云成本管理是一項業(yè)務管理，旨在監(jiān)測、分析和優(yōu)化企業(yè)的云計算支出，它能讓企業(yè)更清楚地了解云資源的使用情況，還有助于識別并可能消除未使用或過度配置的服務。當使用情況趨于穩(wěn)定時，這些工具可預測未來的云成本，從而提供更精確的預算預測。

云成本管理工具通過追蹤與企業(yè)部署相關的所有賬單，并將其分配給負責費用累積的各個團隊，來輔助企業(yè)進行成本管理，這樣一來，那些添加了過多占用存儲和服務器時間的高級功能的小組，就必須為自己的揮霍行為負責，而那些不使用過多內(nèi)存和磁盤空間的優(yōu)秀程序員，則可以得到獎勵。

云成本管理工具的選擇要點

對于配置簡單的小型團隊來說，選擇其首選云供應商提供的標準云成本管理服務可能就足夠了。如今，成本管控是許多CIO面臨的一大問題，云公司也深知這一點，他們已經(jīng)開始添加更好的會計工具和警報系統(tǒng)，以便在賬單飆升前發(fā)出提醒。

一旦企業(yè)的云業(yè)務規(guī)模擴大，或分散在多個供應商的云上，獨立的成本管理工具就會變得更具吸引力，這些工具旨在與多個云平臺協(xié)同工作，并生成統(tǒng)一數(shù)據(jù)的報告，以便于查看，有些工具甚至還能追蹤本地運行的機器，以便企業(yè)比較租賃與自建服務器機房的成本。

云成本管理工具的另一個重要作用是將成本分配給特定的項目或業(yè)務部門，優(yōu)秀的工具可以讓用戶為機器集合打上標簽或分類，以便準確分攤費用，這樣，業(yè)務部門就可以為自己的支出辯護。

在許多情況下，云成本管理工具是更大套件的一部分，這些套件不僅用于監(jiān)控成本底線，還用于執(zhí)行安全或治理等其他規(guī)則。有些工具并非直接作為云控制工具進行營銷，但已逐漸發(fā)展以幫助解決這一問題?，F(xiàn)在，一些用于調(diào)查企業(yè)架構或管理軟件治理的工具也能同時追蹤成本，它們能提供與專用云成本工具相同的節(jié)省機會，同時還能幫助處理其他管理事務。

AI能否帶來改變?

AI無處不在，云管理公司也在其技術棧中融入新功能，這并不奇怪，這些功能的價值取決于你的工作流程。如果目標是構建一個包含所有機器和每日費用的大表格，那么就不需要大型語言模型(LLM)或任何現(xiàn)代解決方案。

但有些供應商使用“AI”一詞來涵蓋更復雜的算法，以執(zhí)行預測未來使用情況等任務，這些算法可以查看過去的表現(xiàn)并提前調(diào)整硬件分配，它們還能提供財務預測，讓首席財務官(CFO)提前了解賬單情況，這是真正的AI，還是只是巧妙的統(tǒng)計算法?一旦成功運行，這就無關緊要了。

少數(shù)供應商正在使用LLM，讓用戶能夠就其數(shù)據(jù)提出開放式問題，這些方法可能對非技術用戶或探索分析云成本新方法的團隊非常有用。

領先的云成本管理工具供應商

云成本管理工具種類繁多，既有作為更廣泛云平臺組件的工具，也有獨立工具。CIO應向其現(xiàn)有的云供應商(如亞馬遜網(wǎng)絡服務、谷歌和微軟)咨詢，了解它們提供哪些成本管理功能，但一定要查看獨立工具，因為畢竟云供應商并不希望你在其平臺上減少支出。

以下是按字母順序排列的最佳云成本追蹤和分析工具列表，隨著企業(yè)管理者認識到控制云支出的必要性，這一市場正在迅速擴大，所有這些工具都能幫助企業(yè)管理其云運營所依賴的、可能遍布全球的服務器實例。

CAST AI：負責管理Kubernetes集群的DevOps團隊可以求助于CAST AI，它提供了一套工具，可優(yōu)化多個云、混合部署和本地架構的使用，該產(chǎn)品可處理容量預測和節(jié)點分配的無限循環(huán)，使集群能夠根據(jù)需要擴大和縮小。與其他基本工具(如Terraform、Grafana、Prometheus和Jira)的集成，有助于DevOps團隊確保集群性能達到最優(yōu)。其突出特點包括：

