成本节约，但请记住 FinOps 的原则是决策由云的业务价值驱动。我们必须权衡云成本节约与我们对质量、速度和创新的业务需求。

考虑一家大型零售公司准备在销售旺季前推出一个新平台。其主要目标是确保平台顺利成功上线，即使这意味着更高的初始云成本。按时且完美上线所带来的收入增长，以及提供卓越的客户体验，可能远比立即降低云成本更为重要。零售商可能会接受更高的初始费用，以确保成功上线，因为他们知道从长远来看可以优化云使用并降低成本。

虽然成本节约是一个关键考虑因素，但请记住，战略性投资以最大化业务效益同样重要。在考虑支出时，应同时考虑诸如实现快速扩展以加速增长、增加收入、加快交付时间、提高客户满意度和降低劳动力成本等因素。

自动化云治理和合规性

到目前为止，我们已经探讨了 FinOps 的核心原则，并研究了优化云资源的策略方法，包括调整资源大小、利用折扣以及管理容器化环境。但您如何确保这些实践得到一致应用并与组织的更广泛目标保持一致呢？这就是云成本治理发挥作用的地方。云治理框架是一套策略、程序和最佳实践，用于定义组织如何使用和管理其云资源。可以将其视为安全高效云采用和成本管理的蓝图。在本节中，我们将探讨一个强大的治理框架如何将云财务管理的各个方面联系起来。最后，我们将研究自动化和 AI 在执行治理策略中可以发挥的作用。

实施云治理策略

为您的云策略设定明确目标是创建稳固的云成本治理框架的第一步。这有助于确保您的云运营与业务优先级（如成本管理、驱动创新和支持增长）保持一致。与您的策略相关的具体成功指标可能包括将云浪费减少 20%、实现 95% 的标签合规性或将月度成本差异限制在 5% 以内。

有效的治理策略应涵盖以下领域：

成本可见性

这包括诸如您的资源标签策略等考量，我们将在下一节中详细介绍。成本可见性策略还可以包括配置意外成本飙升的警报，使用诸如 Google Cloud Billing 或与 Slack 或电子邮件通知集成的自定义脚本等工具。

预算和预测

策略应设定团队特定的预算，并为不可预见的增长留有缓冲。

优化流程

策略应包括优化实践，例如定期分析资源使用情况并调整实例大小以更好地匹配工作负载，为可预测的工作负载预购预留实例或节省计划，以及为容错工作负载使用竞价型实例以降低计算费用。

安全与合规性

最后，策略应实施 RBAC 以根据用户角色限制资源访问。自动化检查以确保符合 GDPR 或 HIPAA 等法规，使用 Prisma Cloud 或 AWS Security Hub 等工具。

AI 和自动化使自动执行策略变得更容易，减少了错误或疏漏的可能性。例如，AI 驱动的工具可以为资源添加或检查标签，并在不遵守策略时发送实时警报。这些工具还可以帮助分析基础设施并建议可以设置的策略，以改善整体成本、安全和合规性状况。此外，它们通过标记异常活动来帮助避免意外的成本飙升，并确保系统在无需持续手动检查的情况下保持合规。

自动化还简化了容易出现人为错误的过程，例如设置访问控制或分配资源。通过自动化这些任务，您可以降低安全问题的风险，并提高云环境运行的流畅性。将自动化与明确的策略相结合，可确保云使用保持成本效益、安全并与组织目标保持一致。

通过自动化强制执行预算护栏

在强制执行预算护栏方面，自动化至关重要，尤其是在动态资源分配的环境中。预算超支通常是由资源不受控制的激增、意外的使用峰值或未能实时监控成本造成的。当支出接近预设阈值时，监控、警报和行动机制可以自动执行策略，例如关闭利用不足的资源、缩减实例规模或在支出接近预设限额时限制新的资源配置。这确保了成本保持在财务目标之内，而无需仅仅依赖容易出现延迟和错误的手动干预。

