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云計算成本效益：優(yōu)化IT性能，減少企業(yè)支出
由于眾多企業(yè)用戶將他們IT環(huán)境的更多負載遷移至云，云供應商們也各自快速發(fā)展了一批不同的、易于部署的、功能完備的服務集合。
成本效益當然是企業(yè)的一大關注點，但除了將諸如數(shù)據(jù)倉庫、商業(yè)智能和分析環(huán)境等IT業(yè)務遷移至云的潛在成本優(yōu)勢之外，還有四個因素讓云成為CIO們眼中極具吸引力的選擇：將業(yè)務功能遷移至云平臺后，確保他們系統(tǒng)保持最新更新狀態(tài)和現(xiàn)代化的能力；訪問可部署在最新和最好硬件平臺上的虛擬化系統(tǒng)，從而減少硬件過時的可能性；云主機所提供服務種類日益增多；以及將系統(tǒng)管理和維護等工作委托給云供應商的能力。從對數(shù)據(jù)倉庫、分析與報告環(huán)境進行革新和現(xiàn)代化的角度來看，云服務一詞實際上涵蓋了范圍廣泛的資源和功能。這些資源與功能包括且不限于：
1）數(shù)據(jù)存儲：有幾種不同的、現(xiàn)成可用的大規(guī)?？蓴U展存儲選項，例如文件存儲(類似于傳統(tǒng)的分層文件系統(tǒng))、塊存儲或對象存儲，其中數(shù)據(jù)項是以對象形式進行存儲的，另外還配備了用于描述數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)，從而簡化可訪問性。
2）計算平臺：每一家云供應商都允許用戶以不同的CPU、內存和臨時存儲的配置指定和啟動平臺。其成本取決于運行計算任務所需的資源。
3）數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)：從傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)到更復雜的N哦SQL數(shù)據(jù)庫，再到列導向和內存內數(shù)據(jù)庫等選項都針對性能進行了優(yōu)化。
4）大數(shù)據(jù)分析環(huán)境：供應商們還支持各種大數(shù)據(jù)應用件，其中包括Hadoop、Spark、數(shù)據(jù)流功能以及大規(guī)模數(shù)據(jù)倉庫等。
5）網絡與負載平衡：旨在以預設計算配置管理不同節(jié)點的運行性能。
6）新興服務：這是最有趣的一類，其選項包括機器學習、非結構化搜索、文本分析、語音與自然語言API、數(shù)據(jù)可視化以及其他功能。
遷移至云平臺的決策為用戶帶來了一些靈活性，他們可以在云供應商配合下從一系列計算平臺、存儲、應用程序、數(shù)據(jù)庫等服務選項，以及管理工具、開發(fā)人員工具、安全管理功能、系統(tǒng)監(jiān)控等其他功能中進行選擇。在很多情況下，云供應商將提供平臺和對服務的訪問，他們還會與您的數(shù)據(jù)消費者一起了解他們的分析需求。他們還將幫助您設計、實施和管理您的業(yè)務智能平臺，所有“即服務”。
對于成本敏感的企業(yè)來說，在全面實施云戰(zhàn)略之前，更好地理解云計算經濟學是非常重要的?？赡軙嬖谥恍┳屓舜蟪砸惑@的隱藏成本，從而影響對于存儲類型、計算平臺、數(shù)據(jù)訪問模式和服務的決策，這些決策在相當大的程度上取決于總體支出預期。這個成本模式可能會有些混亂，特別是當所使用的度量單位不一定匹配時——即便是來自于同一供應商的不同服務亦是如此，當試圖進行同類服務比較時也不要介意不同的供應商。
考慮如下這些示例：
1、計算——通常是指基于虛擬CPU或機器內核的數(shù)量、內存容量以及在某些情況下與虛擬機相關聯(lián)臨時存儲進行配置的資源；
2、存儲——可以根據(jù)所請求的存儲容量、存儲對象的數(shù)量、請求的數(shù)量以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸拋矶▋r；
3、數(shù)據(jù)庫——可根據(jù)在指定配置的虛擬服務器上使用數(shù)據(jù)庫的單位時間價格來收取費用。而更復雜的高性能數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫服務將產生更高的費用。
其他服務則是在使用時收取費用。例如，可考慮允許用戶對持久對象存儲執(zhí)行SQL查詢并按照查詢支付費用的供應商。但是，這個服務的成本包括了基于數(shù)據(jù)訪問數(shù)量的單次查詢扁平成本，以及將查詢結果存回對象存儲的成本。如果使用未壓縮的數(shù)據(jù)，多次執(zhí)行這樣的查詢可能會導致更高的費用。但如果以壓縮格式存儲數(shù)據(jù)并以列狀數(shù)據(jù)布局進行部署，那么查詢返回的數(shù)據(jù)將會更少，總體成本也會有所降低。更新用戶的分析環(huán)境了解可用的平臺和服務可為制定更新用戶報告與分析環(huán)境的計劃提供了起點。實施一個現(xiàn)代化的環(huán)境將實現(xiàn)兩個目標：首先，它將把現(xiàn)有的功能遷移至一個成本更低、但性能更高的平臺上；其次，也許更重要的是它可以實現(xiàn)創(chuàng)新分析功能的應用，其中包括實時獲取多個數(shù)據(jù)流、諸如機器學習和人工智能的算法應用程序，以及集成的實時分析。
但是，過多的選項如何實現(xiàn)系統(tǒng)可用性、數(shù)據(jù)可用性、整體性能和持續(xù)成本的平衡能力變得更復雜了。針對其中某一個變量進行優(yōu)化配置可能會導致其他一個或多個變量的影響變差。例如，一個將每個事務映射到其自己的數(shù)據(jù)對象的數(shù)據(jù)部署布局可能會減輕數(shù)據(jù)訪問的難度，但是隨著事務數(shù)量的增長，相關的數(shù)據(jù)對象數(shù)量也會增加。因此，這樣做會增加對象存儲的成本，因為其收費是按照對象數(shù)量來計算的。另一方面，在較少數(shù)量的文件中收集眾多記錄并作為對象進行存儲可降低單個對象的成本，但是訪問特定記錄需要訪問更大量的數(shù)據(jù)，從而增加了數(shù)據(jù)傳輸成本。
換而言之，“云計算經濟學”成為了系統(tǒng)設計眾多因素中的一個重要變量。當考慮將數(shù)據(jù)倉庫、商業(yè)智能、報告與分析功能遷移至云時，評估數(shù)據(jù)使用模式、確定信息模型的類型以及評估用戶群體需求是非常重要的。與云供應商開展合作，找出涉及數(shù)據(jù)架構、服務與應用程序設計相關的最佳方法，從而優(yōu)化數(shù)據(jù)可用性、數(shù)據(jù)利用率、系統(tǒng)性能與費用支出。
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