? 為Kubernetes用戶提供旨在為容器提供流暢支持的工具

? 與其他流行工具集成，提供簡單但強大的工作流程

CloudAdmin：CloudAdmin創(chuàng)建的儀表板簡單直接，該工具可追蹤云使用情況，并就服務器調(diào)整大小或?qū)⑵滢D(zhuǎn)換為預留實例提出建議。服務器實例可分配給團隊，然后按預算進行追蹤。如果支出超過設定的界限，則會通過電子郵件或其他常見通信工具集成警報，通知相關人員注意。其突出特點包括：

? 經(jīng)過仔細篩選的數(shù)據(jù)源可提取關鍵支出細節(jié)，節(jié)省用戶瀏覽過多信息的時間

? 自動化警報可在支出超過閾值時阻止失控支出

CloudZero：CloudZero平臺從一開始就旨在方便企業(yè)將云成本與業(yè)務指標進行比較，這不僅僅是統(tǒng)計每臺機器的成本，而是通過計算每位客戶或每個功能的成本等指標，將這些成本與業(yè)務運營聯(lián)系起來。提供精細洞察使企業(yè)能夠基于數(shù)學分析而非情感判斷，就功能集或提供的服務做出業(yè)務決策。其突出特點包括：

? 異常檢測功能可在關鍵指標出現(xiàn)偏差時發(fā)出警報

? 自動成本分配和標準化，簡化比較過程

Datadog：Datadog的工具套件的首要任務是監(jiān)控云機器、網(wǎng)絡、無服務器平臺和其他應用程序。追蹤云成本只是其工作量的一部分，還包括網(wǎng)絡監(jiān)控和安全。其遙測技術可收集性能和成本數(shù)據(jù)，Datadog將這些數(shù)據(jù)整合到一個復雜的儀表板中，幫助企業(yè)了解應用程序成本和性能。其突出特點包括：

? 跨多個云的基礎設施監(jiān)控套件

? 不僅監(jiān)控支出，還監(jiān)控負責云管理的所有任務

Densify：Densify旨在幫助DevOps團隊管理同時處理容器和VMware實例的Kubernetes集群。Densify認為，運行集群的最佳方式是精確、細致地記錄負載，然后使用這些數(shù)據(jù)快速擴大和縮小規(guī)模。Densify的優(yōu)化器專注于容器、Pod、部署、ReplicaSet、節(jié)點、節(jié)點組直至完整集群。對部署的細致關注可使擴展性提高50%或更多。Densify的FinOps工具可生成詳盡的報告，讓應用程序開發(fā)人員和財務人員都感到滿意。其突出特點包括：

? 專注于容器級部署，直接控制資源使用，從而節(jié)省成本

? 報告可識別成本問題，并將節(jié)省成本的識別過程游戲化

Finout：Finout體驗的核心是一個名為“Megabill”的功能，它是一個單一儀表板，可統(tǒng)計所有過去和未來的成本，得出一個底線數(shù)字，該工具可整合主要云的成本，并提供虛擬標簽以追蹤運營子集，該工具的浪費檢測功能據(jù)稱是“無代碼的”，它會監(jiān)控部署情況，并在出現(xiàn)超支時生成Jira工單。其突出特點包括：

? Costguard可追蹤支出并識別節(jié)省機會

? 與Databricks、Datadog、Snowflake等主要平臺集成，并提供長期記錄保存功能，不久還將與Confluent集成

Flexera One：Flexera One云管理套件可處理許多云管理任務，如追蹤資產(chǎn)、管理許可證和組織治理以協(xié)調(diào)控制，該套件的一個重要部分致力于控制預算，該工具提供多云會計功能，以團隊和項目為細分維度追蹤支出，并生成詳細報告。Flexera One還針對浪費性分配提出優(yōu)化消費的建議，并提供自動化系統(tǒng)將這些觀察結果付諸實踐，該工具不僅關注云硬件，還關注許可證成本和審計防御。其突出特點包括：

? 跨硬件和服務集成成本追蹤，以支持各級管理

? 支持審計防御等更大的管理角色

Flexera Spot：致力于為AI工作流程規(guī)劃資源的團隊可以求助于Flexera的Spot來優(yōu)化?；ㄙM高昂的GPU硬件的使用。Spot技術棧的核心是一組工具，如專注于控制云成本和安全的CloudCheckr，以及將優(yōu)化部署的工具Spot Eco，該技術棧會不斷平衡使用需求與預留實例和競價實例的價格。例如，其RI Marketplace會不斷尋找以優(yōu)惠價格出售的額外機器。其突出特點包括：

