近年来，各行各业的企业的云采用率迅速减少，预计向云的迁徙将持续减速，以实现疾速的敏捷性以及以起码的资本收入取得规模和弹性。即用即付定价带来的老本劣势也是推动云采纳的要害驱动因素之一。
然而，随着企业将更多的工作负载（业务应用程序和数据）转移到云上，在不足明确定义的云老本管理策略的状况下，它们的老本劣势会迅速隐没。
为了疾速迁徙到云计算上，企业通常采纳间接迁徙策略来迁徙云，但会导致与本地部署雷同的低效率。这些效率低下的表现形式可能是内存、计算或存储容量过剩。如果在迁徙过程中或迁徙之后没有针对云计算进行架构和优化，则根本老本因素放弃不变，不会提供老本劣势，并且在许多状况下会减少老本。
此外，很多时候会应用旧的估算和预测实际来治理云上的老本。云财务管理必须区别对待，它须要实时跟踪、精确预测，并在产生任何事件时立刻采取行动。不能像以前那样将其留作每月或每季度的审查。
因而，无效的云老本治理是所有云转型过程中的基本要素。
1、管制云老本 – 框架和策略
云采纳被认为是按应用付费的模式。然而，其提供的所有服务都是免费的，无论它们是否已被充分利用。对云服务的无纪律、不受监管和不受监控的应用会导致云估算激增，企业难以管制其一直增长的云收入。有许多公司在迁徙到云时大大超过其本地基础设施老本。
云老本治理须要从整体角度严格监控和管制云老本。这能够通过定义和施行清晰的云老本治理框架来治理云经济来实现。该框架应容许企业理解和基线化云计算需要，提供对云服务相干收入的可见性、优化应用的能力和工具、施行倡议、与利益相关者的老本透明度以及向业务线（LoB）回收老本的机制。
2、云老本治理框架
以下是应思考的云老本治理框架的外围组件。
1）估算和管制
定义、调配和治理调配给部门或我的项目的估算。此性能是打算和管制资源利用率，跟踪估算与理论运行老本并针对变动采取行动。这将为企业提供可预测的老本耗费估算。
2）基线和优化
为云计算设定适合的初始规模以基线化老本并定期反复以进一步优化。
3）监控和剖析
理解应用的云资源，以便对其进行无效治理。应审查以后和过来的生产、非标准、未应用或未优化应用的云服务等详细信息并采取行动。应该对云应用模式和老本趋势进行剖析，以便对 LoB 和产品组合进行精密估算和预测。另一个有助于云老本治理的方面是基于事件的干涉定义和自动化。
4）治理和标准化
每个角色的企业范畴内基于策略的拜访和权限。标准化云基础设施配置，例如创立已批准的虚拟机配置、内置安全性、网络设置等的预约义模板，开发人员能够配置这些模板以进步生产力和自动化。
应用元数据设置自动警报机制，当云服务使用量超过预约义级别时告诉管理员或告诉未应用的资源、未充分利用的资源和主动响应的标签。
建设与不同环境的运行工夫相干的治理（例如，在不应用时能够作为候选敞开的开发 / 测试环境），定期审查与 CSP 的计费协定，并依据预期的工作负载变动从新协商。
5）老本透明度
为不同的 LoB 和部门带来云应用老本的可见性和透明度。应用元数据和资源标签对 LoB 和部门的云应用状况进行跟踪和基于计量的显示和计费。
3、云老本优化策略
以下是可用于优化云费用的一些策略和最佳实际：
1）正确调整内存、计算、存储和其余资源的大小
很多时候，特地是如果一个企业采纳了一种晋升和转移的办法来迁徙到云，基础设施资源就会被适度配置。因为按应用付费实际上是按订单付费，因而最后正确调整大小并定期进行审查和从新调整大小是必不可少的。这打消了适度配置或次优化应用的机会。
2）打消未应用的资源和服务
辨认云设置中未应用的资源并删除它们是一项要害策略。这通常产生在为长期目标创立服务器而后被忘记时。同样，无奈删除附加到虚拟机实例的服务——诸如块级存储卷或动态公共 IP 地址之类的服务，过期的快照，即便实例曾经终止，依然会产生老本。
辨认和打消未应用的服务将降低成本。
3）应用正确的服务和生命周期策略进行存储
云存储服务的定价因应用模式而异。依据业务需要抉择适合的云服务。依据预期的应用模式和提早要求，应用存储生命周期策略将内容挪动到正确的存储桶。
4）安顿可用工夫
设置不同环境的运行工夫，尤其是非生产实例。例如，辨认不须要全天候运行的虚拟机并设置最具老本效益的动静进行和启动打算。
5）应用预留实例，现货定价
估算云服务的打算使用量并购买预留实例。预留实例具备折扣价，能够显著降低成本。这种办法更适宜具备长期承诺的和具备绝对较低可变性的应用程序的企业。
然而，如果不能精确地预计，这可能会导致总成本减少（因为应用有余）。为此，对历史应用模式的剖析和推断至关重要。同样，应用虚拟机的现货定价能够取得显著的老本效益。这最适宜容错和无状态应用程序，例如大数据和剖析、高性能和高吞吐量计算、机器学习和人工智能应用程序。
6）架构优化
无论云服务提供商如何，为云构建解决方案并抉择正确的服务对于从云中取得最大价值至关重要。应用 IaaS 和云原生 PaaS 服务的正确组合能够降低成本，因为它们是基于应用的免费模式。例如，从虚拟机上的数据库迁徙到齐全托管的弹性数据库即服务。
此外，建设企业规范并确保在云上退出的所有应用程序都遵循优化的架构。此外，定期评估并防止解决方案中所有老本低效的架构元素，例如，最小化来自云的数据进口。
7）应用容器
容器提供了一种在同一虚拟机上以隔离形式运行多个应用程序的轻量级和可移植形式。与传统的虚拟机托管相比，它们可能以更高的单位硬件密度运行应用程序。如果操作正确，这能够升高总体计算成本。此外，容器还具备敏捷性、跨环境简化部署和可移植性的劣势。
8）AI/ML 的训练环境
在大型数据集上实现 AI/ML 训练须要大量计算，并且反复执行以微调和进步模型的准确性。在公共云上反复执行此操作可能会变得低廉，尤其是对于大型数据集。其中一种办法是在外部设置 AI/ML 培训基础设施，并在公共云上运行经过培训的模型。这样能够更好地管制与培训相干的老本。
有些供应商提供专用硬件 (GPU) 和软件的捆绑解决方案，以在本地设置 AI/ML 培训基础设施。对于 AI/ML 培训设置的基础设施地位的决策应在思考业务需要和老本的状况下整体实现。
9）应用工具监控应用状况、从新基线并时常调整
应用工具查看云费用。所有云供应商都提供云原生服务，许多第三方供应商提供解决方案来组织、估算、跟踪、监控、报告和优化云老本。应用资源标记和元数据来查看和跟踪资源，以取得应用状况、老本跟踪和缓解的实时状况。这须要被动治理而不是被动治理，因为每次延误都要花费金钱。
4、论断
云老本治理能够将云老本智能嵌入到企业的工作中。这样，云老本治理将成为云转型不可或缺的一部分，实现优化老本的框架应该嵌入到云采纳生命周期中。有了适当的防范措施，它将推动一种重视老本的文化，并将成为指标经营模式的重要组成部分。