新视角:公有云与私有云成本比较

简介:

在探索公有云与私有云的成本比较的研究过程中,IT专业人士发现了一种利用可量化的数据的来解决这一问题的新假设。

不要考虑传统方法——这种简单的计算方法可帮助企业在执行云计算过程中,确定对成本最为敏感的地方。

多年来,IT专业人士一直宣称公有云的成本要低于私有云,但鲜有数据能够支持这种论断,多数信息还是基于供应商所提供的信息。

451 Research的数字化经济研究总监Owen Rogers说:“到处都是有关公有云更适合作为商品的神话”。

他认为,对两种类型云成本的讨论,可归结成能够影响私有云成本的两个主要因素:私有云的劳动效率以及利用率。如果不能很好地利用和管理,OpenStack类型的私有云将比同类公有云的成本更高。但根据他最近的研究表明,如果在特定的临界值,如每个工程师管理400个虚拟机时,OpenStack成本的成本将低于公有云的成本。相反,利用率以及劳动效率出在很低的水平,公有云在成本上会比OpenStack分布方式更具成本效应。

“如果你的工程师们对运营私有云非常在行,并且云端的利用率一直处在较高水平,在这种情况下,私有云会比公共云便宜,”Rogers说。

该计算方法是基于集中打包方法(a basket-of-goods approach),在企业级私有云上运行类似的计算工作负载、区块和对象存储,同时也将上述内容集中打包发送到服务供应商,并了解这些内容需要花费的成本。该研究声称覆盖了全球约90%的基础设施即服务(IaaS)的市场。

价格比较中最关键的是人工成本,因为相比由VMware或Microsoft认证的工程师,掌握OpenStack的工程师的平均年薪通常要高出40000美元左右。OpenStack基金会的相关认证将帮助更多掌握OpenStack的工程师进入市场,因此也许这种价格差异将会发生改变,他说。

为工作负载找到最具性价比的运行地点是Robert Levally经常要面对的问题,他是位于伦敦的AlixPartners UK LLP公司的首席技术架构师。

他的成本分析通常考虑到云服务每GB的价格,与公司内部在使用由闪存和传统磁盘混合的情况下每GB的平均价格,然后与云供应商提供的每GB的价格进行比较。

公司的电子化探索工作通常涉及到操纵全世界范围内TB或PB级别的数据,并且在某些情况下获取所有数据并将其迁移到云端亦是不现实的。这种情况下,公有云方案就显得难以落地。

Dell EMC的云端及主要系统工程师整合营销总监Chris Cicotte说,如果某一应用程序拥有显著的特点并已经处于稳定状态,其在公有云上的运行成本会更高,通常高达三倍左右。Chris Cicotte过去的从业经验包括为财富5强的公司运行数据中心,在3-5年内,此种类型的应用程序成本将降低,并且企业在自有的数据中心将有对它们将具备更强的管控能力。

此种成本分析(的结果)对于未拥有自己的数据中心或基础设施的公司会大不相同,他说。

Cicotte在最近的Dell EMC World活动的某次演讲中指出,“我们意识到公有云的应用是需要根据公司的情况以及运行环境策略性有关的”。

在企业内部优先推行云端部署是否能起到作用尚未可知,这取决于限制的水平,或者这是否意味着迁移工作负载到唯一的供应商还是迁移每一项工作负载,Rogers说。大型企业应该始终考虑云端选项,因为有可能会出现能够以低价格满足企业所有需求的新供应商。

同时,中小规模的企业可能无法享受到私有云规模化后带来的高性价比,因为缺乏所必须的劳动效率以及利用率,或者在不同的云供应商面前摇摆不定。对于评估供应商提供的采用OpenStack分布方式的企业来说,问题的答案在于此种方式是否能够节约用于管理私有云的5%的人工成本,Rogers说。OpenStack分布方式能够帮助改进管理和安装,并能够为大多数用户提供“其他方式所不具备的OpenStack独有的明确优势”,他说。

成本并不能决定一切

研究并未注意到某些促使企业远离私有云的同样重要的因素,包括数据可以在企业内部进行管理以及企业清楚数据所存放的位置。

AlixPartners的Levally认为,相比于公有云,企业内部运行的工作负载能够保证性能,要保证公有云上的运行效率,就必须投入更多的成本。

他表示,自己的公司并不会开发很多软件,并且通常运行第三方应用程序,编程方面的工作量很小,所以在很多情况下将这些应用程序迁移到云端并没有意义。更重要的是,在更高价格和风险并存的情况下,公司还无法掌控这些数据。

