云工作负载报告(云主机负载均衡)

本文目录：

• 1、企业应如何开展云工作负载保护项目？
• 2、云计算中的工作负载有哪几种模式？它们的特征是什么？
• 3、关于多云管理，企业需要知道什么内容？
• 4、大多数企业是如何提升云工作负载保护能力的？
• 5、志翔科技参展数博会 大数据技术驱动工业和安全领域数智化升级
• 6、「节约成本」的云计算将成为企业不能承受的负担

企业应如何开展云工作负载保护项目？

建议企业都安装T-Sec主机安全腾讯云云镜。这款软件能够对木马文件进行检测，对检测出来的恶意文件进行访问控制和隔离操作，防止恶意软件再次利用，提升企业云工作负载保护能力。

云计算中的工作负载有哪几种模式？它们的特征是什么？

云计算的三种工作负载模式都有什么，分别是：IaaS、PaaS以及SaaS。在一定程度上来讲它们不属于同一层面，这也使得它们可以发挥的价值也是各不相同。

第一层：IaaS

Infrastructure as a service（IaaS）可以理解为“基础设施及服务”，大家可以将其看作是利用一切基础设施为消费者提供服务，比如说通过信息处理单元、存储单元以及网络等一系列基础计算机设施进行工作生产。大家可以将硬件外包到别的地方，IaaS公司会提供场外服务器，存储和网络硬件，你可以租用，节省了维护成本和办公场地，公司可以在任何时候利用这些硬件来运行其应用。

第二层：PaaS

Platform as a service（PaaS）可以理解为“平台即服务”，他又被称之为中间件。PaaS能将现有各种业务能力进行整合，具体可以归类为应用服务器、业务能力接入、业务引擎、业务开放平台，向下根据业务能力需要测算基础服务能力，通过IaaS提供的API调用硬件资源，向上提供业务调度中心服务，实时监控平台。

第三层：SaaS

Software as a service（SaaS）可以理解为“软件即服务”，SaaS提供商为企业搭建信息化所需要的所有网络基础设施及软件、硬件运作平台，并负责所有前期的实施、后期的维护等一系列服务，企业无需购买软硬件、建设机房、招聘IT人员，即可通过互联网使用信息系统。

IaaS、PaaS和SaaS的区别在哪

IaaS 是云服务的最底层，主要提供一些基础资源。它与PaaS的区别在于，用户需要自己控制底层，实现基础设施的使用逻辑。世界上著名的IaaS公司有我们熟知的微软、亚马逊、红帽等，感兴趣的同学可以了解一下。

PaaS 提供软件部署平台，抽象掉了硬件和操作系统细节，可以无缝地扩展。开发者只需要关注自己的业务逻辑，不需要关注底层。PaaS提供者包括Google App Engine、Microsoft Azure等。

SaaS 是软件的开发、管理、部署都交给第三方，不需要关心技术问题，人人皆可上手，适用于普通的互联网浏览者，任何一个远程服务器上的应用都可以通过网络来运行。

关于多云管理，企业需要知道什么内容？

关于多云管理，企业需要知道的内容：

在新兴的多云世界中，出现了新的管理挑战。云计算解决方案也一样，其中包括云计算服务供应商(CSP)、云计算管理平台(CMP)和云访问安全代理(CASB)。

在云服务方面，许多组织都在考虑部署多个云产品以满足各种业务需求。无论是软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)还是基础设施即服务(IaaS)产品，这种多云策略都是正确的，它为企业在进行数字化转型时带来了一些挑战和机遇。

多云策略的好处

调研机构IDG公司于2018年8月发布的“企业云状态”报告表明，很多企业正在继续增加投资并改进其云计算环境，以便可以使用所需的技术来实现业务目标。该研究基于对多个行业的550名IT决策者进行的在线调查，其结果表明，近三分之一(30%)的组织拥有混合云和多云环境的组合。

企业部署多云策略的好处包括增加云计算选项(59%)，更轻松、更快速的灾难恢复(40%)，以及通过允许跨多个云平台(38%)扩展工作负载来提高灵活性。

近40%的受访者表示，他们的IT部门感受到了将业务100%迁移到云平台的压力，44%的企业(员工超过1000人)的IT管理层感受到了执行管理层或个别业务部门将100%迁移到云平台的压力，因此，多云很可能会继续发挥作用。

