企业分账如何帮助用户解决成本优化和预算分配的问题

本文涉及的产品
Serverless 应用引擎免费试用套餐包,4320000 CU,有效期3个月
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介: 当团队的规模越来越大、云资源的消费越来越高,企业要如何更便捷的分配预算、优化成本呢?

开头我们先讲一个小故事,这也是很多创业团队经常碰到的情况:

小王是一家互联网创业公司的研发领导,最初创业的时候研发团队只有 10 人左右。当时他最大的痛点是,如何带领技术团队尽快把 Idea 落地,业务上线。因此当时最大的诉求是业务能够快速开发迭代,同时当时业务量并不会太大,云资源成本也不是太高,自然也不会太 care 云资源的成本分配。但是随着业务的高速发展,业务架构也从原来的单体应用变成了微服务应用,同时,小王的公司也随之快速扩张,研发人员也从 10 人扩张到一百多人。

此时,作为公司 CTO 的小王,也不得不将更多的重心从技术架构治理放到研发团队的管理上来。此时摆在他面前的研发团队分成了 7、8 个小组,分别负责不同微服务模块,包括了用户中心,交易中心,日志中心等等......云资源的成本呈指数增长,成本优化、预算分配也成为了小王的当务之急。

那么有没有一款好的工具可以帮助小王解决这些问题呢?这时候就要借助一项企业高级特性—企业分账了。

SAE 企业分账能力介绍


Serverless 应用引擎(SAE)作为一个经过多年发展沉淀,成熟优秀的 PaaS 平台,自然也是具备了企业分账的能力,其核心就是通过阿里云的 Tag 标签系统,完成应用的账单的分类,然后再通过阿里云的费用中心进行一些配置,最终完成分账。


标签规划

当云资源(在 SAE 中即是应用)逐渐增多时,利用标签将资源进行分组管理和归类,可以便于搜索、聚合资源。最常见的就是为不同环境或项目等设置不同的标签,示例如下:

  • 环境隔离:为不同的环境(如生产环境和测试环境)、操作系统(如 Windows Server 和 Linux)或者客户端平台(如 iOS 和 Android)绑定不同的标签。
  • 项目管理:在团队或者项目管理中,您可以添加以群组、项目或部门为维度的标签(如 CostCenter:aliyun),实现分组、分账管理。


实现方法

SAE 实现企业分账的操作方法如下:


  1. 基于组织或业务维度,为资源(应用)规划标签。(图示中①)
  2. 通过 SAE 控制台或 API 为应用绑定标签,建立应用和标签的关系。(图示中②)
  3. 通过阿里云用户中心查看费用账单。(图示中③)


步骤一

首先根据自身的业务,进行标签规划,然后可以到 SAE 控制台的应用管理页面内,进行标签的编辑。标签都是一对键值对(Key-Value)组成,每一个应用最多可以打 20 个标签。


步骤二

需要在费用中心启用费用标签,启用过后,相关标签所包含的云资源的账单才会真正带上标签信息。只有账单带上了标签,我们才能在账单明细中通过标签进行过滤筛选。


另外,我们还可以新增财务单元,将相关标签的资源分配进该财务单元。此处的财务单元可以理解是一个费用统计集合,将资源实例分配到创建的“财务单元”中,并按照“财务单元”维度灵活汇总、查看相应资源实例的账单费用。例如可以将相同标签(相当于同一个部门)的不同云资源统一集中到一个财务单元,进行统一的账单统计与管理。


步骤三

最后,可以在分账账单中查看对应的财务单元的相关详细账单,同时还可以导出方便进一步数据处理。“分账账单”包含了 SAE 应用 CPU 与内存的费用明细,用户可以用于查看每个“分拆项”的具体用量,同时每个收费项也包含了标签信息,因此作为企业内部分账的参考依据。

在分账账单中定制列勾选,用量与资源包抵扣,即可在控制台中显示计量明细。

此时,我们可以看到相关账单明细,对于按量付费的客户,可以看到相关实例的用量情况。对于购买了资源包的用户,还能看到资源包抵扣情况。

并且,可以根据标签过滤显示账单详情,同时也可以将整个账单导出成 CSV 格式的文件,便于统计分析。


总结

我们可以发现企业分账这个功能,是面向企业客户消费费用分账的场景,解决的是企业费用内部 chargeback 的问题。企业费用分账无论是对于大企业,还是文中小王所在的日益发展壮大的中小企业都是一个必不可少的需求。它不只是作为一个企业迈向规范与成熟的重要标识,它也成为了企业上云做云产品选型的重要考量,因此标签分账功能也是 SAE 企业级能力的重要体现。