当遇到监管和客户需求时,即使运行传统的软件也遇到了骑虎难下的状况。客户可能要求数据存在特定的地点,例如存在法国,如果公司自己没有数据中心,将可能会转投当地的云供应商。

Levally说,“成本是必须考虑的因素,因为这是在做生意,如果成本涨的太多,客户就会跑路”。

本文转自d1net(转载)

目录
相关文章
|
存储 Oracle 搜索推荐
电子商务中数据库的应用以及选择
【4月更文挑战第10天】电子商务依赖数据库进行数据存储与管理,涵盖产品信息、订单、用户数据。数据库支持数据分析,揭示市场趋势,助力企业决策。在客户关系管理中,数据库帮助理解客户行为,实现个性化服务。订单处理也离不开数据库,确保操作准确高效。数据库系统如MySQL、Oracle满足不同业务需求,选择时要考虑性能、规模及管理特性。合适的数据库对电商业务的性能和稳定性至关重要。
502 4
|
Windows
使用docsify生成静态网站和pdf epub等
docsify生成静态网站和pdf epub等
2040 0
|
2月前
|
Ubuntu 安全 Linux
Ubuntu 22.04.5 LTS发布,新硬件支持成亮点
用户可根据个人需求选择相应的版本进行下载,并遵循安装指南进行全新安装或通过USB设备创建启动盘进行系统部署。对于在服务器或企业环境中部署Ubuntu的用户,建议选用Ubuntu 22.04.5 LTS Server版本,它专为服务器优化并配备了强大的网络与安全工具。
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
《鸿蒙Next:让人工智能语音交互听懂每一种方言和口音》
鸿蒙Next系统通过丰富方言语音数据、优化语音识别模型、引入语音合成技术及用户反馈机制,大幅提升对不同方言和口音的识别能力。具体措施包括多渠道收集方言数据、建立动态数据库、采用深度学习算法、实现多任务学习与对抗训练、生成标准方言样本,并结合硬件如麦克风阵列技术优化语音输入质量。这些综合手段确保了语音交互的准确性和实时性,为用户提供更智能、便捷的服务。
591 16
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 并行计算
图机器学习调研洞察:PyG与DGL
图神经网络(GNN)是人工智能领域的研究热点,广泛应用于社交网络、电商推荐、欺诈检测等。主流开源图学习引擎如DGL、PyG、GraphScope等在性能和社区活跃度上各有优劣。基于ogbn-products数据集的测试显示,DGL性能最优、内存占用最低,PyG次之。在AI for Science领域,PyG应用更广泛,尤其在小分子和晶体结构预测中表现突出。DGL采用Graph Centric方式,保留图结构;PyG则采用Tensor Centric方式,适合小图场景。
|
人工智能 Cloud Native Serverless
2024云栖大会资料精选,《云原生+AI核心技术&最佳实践》PPT全量放送!
关注阿里云云原生公众号,后台回复:2024 云栖大会,即可免费下载云原生云栖大会核心资料合集。
2684 35
|
存储 Java BI
探索Apache POI库:强大的Excel和Word文档处理工具
在企业应用和数据处理中,Excel和Word文档是常见的数据交换和存储格式。然而,处理和操作这些文档可能是一项繁琐的任务。Apache POI库作为一款强大的文档处理工具,可以帮助我们更轻松地进行Excel和Word文档的读写、编辑和生成。本文将深入探讨Apache POI库的基本概念、特点,以及如何在实际应用中使用它进行文档处理。
1293 0
go配置镜像(阿里云、七牛)
go配置镜像(阿里云、七牛)
1093 1
|
自然语言处理 新能源 程序员
长安汽车 X 阿里云:合作研发汽车垂域大模型
长安汽车 X 阿里云:合作研发汽车垂域大模型
397 1
|
人工智能 搜索推荐 安全
我用AI写了个儿童绘本,在Amazon上架了
随着ChatGPT的讨论度愈来愈高,一些爱好者也从中做了许多新的尝试,例如从中构建小的产品闭环,又或者提升自己的工作效率。我自己和两位小伙伴也实操了一个绘本案例,分享给大家,希望大家能从实践中对AIGC有更深的感触和了解~