AI 可以更进一步，预测成本何时可能超出预算。该技术可以预测支出何时会超出预算，并自动采取措施加以阻止。例如，AI 系统可能会发现某个项目的云资源使用量增长迅速，并预测到月底将超出预算。系统随后可以采取行动，或许通过调整资源以选择更便宜的选项，或通知团队进行调整。例如，在大型促销活动期间，AI 可以确保所需资源到位，同时不让成本失控，自动平衡成本和性能。AI 工具还有可能将销售数据、员工数量和行业市场动态等外部业务指标与历史使用模式以及与这些外部因素的相关性相结合，将其纳入预测引擎。

通过自动化确保标签合规性

成本分配是云成本管理的基础，因为它提供了云资源如何被消耗以及由谁消耗的透明度。准确地将成本归因于特定的团队、项目或应用程序，可以建立问责制并鼓励负责任的云使用。这种透明度确保每个团队都参与到成本优化工作中。

标签是成本分配的关键。标签是附加到云资源的元数据标签，提供其用途和所有权信息。例如，您可以将“环境”标签设置为“生产”、“开发”或“测试”，以区分不同阶段的资源使用情况。您可以使用“成本中心”标签将资源链接到业务单元或预算。云账户是成本分配的另一个工具。通过创建分层账户系统——通常由一个根账户管理不同环境、团队或项目的子账户——您可以在保持单个账户灵活性的同时集中计费和治理。标签与云账户层级结构相结合，可以实现准确的成本跟踪和分配。例如，为虚拟机（VM）打上相关标签，可以轻松筛选和分析云账单，从而了解按项目、部门或应用程序划分的支出模式。

有效的标签策略应全面且在整个组织内易于理解。该策略应定义要跟踪的关键信息，例如项目名称、部门和应用程序名称，并使用清晰、简洁和一致的标签名称。

需要合适的工具来确保您所需的标签得到一致使用。手动打标签可能力不从心，尤其是在复杂的多云环境中。人为错误可能导致不一致、标签缺失或值不正确，从而阻碍成本分配和资源跟踪。自动化可以在此强制执行标签策略并验证所有云平台上的标签值。

自动化工具还可以定期审计标签，以识别、修复或报告不合规资源，确保整个云资产的统一性和准确性。这不仅节省时间并减少错误，还加强了您的云治理和成本优化工作。AI 还可以帮助将多个相似的标签变体规范化为统一的标签变体，从而降低噪音。

共享平台和服务的成本分配

成本分配的另一个挑战是共享平台和服务的使用，这是现代云架构的常见特性。当基础设施或资源在团队和应用程序之间共享时，准确划分成本变得更加复杂。现代 AI 驱动的工具擅长根据资源使用模式和依赖关系来归因成本。

通过云成本管理实现环境可持续发展目标

随着组织迁移到云端，将成本管理策略与可持续发展目标相结合，可以帮助您同时降低运营费用和减少环境影响。除了通常只关注省钱之外，一种绿色的云成本管理方法还包括积极选择环保选项和跟踪您的环境足迹。以下实践说明了如何实现这些双重效益：

调整云资源大小并优化

持续监控云使用情况，以识别并消除未被充分利用或空闲的资源。调整资源大小确保只配置必要的资源，从而降低成本和能耗。实施自动扩缩机制，根据实时需求调整资源分配，防止过度配置和不必要的能源消耗。您还可以实施自动停止功能，关闭未使用的资源，从而为它们实现零碳足迹。

利用可再生能源和绿色云提供商

选择运营数据中心由可再生能源供电的云服务提供商。例如，Google Cloud Platform 在某些区域使用 100% 可再生能源，使组织能够通过环保基础设施选择来减少其碳足迹。您还应优先选择碳排放强度较低的提供商和区域。

实施成本分配和问责制

将云成本分配给每个部门、项目或团队，以提高可见性并鼓励负责任的资源使用。这不仅优化了支出，还促进了可持续发展工作的问责制。使用标签、标准化工作流程和自动化治理策略，以确保资源高效利用并符合可持续发展目标。