? 通過追蹤安全配置來監(jiān)控合規(guī)性

? 通過追蹤基準消費來調(diào)整預留實例的大小

Harness：該AI管理平臺通過追蹤使用情況并執(zhí)行計劃以減少不必要的消費，來協(xié)調(diào)多個云和Kubernetes集群的部署。長期承諾管理器會平衡預留實例的成本節(jié)省與終止不需要的競價實例的能力。Harness的成本管理功能會監(jiān)控與歷史支出相比的異常情況，并為團隊生成警報。該平臺還管理治理和訪問策略，以最大限度地提高安全性。與CI/CD管道的緊密集成使開發(fā)團隊成為長期管理的全面合作伙伴。其突出特點包括：

? 與開發(fā)管道深度集成，使成本節(jié)省成為軟件創(chuàng)建過程的一部分

? 數(shù)據(jù)庫DevOps和工件注冊表等新功能促進了與開發(fā)工作流程的長期集成

IBM Cloudability：IBM旗下子公司Apptio提供了一系列用于管理IT部門的工具，而Cloudability則是其用于處理云成本的工具。該工具會細分正在使用的各種云實例，并將其分配給你的團隊進行會計處理。理想情況下，團隊可以控制自己的成本并預測未來的使用情況，同時提供報告和儀表板。Cloudability希望通過向管理者、會計人員和開發(fā)人員開放數(shù)據(jù)來培養(yǎng)協(xié)作響應。與其他工具(如IBM Kubecost)的集成有助于確保集群最小化其預算。與Jira和PagerDuty等許多其他工具的集成有助于加快對支出異常的響應速度。其突出特點包括：

? 規(guī)劃未來預留實例的采購，以鎖定對持續(xù)需求的節(jié)省

? 注重成本管理，平衡勞動力與產(chǎn)品功能集

IBM Kubecost：依賴Kubernetes部署容器Pod的團隊可以安裝Kubecost來追蹤支出。它適用于所有主要(和次要)云以及本地托管的Pod。當Kubernetes調(diào)整以處理負載時，會追蹤成本，并以統(tǒng)一的報告形式呈現(xiàn)。成本的大幅跳躍或意外部署可能會觸發(fā)警報，需要人工干預。其突出特點包括：

? 優(yōu)化追蹤Kubernetes部署如何影響成本

? 動態(tài)推薦追蹤降低支出的機會

IBM Turbonomic：IBM使用Turbonomic提供一種由AI驅(qū)動的解決方案，用于管理部署以匹配應用程序需求與基礎設施。該工具會自動啟動、停止和移動應用程序以響應需求。驅(qū)動這些決策的數(shù)據(jù)存儲在倉庫中，以訓練AI做出未來決策。所有這些更改和未來使用預測都會在儀表板上報告給所有利益相關者。其突出特點包括：

? 全棧集成圖形，以了解應用程序的需求和成本

? 旨在自動化資源分配，使工程團隊擺脫繁瑣事務

nOps：nOps平臺有三個主要角色(告知、操作、優(yōu)化)，主要與AWS及其資源分配形式合作。在“告知”功能下收集的有關使用情況的詳細數(shù)據(jù)，會以儀表板或報告的形式顯示。在“操作”功能下，會收集有關業(yè)務部門經(jīng)濟學的數(shù)據(jù)或異常檢測等日常使用細節(jié)。最后，當“優(yōu)化”功能平衡預留實例的長期承諾與競價市場可能帶來的節(jié)省時，該平臺才能真正發(fā)揮其價值。自動化承諾算法可確保鎖定承諾不會造成太多浪費。其突出特點包括：

? 專注于AWS，確保算法針對該云的特殊性進行了調(diào)整

? 機器學習驅(qū)動的優(yōu)化程序可確保接近完全利用

Nutanix：擁有大型多云部署的企業(yè)可以使用Nutanix作為抽象層來部署應用程序。雖然該層的大部分功能處理存儲或資源管理等瑣事，但其中一個名為成本治理(前身為Beam)的部分會追蹤跨一系列安裝(包括本地托管的私有云機器)的成本。該工具可進行定制，通過計算加熱和冷卻成本、硬件和數(shù)據(jù)中心租金，來生成私有安裝的準確成本估算。這使得企業(yè)能夠更準確地決定將工作負載分配到成本最低的部署。該過程可自動化以優(yōu)化和調(diào)整硬件規(guī)模，從而簡化管理。其突出特點包括：