多云策略的最佳实践

尽管某些功能已转移到服务提供商，但云计算服务的兴起并不会简化IT部门的任务。事实上，拥有多个云计算服务可能会增加复杂性，许多组织可能没有所需的内部专业知识。

卡内基梅隆大学软件工程研究所CERT部门的情境感知技术经理Timothy Morrow表示，任何单一云计算服务提供商(CSP)的技术和服务都在迅速变化，这使得组织的IT员工难以保持最新状态。

Morrow说，当组织选择实施多云环境时，这会大大扩展IT员工需要理解和接受培训的内容。例如，PaaS和SaaS产品是针对每个云计算服务提供商(CSP)量身定制的，这需要更加深入地了解其使用情况。这反过来意味着当使用多个云计算服务提供商(CSP)的服务时，其复杂性将会显著增加。

以下是一些成功使用多云策略的建议最佳实践。

确定如何更好地连接到云计算服务提供商(CSP)和端口数据

组织打算如何使用云计算服务提供商(CSP)的服务对于将组织的资产和服务与云计算服务提供商(CSP)连接所需的连接类型具有重大影响。

Morrow表示，组织需要在多个领域进行尽职调查，以帮助了解连接需求。这些包括架构和设计，以解决对组织愿景至关重要的质量属性，采用自动化技术可以帮助减少IT员工负担、安全策略治理和风险管理。需要对正在考虑使用的所有云计算服务提供商(CSP)进行此操作，请记住每个云计算服务提供商(CSP)都提供不同的操作和安全功能。

至于数据可移植性，能够跨不同云计算服务提供商(CSP)使用数据是一项重大挑战。 Morrow说，当使用提供商的PaaS和SaaS服务时尤其如此，因为它们的定制是特定于供应商的。

IT人员必须了解正在考虑的服务的输入和输出数据格式要求，并提供在云计算服务提供商(CSP)之间使用数据所需的接口，以及组织的本地资产。

Morrow说，使用容器可以为组织提供一定程度的可移植性，提供组织可以用来在多个云计算服务提供商(CSP)的PaaS实现运行相同应用程序的部署和运行时环境。用于运行和管理容器的软件将继续专注于跨云计算服务提供商(CSP)提供一致的实施，以帮助简化IT员工的任务。

部署资源标记

云计算服务供应商提供部署按需、突发和自动扩展资源的能力。审计、税务和咨询机构Grant Thornton公司的负责人Brian Reynolds说，在多云环境下，资源管理和控制、会计和消费成本分配可能更困难。

Reynolds说，为了简化这些必要的管理职责，组织可以使用由关键值对组成的资源标记，将元数据分配给资源，并按类别对其进行逻辑组织。

行业领先的云计算服务提供商支持资源标记。它提高了组织实现基于标记的资源级权限的能力;快速启动并降低来自不同资源组的相关资源;并根据既定的订阅预算持续监控成本并跟踪这些成本。

采用云计算管理平台(CMP)

管理多云环境的成本包括维护多云能力和专业知识的人员成本，以及管理控制、集成、性能设计，以及隔离问题和缺陷。

Reynolds表示，原生工具可用于管理通过不同云计算服务提供商提供的资源。但是为了降低这些成本并提高可管理性，许多组织正在采用云计算管理平台(CMP)。

这些软件平台包括公共云提供商提供的本机工具以及旨在跨多个云计算提供商提供一致功能的第三方产品。

它们支持诸如资源调配和协调、根据需要创建、修改和删除资源、自动化、安全和合规性(包括管理基于角色的云计算服务访问)、监视和日志记录、库存和分类、成本管理和优化以及迁移、备份和灾难恢复等功能。

使用编排系统

Reynolds表示，随着通过不同的云计算服务提供商(CSP)部署的SaaS产品越来越多地提供财务、员工、客户和其他资产和运营记录系统，组织发现将运行在不同云端的解决方案绑定到参与系统中的工作流自动化非常重要。这些用于改善数据收集体验。

同样，随着多云架构的激增，组织越来越多地发现需要实现业务流程系统，以实现跨多个云计算服务提供商(CSP)交付的同类最佳PaaS和SaaS的工作流程。

Reynolds说，这些业务流程系统将需要支持那些拥有基于同类最佳云计算服务提供商(CSP)产品的底层应用程序的组织。他说，它们可能是价值创造的关键，因为只有通过集成运行在多云架构中的记录系统，才能提供洞察力和服务。