采用节能型工作负载调度

安排非紧急或批处理工作负载在非高峰时段或能源成本和碳排放强度较低的区域运行，进一步降低支出和排放。利用 AI 驱动的工具分析使用模式，并推荐最佳工作负载放置方案，以实现成本和环境双重效益。

将可持续性指标整合到云策略中

组建“绿色团队”，负责设定和跟踪温室气体排放、能源消耗和水资源使用等可持续性目标。您还可以将可持续性 KPI 纳入云管理仪表盘（例如 AWS 提供的仪表盘），并通过游戏化方式激励团队寻找创新方法，以同时降低成本和环境影响。

跟踪碳足迹

使用提供碳足迹跟踪功能的云管理平台，以衡量云使用的环境影响并生成碳抵消。诸如 Cloud Carbon Footprint 和 Harness Cloud Cost Management 之类的工具为组织提供了最佳估算，以衡量、监控和减少云支出及相关的碳排放。您还可以将云成本优化所节省的资金重新投入到碳信用或其他环保倡议中，将财务效率转化为可衡量的气候行动。

通过结合这些策略，组织可以将成本节约直接与可持续发展目标关联起来。这种方法不仅提升了运营和财务绩效，还表明了在数字时代对环境管理的明确承诺。

AI 在云成本管理中的未来

云成本管理工具正在迅速发展，以利用 AI 洞察力来简化云使用优化工作。我们看到一个未来，AI 将通过创新的新功能为云成本管理赋能。

例如，自然语言接口和对话式 AI 有望使云成本管理更易于访问。新兴的界面将使用户能够以简单、对话的方式与复杂系统交互。用户无需浏览仪表盘或解读详细报告，只需提问“本月我的云支出主要由什么驱动？”或“哪些服务超出了预算？”即可获得清晰、可操作的答案。这降低了非技术利益相关者的技术门槛，并使组织内的各个团队都能够使用云成本数据。例如，FinOps 实践者可以使用集成到 Slack 或 Microsoft Teams 中的对话式 AI 工具，请求“显示超出预算的前五个项目”，并即时获得列表以及优化建议。

我们还看到 AI 在平衡成本节约和最小化云使用对环境影响方面发挥着越来越重要的作用。优化工作负载、调整资源大小以及使用节能的云区域通常可以实现这两个目标，尽管可持续发展工作有时可能需要前期投资。AWS、Google Cloud 和 Azure 已经提供了诸如客户碳足迹工具（Customer Carbon Footprint Tool）、碳感知套件（Carbon Sense Suite）和可持续性计算器（Sustainability Calculator）等工具，以帮助深入了解云使用的碳影响。

这些只是 AI 将为帮助我们管理云使用带来的一些功能示例。云服务既强大又复杂。现在和未来，使用 AI 和现代工具将帮助您优化资源分配、利用成本效益高的定价模型，并在云中实现更大的财务控制和可持续性。

总结

随着各行业云支出的激增，管理云成本已成为组织日益复杂且紧迫的问题。从传统的本地基础设施向基于云的环境的转变带来了更大的敏捷性和可扩展性，但也引入了新的成本不可预测性和运营复杂性。为此，FinOps 学科应运而生，强调跨职能协作、共同责任以及利用实时数据来优化云支出并最大化业务价值。

现代策略利用 AI 和自动化来解决资源过度配置、多云复杂性以及成本分配等问题，从而实现调整资源大小、利用承诺用量定价和竞价型实例以及高效管理容器化环境等实践。AI 驱动的工具改善了可见性、预测能力和治理策略的执行。它们自动化诸如标签、异常检测和预算护栏等任务，以确保成本控制、合规性，并与业务和可持续发展目标保持一致。最终，将 AI 和自动化整合到云成本管理中，赋能组织优化支出、提高运营效率并支持环境可持续发展倡议。