? 私有云計量可直接洞察本地硬件的成本

? 預算警報和動態(tài)優(yōu)化有助于調(diào)整消費規(guī)模以最小化成本

ServiceNow：運行大量微服務集合的團隊依靠ServiceNow通過其一系列產(chǎn)品(如AppEngine或Integration Hub)來管理部分或全部技術棧。許多工具都是面向客戶的解決方案，如IT自動化，但也有更多后端工具通過智能管理性能來優(yōu)化IT運營。它提供了幾個儀表板，可提供成本的高級視圖和詳細細分。云支出分析可追蹤過去的表現(xiàn)，并提供未來預算的預測。其突出特點包括：

? 廣泛的選擇用于追蹤和優(yōu)化IT資產(chǎn)的工具

? 風險管理工具與治理工具高度集成

Splunk AppDynamics：AppDynamics的目標是在多云、混合和本地環(huán)境中追蹤和控制容器。它曾被稱為Replex，現(xiàn)在是Splunk Observability Portfolio的一部分。成本管理只是其更大系統(tǒng)的一部分，該系統(tǒng)還追蹤性能和日志文件，尋找異常并做出未來預測。例如，Splunk的AIOps可以監(jiān)控安全違規(guī)和超支情況。策略控制層提供精細的限制，以確保團隊能夠訪問他們需要的內(nèi)容，但無法訪問他們不需要的內(nèi)容。其突出特點包括：

? 將成本管理與應用一般監(jiān)控相結合

? 與Open Telemetry集成，旨在統(tǒng)一本地本地機器與多云環(huán)境的數(shù)據(jù)

Umbrella(前身為Anodot)：Umbrella的云監(jiān)控工具套件的首要任務是追蹤數(shù)據(jù)通過各種服務和應用程序的流動。如果有任何會影響用戶的異?；蚬收?，它都會發(fā)出警報。Umbrella部署了一種機器學習算法，將當前支出與過去進行比較，以便異常支出峰值能夠凸顯出來。追蹤多個云中的實例和Pod成本是這一更大任務的一部分。儀表板會生成一系列信息圖表，使企業(yè)能夠研究每個微服務或API，并確定在需求高峰和低谷時保持其運行的成本。這種精細的細節(jié)使你能夠發(fā)現(xiàn)昂貴的工作負載并找到削減它們的方法。其突出特點包括：

? 集成多云分析，為檢測異常支出提供標準化和可操作的數(shù)據(jù)，同時也為常規(guī)部署提供準確的規(guī)劃

? 一種名為COST GPT的生成式AI提供了一種機會，可深入支出數(shù)據(jù)并使用自然語言界面進行探索

VMware Aria CloudHealth：博通旗下子公司VMware構建了Tanzu CloudHealth(前身為Aria Cost和Aria Automation)，以管理所有主要云平臺以及混合云的部署。成本會計模塊會追蹤支出，將其分配給業(yè)務團隊，同時優(yōu)化部署以最小化成本。建模層可以制定攤銷和消費計劃以預測未來需求。財務經(jīng)理和開發(fā)團隊可以深入研究這些預測，以專注于特定應用程序或服務集合。更大的產(chǎn)品線將成本管理與自動化部署和安全執(zhí)行集成在一起。其突出特點包括：

? 支出治理確保團隊遵循資源消耗的單獨預算

? 將云成本與業(yè)務指標和關鍵績效指標集成，以了解計算成本與底線之間的聯(lián)系

Yotascale：云成本在很大程度上取決于編寫和部署代碼的工程師。他們做出啟動更多實例和存儲更多數(shù)據(jù)的精細決策。Yotascale希望為工程師提供更多信息，使他們能夠使用旨在追蹤機器并直接將成本分配給相關團隊的工具來優(yōu)化其硬件消耗。預測工具還可以發(fā)現(xiàn)異常情況，并發(fā)出警報以防止月底出現(xiàn)任何意外賬單。儀表板承諾用動態(tài)、響應迅速且準確的“單一管理界面”取代靜態(tài)電子表格。其突出特點包括：

? 面向工程師的工具可直接向構建軟件和啟動機器的團隊提供預算信息

? 自動化追蹤可提供預測并標記問題和過度消費

Zesty：雖然許多云管理器通過復雜的報告提供洞察，但Zesty旨在自動化啟動和關閉額外實例的工作。其主要功能使其能夠觀察預留市場中具有過剩容量的大幅折扣實例。它提供了一種由AI算法驅(qū)動的工具，可與AWS的API協(xié)同工作，做出決策，在滿足用戶需求的同時保持足夠的機器運行而不會超出預算。該工具甚至可以控制分配給單個機器的磁盤空間量，同時在預留實例市場上即時買賣處理器時間。其突出特點包括：

? 對存儲空間分配等細節(jié)進行深度管理，以最小化成本

? 與競價市場集成，以利用最低可能成本