采取必要的安全和合规预防措施

当企业使用多种云服务时，IT资源和基础工程的供应将从数据中心的受控环境中移出，而不是建立在治理实践之外。

这可能引发一些网络安全问题，包括未经批准使用多个不同的云计算产品。数据暴露或网络安全协议将被忽视或绕过的风险增加。

Reynolds表示，为了帮助应对这一挑战，企业可以部署云访问安全代理(CASB)等工具，以便了解多云服务的访问和使用情况。他们可以评估不同云计算提供商的安全状况，并控制敏感数据的使用和暴露。

法规遵从是另一个关键问题。商业开发组织Forest County Potawatomi的企业基础架构师Bill Connor表示，确保每种云服务和工作流都符合法规，并在迁移后满足要求，这一点很重要。

IT需要识别组织中负责监管合规性的人员，并在云计划部署过程的早期让他们参与进来。Connor说，维持合规是一个持续的过程，因此IT部门应该选择团队成员来持续评估和管理风险。

利用供应商的产品来更好地管理服务

Connor表示，组织在为多云环境选择云服务时面临的主要挑战之一是与所有新兴选项保持同步。

Connor指出，云计算服务已经彻底改变了企业的业务方式，使组织能够比以往任何时候都做得更多，但要建立一个最适合迁移和服务的应用程序路线图是一个挑战。更重要的是，将服务从内部部署迁移到云端可能具有挑战性，尤其是在维护遗留应用程序的时候。

Connor表示，组织应该寻求实施解决方案，帮助他们解决选择、迁移和云计算服务成本方面的挑战。例如，Nutanix公司等供应商提供分析和生命周期管理等工具，帮助简化和更好地管理IT环境和优化成本。

避免运行时依赖性并解决认知复杂性

在线杂货和餐饮服务提供商Good Eggs公司分类工程经理Max Edmands表示，使用多种云计算服务的一个常见挑战是级联故障。

如果SaaS系统在运行时失败，则原始系统现在必须以某种方式处理该故障。如果事情没有正确构建，那么该系统也可能会失败并导致其他系统发生级联故障。这可能转化为顾客无法购物或订单中断。

企业可以通过避免运行时依赖性来缓解这种情况。一个完全独立的系统也不会对级联故障造成伤害。Edmands说，这可以通过某种事件总线来实现缓存数据和传播更新。

另一个挑战是认知复杂性。每当企业采用第三方提供商的服务以满足业务需求时，必须了解新提供商的工作方式。

Edmands表示，例如，它最近加入了一个新的主数据管理系统Riversand，为其销售的产品提供权威数据源。它必须仔细配置该系统，以确保它能够满足其特定的业务需求。要配置系统，企业必须充分理解它。

利用应用程序编程接口(API)

当企业试图将多个云计算产品整合到一个有凝聚力的基础设施时，集成是至关重要的，而API则发挥着重要作用。

涂料生产商Benjamin Moore公司的首席信息官Glenn Pinnel表示，组织需要建立正确的API，以便系统可以协同工作以创建无缝的用户体验，并且没有延迟或服务延迟。

例如，该公司正在推出一项电子商务账户计划，该计划将让客户更有效地订购油漆。为了使一切正常运行，它有一个在后端运行的企业资源规划(ERP)平台，前端的电子商务平台，用于运行主网站的其他几个基于云计算的应用程序，以及其他计算的应用程序定价和税收。

Pinnel表示，所有的基础设施和应用程序都通过API结合在一起，使产品无滞后或延迟服务。他说，试图在单一云平台上管理这一点会困难得多，可能会影响用户体验。

大多数企业是如何提升云工作负载保护能力的？

大多数的企业都已经安装T-Sec主机安全腾讯云云镜来提升云工作负载保护能力。这款软件能够对专业黑客的日常渗透和自动化的恶意攻击进行检测，做到及时发现，有效的预警和响应。。如果我的回答能够对您有帮助的话，请采纳

志翔科技参展数博会 大数据技术驱动工业和安全领域数智化升级

北京志翔 科技 股份有限公司(以下简称“志翔 科技 ”)利用大数据技术 探索 出一套数智化转型解决方案：结合智能电能表的回传 历史 数据，以及电表设备计量相关的信息数据，进行监测和分析。在此基础上先进行小规模的抽样和建模研判，而后再进行大规模抽检，进而有效判断出相应区域的失准器具，精准更换失准设备。

