Gartner的数据显示，到2024年，全球在公共云服务上的支出将大幅增长20.4%，其中大部分成本与利用率的提高直接相关。对于任何管理IT预算的人来说，这并不奇怪，因为他们发现他们正在将更多的钱用于保持云服务在线。
但它们并非没有解决方案。各大公司都在推出云定价计算器，而FinOps正在吸引那些控制失控成本的公司的注意。但这里有一个问题:尽管云计算和FinOps可以帮助解决基础设施问题，但它们在解决应用程序方面做得还不够。因此，使用这些工具的IT团队仍然无法关注云成本的主要贡献者——低效的代码。
简单地说，云是代码的扩展，由于云中低效的代码会让您立即支付大量资金，因此应该优先考虑扭转趋势。
丹·麦康奈尔
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Hitachi Vantara的产品管理和实现高级副总裁。
对于内部部署的基础设施设置，管理利用率通常意味着查看直接存在于服务器上的代码。你添加的数据和特性越多，你的使用率就越快达到70-80%——这是许多IT经理开始考虑增加更多服务器容量的时候。
然而，购买、配置和连接本地数据中心的服务器可能需要长达6个月的时间。这不是一夜之间的工作。因此，与此同时，团队可能会尝试对现有服务器进行调整，以减少使用量，提高性能，并在新硬件上线之前留出一些喘息空间。
在云中部署代码时，情况就大不相同了。这是因为云的自动扩展能力意味着你永远无法达到70%或80%的容量水平。而且，由于不像在内部部署情况中那样需要细致的扩展计划，因此调整和增强代码以获得更多空间的动力就没有那么大了。
如果您可能已经努力在本地恢复20-30%的容量，那么这个过程永远不会在云中发生。因此，你的云服务账单会越来越高。
所有这些都要求我们重新思考处理云、代码和成本的方式。常见的误解是云是基础设施，而实际上它是代码。而且没有足够多的开发人员考虑他们的代码在生产中的成本。通常，他们将优先考虑服务级别目标(slo)中存在的参数，例如CPU和内存消耗、延迟和响应时间。通常，成本不被视为SLO。我认为这种情况必须改变。
如果从一开始就将成本设定为可交付的，那么它就为优化定下了基调，这将使云计算成本更实惠，同时也释放了其他好处。每次执行都会增加成本，但如果这些成本可以最小化呢?例如，假设在线交易通常需要两秒钟才能完成。如果你能引入一行代码，将这两秒缩短到500毫秒，你就能节省75%的时间，同时还能提高客户满意度。
这是一种被称为成本意识编码的现象，它在最好的时候变得突出。随着云成本的增加，人工智能正变得越来越强大，帮助开发人员比以前更快地创建代码。麦肯锡表示，人工智能可以将编写新代码的时间缩短一半。因此，在云中呈现的代码可能会变得更高效，成本更低，而首先创建代码的时间将大大减少。
如果你想以SLO的形式来管理你的成本，一个好的开始就是定义、测量、校准和重新校准它。您想要的参数是什么?您将如何跟踪进度?有成本意识的编码是一个迭代过程，因此您将不断发现提高性能的新方法。
也就是说，同样值得注意的是，你的回报最终会稳定下来。当收益递减法则开始发挥作用时，会有一个点，结果也会因企业而异。因此，有成本意识的编码应该意识到投入的努力和预期的结果。结果应该总是证明最初的努力是合理的，否则它将是一个浪费的练习，无论AI对编写代码有多大帮助。
如果您注意到您的云计算成本最近不断膨胀，那么具有成本意识的编码绝对值得探索。它符合设定成本作为SLO的更广泛理念，当有这样的期望时，开发者更有可能开始解决它。即使你的成本现在没有上升，如果你计划增长，它们在某个时候很可能会上升。有成本意识的编码是一种为未来做准备的活动，可以潜在地使用新兴技术来实现它。
