از آنجا که شرکت ها به طور فزاینده بار کار را به ابر مهاجرت می کنند ، مدیریت هزینه های مرتبط به یک تبدیل شده است عامل بحرانیبشر تحقیقات نشان می دهد که تقریباً یک سوم هزینه های عمومی ابری با گارتنر کار مفیدی ایجاد نمی کند تخمین این زباله در 30 ٪ هزینه های جهانی سالانه. مهندسان به عملکرد قابل اعتماد احتیاج دارند در حالی که تیم های مالی به دنبال هزینه های قابل پیش بینی هستند. با این حال ، هر دو گروه به طور معمول تنها پس از دریافت فاکتورها ، بیش از حد را کشف می کنند. هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده های استفاده در زمان واقعی و خودکار سازی مراحل بهینه سازی روتین ، این شکاف را به هم می زند. این به سازمانها کمک می کند تا ضمن کاهش زباله در سیستم عامل های اصلی ابری ، خدمات پاسخگو را حفظ کنند. در این مقاله چگونگی دستیابی به کارآیی هزینه ، توصیف استراتژی های عملی ، و توضیح می دهد که چگونه تیم ها می توانند آگاهی هزینه را در مهندسی و عملیات مالی ادغام کنند.
درک مشکل هزینه ابر
خدمات ابری راه اندازی سریع سرورها ، پایگاه داده ها یا صف های رویداد را آسان می کند. با این حال ، این راحتی همچنین باعث می شود که از منابع بیکار ، ماشین های بزرگ یا محیط های آزمایشی غیر ضروری غافل شوید. خمیده گزارش که 28 ٪ از هزینه ابر استفاده نمی شود ، در حالی که بنیاد FINOPS یادداشت ها این “کاهش زباله” در سال 2024 به اولویت اصلی پزشکان تبدیل شد. به طور معمول ، نتایج بیش از حد از چندین تصمیم کوچک – مانند رها کردن گره های اضافی ، اختصاص ذخیره اضافی یا پیکربندی نادرست خودکار ، به جای یک اشتباه واحد. بررسی های سنتی هزینه ها هفته ها بعد اتفاق می افتد ، به این معنی که اصلاحات پس از صرف پول در حال حاضر وارد می شوند.
هوش مصنوعی به طور موثری با این مسئله مقابله می کند. مدل های یادگیری ماشین تقاضای تاریخی را تجزیه و تحلیل می کنند ، الگوهای را تشخیص می دهند و توصیه های مداوم را ارائه می دهند. آنها ارتباط ، عملکرد و هزینه ها را در خدمات مختلف همبستگی دارند و استراتژی های واضح و عملی را برای بهینه سازی هزینه ها ایجاد می کنند. هوش مصنوعی می تواند سریعاً هزینه های غیر طبیعی را شناسایی کند و به تیم ها این امکان را می دهد تا به جای اینکه هزینه ها را بدون توجه به آنها افزایش دهند ، سریعاً مشکلات را برطرف کنند. هوش مصنوعی به تیم های مالی کمک می کند تا پیش بینی های دقیقی را تولید کنند و مهندسان را قادر می سازد که چابک بمانند.
استراتژی های بهینه سازی هزینه AI محور
AI از طریق چندین روش مکمل ، راندمان هزینه ابر را افزایش می دهد. هر استراتژی پس انداز قابل اندازه گیری را به طور مستقل ارائه می دهد و در کنار هم چرخه ای تقویت کننده بینش و عمل ایجاد می کنند.
- قرار دادن بار کار: هوش مصنوعی هر بار کاری را با زیرساخت هایی که نیازهای عملکرد را با کمترین قیمت مطابقت می دهد مطابقت دارد. به عنوان مثال ، ممکن است تعیین کند که API های حساس به تأخیر باید در مناطق پریمیوم باقی بمانند ، در حالی که مشاغل تجزیه و تحلیل یک شبه می توانند در مناطق با تخفیف در مناطق کم هزینه تر اجرا شوند. با تطبیق تقاضای منابع با قیمت گذاری ارائه دهنده ، هوش مصنوعی از هزینه های غیر ضروری برای ظرفیت حق بیمه جلوگیری می کند. بهینه سازی چند ابر غالباً بدون تغییر کد موجود ، به پس انداز قابل توجهی می رسد.