5月26日至28日，志翔 科技 的工业大数据和大数据安全技术产品将亮相中国国际大数据产业博览会(以下简称“数博会”)，围绕“数智变 物致新”主题展示最新技术应用成果。

大数据技术为企业节省数十亿元

志翔 科技 的智能电能表状态评价与更换产品，通过对智能电能表的在线监测、精准研判,对电力大数据检测实现从“定期检定”到“全程监控”的转变。大数据技术应用成果反映到财务数据中，志翔 科技 仅这一款产品，通过精准定位和更换失准智能电表，每年就能为电力企业节约数十亿元费用。

随着智能电表覆盖率的提升，大数据分析在电力行业的重要作用日益凸显。根据国家电网数据显示，目前国网系统接入的终端设备超过5亿只，国家电网规划预计到2025年接入终端设备将超过10亿只，2030年接入的终端设备数量将达到20亿只。

海量的电力大数据具有多重属性。国家电网有限公司大数据中心副主任程志华表示，电力大数据具有覆盖面广、实时性强、真实性高、经济属性强、行业分类规范、数据基础相对理想等特点。电力大数据的复杂性，以及智能化需求不断升级，为管理工作带来挑战。

早在2016年，志翔 科技 就洞察到电力大数据领域的商机，并根据市场需求逐步孵化拓展出大数据运维平台、服务平台和终端产品三大业务。

开篇所述的失准智能电表分析，定位即为其大数据平台和运维产品线中的一个产品。除此之外，市场新趋势如新能源 汽车 的发展，也推动电力行业的新支撑性应用出现，志翔 科技 也根据电力企业的需求，将大数据分析异常发现、定位和报警等功能应用于关口表、充电桩和户变等方面。

如果说大数据平台和运维产品是利用新方法解决新问题，那么志翔 科技 的电力大数据服务平台则是应用新技术解决老问题发展到新规模的挑战，促进电力行业的精细化运营管理。典型的应用场景便是构建异常用电分析模型，实现智能化窃电诊断，以及利用线损分析模型自动诊断结合专家人工诊断，进行智能线损治理。

电力大数据终端产品则是更具未来感的业务，主要是通过端点部署，解决电力IoT的智能优化需求，数据可用于辅助居民、电力公司、机构政府等做出科学决策。

志翔 科技 高级副总裁伍海桑解释道，通过终端产品对用电数据的分析处理，能了解用户用电负荷类别及使用状态；分析功能可集成为模块与下一代电能表搭售，可用于环保监测、用电安全监测、碳计量等事关 社会 发展大方向的场景。目前志翔 科技 的一系列电力大数据分析产品和服务以及应用已经覆盖全国20多个省市，在电力行业积累了丰富的经验，随着电力产品的演进而不断优化，其大数据分析模型在实践验证中已经迭代到第四代。

清华系创始团队瞄准安全业务

2020年，志翔 科技 来自工业领域的大数据技术应用的收入已占据公司营收的重要部分。而最早，志翔 科技 将其这块业务定义为大安全，作为公司创业起步的方向——大数据安全中的一部分。

清华系的创始团队背景，让志翔 科技 甫一诞生便将技术根植于公司的基因中。公司创始人之一蒋天仪本科毕业于清华大学电子工程系，在美国完成博士学位后，曾服务过芯片企业Marvell；创始团队的许多成员包括伍海桑等也都毕业于清华电子系。目前，志翔 科技 团队中研发、产品相关人员占比达到60%，其中半数以上学历都在研究生以上。

数字经济时代，网络安全服务需求激增，催生了巨大的市场空间。赛迪顾问报告显示，2020年中国网络安全市场规模达到734.6亿元，同比增长20.8%。志翔 科技 自2014年开始聚焦大数据、云计算等一系列技术发展带来的安全问题，为集成电路设计、政府、金融等行业客户提供解决方案，开拓了紫光展锐、寒武纪、中兴、国家开发银行、中国农业银行等行业标杆客户。

公司的大数据安全产品基于“零信任”和“无边界”的理念，面向政法、金融、高 科技 行业数字化转型所面临的“上云”和“云上”的提供数据与业务安全等问题。2019-2020年，志翔 科技 的至明产品连续两年入选Gartner《云工作负载保护平台市场指南》。

