详细内容或原文请订阅后点击阅览
AI驱动的云成本优化：策略和最佳实践
随着公司越来越多地将工作量迁移到云，管理相关成本已成为关键因素。研究表明，大约三分之一的公共云支出没有产生有用的工作，而Gartner每年将这种浪费估计为全球支出的30％。工程师需要可靠的绩效，而财务团队则寻求可预测的费用。但是，两个小组通常都会发现[…] AI驱动的云成本优化：策略和最佳实践首先出现在Unite.AI上。
来源:Unite.AI随着公司越来越多地将工作量迁移到云，管理相关成本已成为关键因素。研究表明，大约三分之一的公共云支出没有产生有用的工作，而Gartner每年将这种浪费估计为全球支出的30％。工程师需要可靠的绩效，而财务团队则寻求可预测的费用。但是，两组通常仅在收到发票后才发现超支。人工智能通过分析实时使用数据并自动化例程优化步骤来弥合这一差距。这有助于组织维持响应式服务，同时减少主要云平台的废物。 本文概述了AI如何实现成本效率，描述实用策略，并解释了团队如何将成本意识整合到工程和财务运营中。
关键因素 估计了解云成本问题
云服务使快速启动服务器，数据库或事件队列变得容易。但是，这种便利也使忽略空闲资源，超大机器或不必要的测试环境变得容易。 Flexera报告说，28％的云支出未使用，而Finops Foundation指出，“减少废物”在2024年成为从业者的头等大事。通常，多个小决策的超支结果 - 像额外的节点运行，分配过多的存储，或不正确地配置自动化，而不是一个错误。传统的成本审查在几周后进行，这意味着在钱已经花费后到达。
报告 注释AI驱动的成本优化策略
AI通过多种互补方法提高了云成本效率。每种策略都可以独立提供可衡量的节省，并共同创造了一个洞察力和行动的加强循环。
工作负载放置： 异常检测： AWS成本异常检测 Azure成本管理 Google Cloud推荐 权利化： 分析 接近 预算预算： 预测性自动化