- تشخیص ناهنجاری: مشاغل نادرست پیکربندی شده یا اقدامات مخرب می تواند باعث افزایش سنبله هایی شود که تا صورتحساب پنهان باقی می مانند. AWS برای تشخیص ناهنجاری هزینهبا مدیریت هزینه لاجوردوت توصیه کننده Google Cloud از یادگیری ماشین برای نظارت بر الگوهای استفاده روزانه استفاده کنید و به تیم ها هشدار دهید وقتی هزینه ها از استفاده عادی منحرف می شوند. هشدارهای اولیه به مهندسان کمک می کند تا قبل از افزایش هزینه های قابل توجه ، به سرعت منابع مشکل ساز یا استقرار معیوب را بررسی کنند.
- حقوقی: سرورهای بزرگ نشان دهنده مشهودترین شکل زباله است. ابر گوگل تجزیه و تحلیل هشت روز از داده های استفاده و انواع دستگاه های کوچکتر را توصیه می کند که تقاضا به طور مداوم کم باشد. مشاور لاجورد مشابه است رویکرد به ماشینهای مجازی ، پایگاه داده ها و خوشه های Kubernetes. سازمان هایی که به طور مرتب این توصیه ها را اجرا می کنند ، به طور معمول هزینه های زیرساخت ها را 30 ٪ یا بیشتر کاهش می دهند.
- بودجه ریزی پیش بینی: پیش بینی هزینه های آینده هنگامی که به طور منظم در حال نوسان باشد ، چالش برانگیز می شود. پیش بینی AI محور ، بر اساس داده های هزینه تاریخی ، پیش بینی های دقیق هزینه را به تیم های مالی ارائه می دهد. این پیش بینی ها مدیریت بودجه فعال را قادر می سازد و به تیم ها امکان می دهد در صورت ریسک بیش از بودجه خود ، پروژه ها را زودتر مداخله کنند. ویژگی های یکپارچه What-IF نشان دهنده تأثیر احتمالی راه اندازی خدمات جدید یا اجرای کمپین های بازاریابی است.
- خودکار پیش بینی: خودکار سازی سنتی به تقاضای زمان واقعی واکنش نشان می دهد. با این حال ، مدل های هوش مصنوعی استفاده از آینده را پیش بینی کرده و منابع را به صورت فعال تنظیم می کنند. به عنوان مثال ، Google پیش بینی خودکار تجزیه و تحلیل استفاده از CPU تاریخی برای مقیاس کردن منابع دقایقی از سنبله های پیش بینی شده. این رویکرد نیاز به ظرفیت بیش از حد بیکار را کاهش می دهد و ضمن حفظ عملکرد ، هزینه ها را کاهش می دهد.
اگرچه هر یک از این استراتژی ها برای پرداختن به اشکال خاص زباله مانند ظرفیت بیکار ، سنبله های استفاده ناگهانی یا برنامه ریزی ناکافی بلند مدت طراحی شده است ، اما یکدیگر را تقویت می کنند. حقوقی باعث کاهش پایه ، پیش بینی قله های پیش بینی خودکار و پرچم های تشخیص ناهنجاری می شود. قرار دادن بار کار وظایف را به محیط های اقتصادی تر تغییر می دهد و بودجه ریزی پیش بینی کننده این بهینه سازی ها را به برنامه های مالی قابل اعتماد تبدیل می کند.
ادغام هوش مصنوعی در DevOps و FinOps
ابزارها به تنهایی نمی توانند پس انداز کنند مگر اینکه در گردش کار روزانه ادغام شوند. سازمان ها باید معیارهای هزینه را به عنوان داده های اصلی عملیاتی که برای تیم های مهندسی و دارایی قابل مشاهده در طول چرخه عمر توسعه است ، درمان کنند.
برای DevOps ، ادغام با شروع می شود خطوط لوله CI/CDبشر زیرساخت الگوهای باید قبل از استقرار ، چک های هزینه خودکار را انجام دهند و تغییراتی را که باعث افزایش قابل توجهی هزینه ها بدون توجیه می شود ، مسدود می کند. هوش مصنوعی می تواند به طور خودکار بلیط منابع بزرگ را مستقیماً در تابلوهای وظیفه توسعه دهنده تولید کند. هشدارهای هزینه که در داشبوردهای آشنا یا کانال های ارتباطی ظاهر می شوند ، به مهندسان کمک می کند تا به سرعت مسائل مربوط به هزینه را در کنار نگرانی های عملکرد شناسایی و حل کنند.