Serverless 应用引擎 SAE(Serverless App Engine)是一个全托管、免运维、高弹性的通用 PaaS 平台。SAE 支持 Spring Cloud、Dubbo、HSF、Web 应用和 XXL-JOB、ElasticJob 任务的全托管,零改造迁移、无门槛容器化、并提供了开源侧诸多增强能力和企业级高级特性。


更多内容关注 Serverless 微信公众号(ID:serverlessdevs),汇集 Serverless 技术最全内容,定期举办 Serverless 活动、直播,用户最佳实践。

相关实践学习
【AI破次元壁合照】少年白马醉春风,函数计算一键部署AI绘画平台
本次实验基于阿里云函数计算产品能力开发AI绘画平台,可让您实现“破次元壁”与角色合照,为角色换背景效果,用AI绘图技术绘出属于自己的少年江湖。
从 0 入门函数计算
在函数计算的架构中,开发者只需要编写业务代码,并监控业务运行情况就可以了。这将开发者从繁重的运维工作中解放出来,将精力投入到更有意义的开发任务上。
相关文章
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
构建高效图像分类模型:深度学习在处理大规模视觉数据中的应用
随着数字化时代的到来,海量的图像数据被不断产生。深度学习技术因其在处理高维度、非线性和大规模数据集上的卓越性能,已成为图像分类任务的核心方法。本文将详细探讨如何构建一个高效的深度学习模型用于图像分类,包括数据预处理、选择合适的网络架构、训练技巧以及模型优化策略。我们将重点分析卷积神经网络(CNN)在图像识别中的运用,并提出一种改进的训练流程,旨在提升模型的泛化能力和计算效率。通过实验验证,我们的模型能够在保持较低计算成本的同时,达到较高的准确率,为大规模图像数据的自动分类和识别提供了一种有效的解决方案。
|
数据采集 Web App开发 JSON
Python爬虫:关于scrapy模块的请求头
Python爬虫:关于scrapy模块的请求头
721 0
Python爬虫:关于scrapy模块的请求头
|
人工智能 缓存 搜索推荐
百度/Bing/Google搜索引擎使用技巧
本文分享了百度、Bing和Google三大搜索引擎的实用技巧,涵盖精确匹配、排除关键词、站内及文件类型搜索等,如使用双引号进行精确搜索“人工智能应用”,排除特定词如“人工智能 -游戏”,以及在特定网站如“site:baidu.com 人工智能”内查找内容等,帮助提高搜索效率和准确性。
1140 7
百度/Bing/Google搜索引擎使用技巧
|
设计模式
【设计模式系列笔记】桥接模式
桥接模式(Bridge Pattern)是一种结构性设计模式,它将抽象部分与实现部分分离,使它们可以独立变化而互不影响。桥接模式通过组合而不是继承的方式来实现这种分离。
331 6
|
JavaScript Java 测试技术
基于ssm+vue.js+uniapp小程序的食品安全追溯系统附带文章和源代码部署视频讲解等
基于ssm+vue.js+uniapp小程序的食品安全追溯系统附带文章和源代码部署视频讲解等
191 0
|
搜索推荐 算法 API
向量数据库-Milvus
Milvus 是一个开源的、高性能的向量数据库,专为海量向量数据的快速检索而设计。在人工智能、计算机视觉、推荐系统和其他需要处理大规模向量数据的领域有着广泛应用【7月更文挑战第3天】
2115 7
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
【DSW Gallery】数据分析经典案例:Kaggle竞赛之房价预测
Python是目前当之无愧的数据分析第一语言,大量的数据科学家使用Python来完成各种各样的数据科学任务。本文以Kaggle竞赛中的房价预测为例,结合JupyterLab Notebook,完成数据加载、数据探索、数据可视化、数据清洗、特征分析、特征处理、机器学习、回归预测等步骤,主要Python工具是Pandas和SKLearn。本文中仅仅使用了线性回归这一最基本的机器学习模型,读者可以自行尝试其他更加复杂模型,比如随机森林、支持向量机、XGBoost等。
【DSW Gallery】数据分析经典案例:Kaggle竞赛之房价预测
|
存储 XML 开发框架
Unity Metaverse(三)、Protobuf & Socket 实现多人在线
使用Scoket TCP和Protobuf通信协议实现多人在线。
497 1
Unity Metaverse(三)、Protobuf & Socket 实现多人在线
|
关系型数据库 MySQL 数据安全/隐私保护
Host is not allowed to connect to this MySQL server解决方法
Host is not allowed to connect to this MySQL server解决方法
1503 0