فای تیم ها برای اختصاص و پیش بینی هزینه های دقیق از هوش مصنوعی استفاده می کنند. هوش مصنوعی می تواند هزینه ها را به واحدهای تجاری اختصاص دهد حتی اگر برچسب های صریح با تجزیه و تحلیل الگوهای استفاده از دست بروند. تیم های امور مالی پیش بینی های نزدیک به زمان واقعی را با مدیران محصول به اشتراک می گذارند و تصمیمات مربوط به بودجه بندی فعال را قبل از راه اندازی ویژگی امکان پذیر می کنند. جلسات منظم FINOPS از بررسی هزینه های واکنشی به برنامه ریزی آینده نگر که توسط AI Insights هدایت می شود ، تغییر می کند.
بهترین شیوه ها و مشکلات رایج
تیم های موفق با بهینه سازی هزینه ابر AI محور چندین روش اصلی را دنبال می کنند:
- اطمینان از داده های قابل اعتماد: برچسب زدن دقیق ، معیارهای استفاده مداوم و دیدگاه های صورتحساب یکپارچه بسیار مهم است. هوش مصنوعی نمی تواند با داده های ناقص یا متناقض بهینه شود.
هماهنگ با اهداف تجاری: بهینه سازی کراوات در اهداف سطح خدمات و تأثیر مشتری. پس انداز که قابلیت اطمینان را به خطر می اندازد ضد تولید است.
به تدریج خودکار: با توصیه ها ، پیشرفت به اتوماسیون جزئی و به طور کامل بار کاری پایدار با بازخورد مداوم شروع کنید. - مسئولیت پذیری را به اشتراک بگذارید: با داشبورد و هشدارهای روشن برای انجام اقدامات ، مسئولیت مشترکی را بین مهندسی و امور مالی ایجاد کنید.
اشتباهات رایج شامل بیش از حد در حقوق خودکار ، مقیاس بندی بدون محدودیت ، استفاده از آستانه های یکنواخت در بارهای مختلف کار یا نادیده گرفتن تخفیف های خاص ارائه دهنده است. بررسی های منظم حاکمیت اطمینان می دهد که اتوماسیون با سیاست های تجاری مطابقت دارد.
نگاه کردن
نقش AI در مدیریت هزینه ابر همچنان در حال گسترش است. ارائه دهندگان اکنون یادگیری ماشین را تقریباً در هر ویژگی بهینه سازی ، از موتور توصیه آمازون گرفته تا خودکار پیش بینی Google تعبیه کرده اند. با بالغ شدن مدل ها ، آنها احتمالاً داده های پایداری – مانند شدت کربن منطقه ای را شامل می شوند – تصمیمات مربوط به قرار دادن را که باعث کاهش هزینه ها و تأثیرات زیست محیطی می شود. رابط های زبان طبیعی در حال ظهور است. کاربران در حال حاضر می توانند از چت بابات درباره هزینه های دیروز یا پیش بینی سه ماهه بعدی پرس و جو کنند. در سالهای آینده ، این صنعت به احتمال زیاد سیستم عامل های نیمه خودمختار را ایجاد می کند که در مورد خریدهای نمونه رزرو شده مذاکره می کنند ، بارهای کاری را در ابرهای مختلف قرار می دهند و بودجه ها را بطور خودکار اجرا می کنند و فقط به استثنائات به انسان می رسند.
خط پایین
زباله های ابر می توانند با هوش مصنوعی مدیریت شوند. سازمان ها با استفاده از قرار دادن بار کاری ، تشخیص ناهنجاری ، حقوق ، پیش بینی خودکار و بودجه ریزی ، می توانند ضمن به حداقل رساندن هزینه های غیر ضروری ، خدمات قوی را حفظ کنند. این ابزارها در میان ابرهای اصلی و سیستم عامل های شخص ثالث در دسترس هستند. موفقیت بستگی به ادغام هوش مصنوعی در گردش کار DevOps و FINOPS ، تضمین کیفیت داده ها و تقویت مسئولیت پذیری مشترک دارد. با وجود این عناصر ، هوش مصنوعی مدیریت هزینه ابر را به یک فرآیند مداوم و داده محور تبدیل می کند که از مهندسین ، توسعه دهندگان و تیم های مالی بهره می برد.