高 科技 定位的公司和清华系创始团队，令志翔 科技 备受资本青睐。2014年8月成立的志翔 科技 ，在成立一年内即获得近千万元的天使轮投资和数千万元的A轮融资，2017年6月获得国家基金领投的B轮融资，并在2019年10月完成B+轮融资。

谈及未来发展方向，在伍海桑看来，公司所具有的服务能力不仅在纵深上可以向更多的电力行业企业拓展，进入电力系统中“发输变配用”各个环节，从广度上也能将服务延伸至太阳能发电、智能制造等其他能源领域和工业门类。在“2030年前碳达峰、2060年前碳中和”的目标下，大数据技术还将释放新红利。

「节约成本」的云计算将成为企业不能承受的负担

前言：本文翻译自A16Z，作者为 Sarah Wang 和 Martin Casado。本文提出了一个很重要的观点，即 「尽管云计算明显能够在公司的早期发展中实现其(节约成本的)承诺，但随着公司规模的扩大和增长的放缓，它对利润率造成的压力可能会开始超过收益。云计算庞大的开销将会逐渐成为公司的负担，成为公司决策层不得不考虑的一个问题。 」

实际上，在国内这样的话题也开始逐渐讨论起来了，对于创业公司而言，在基础云方面的开支还稍微可以承受，但越来越多的 PaaS 和 SaaS 服务的开支已经成为一个问题，当云的开支逐渐超过公司利润所能承受的阶段，就会发现企业这时候已经进退为难，已经陷入云计算的泥潭而无法自拔了。

本文也给出了一些建议，在企业上云的时候就考虑到云遣返的问题，也就是给自己留一条后路，而且将云计算的支出列为重要的KPI考核指标，公司的CEO-CFO-CTO要综合考虑在All-in云计算的同时保留着清醒的头脑。

当然不同的企业有不同的目标，云计算无论如何都是不可阻挡的趋势，那么译者有个问题，当成本逐渐成为云计算时代的痛点时，这只是计算时代不可避免的阵痛，还是云计算本身就存在的弱点？

毫无疑问，云计算是计算平台 历史 上最重要的转变之一。虽然还处在起步阶段，云计算已经影响了数千亿美元的企业 IT 支出，并且公共云的支出还在以每年超过 1000 亿美元的速度上快速增长。这种转变是由一个非常强大的价值观念驱动的——即基础设施即买即用，正好符合业务大规模发展的需要——提高了企业运营和经济方面的效率。另外云计算还有助于培养创新，因为公司可以释放资源专注于新产品和增长，而无需在IT设施和技术投入上投入太多精力。

然而，随着云计算行业经验的成熟，以及我们从公司的经济状况中看到更全面的云计算生命周期，越来越明显的是， 尽管云计算明显能够在公司的早期发展中实现其(节约成本的)承诺，但随着公司规模的扩大和增长的放缓，它对利润率造成的压力可能会开始超过收益。 由于这种转变发生在公司发展的后期，因此很难逆转，因为这是多年来专注于新功能开发的结果，而不是基础设施的优化。因此，为了显著提高效率而进行的重写或重大重组可能需要数年时间，而且通常被认为是不可能的。

现在，人们越来越意识到云计算的长期成本影响。随着云计算的成本的增加，总收入成本 (COR) 或销售商品成本 (COGS) 也很明显地开始增加，一些公司采取了「戏剧性」的选择，「遣返(repatriating)」大部分工作量 (例如 Dropbox) ，把本来部署在云上的负载回归到本地，或者在某种情况下采用混合云 (例如 CrowdStrike 和 Zscaler)。 那些已经这样做的公司在财报里发布了很明显的成本节约报告 ： 2017 年，Dropbox 在其 S-1 文件中详细说明，由于其基础设施的优化改造，在上市前的两年中，累计节省了 7500 万美元的巨额资金，其中大部分需要从公共云中调回工作负载。

然而，考虑到此类行为的工作量规模之大，以及“云计算很棒(Cloud is great.)”这一占主导地位、有些独特的行业主流说法，大多数公司发现很难证明将工作负载从云上转移出去是合理的。(的确如此，但我们还需要考虑更广泛的影响。)因为当相对于潜在失去的市场资本的规模进行评估时——我们在这篇文章中提出——计算方法会发生变化。 收入增长(通常)随着规模的增长而放缓，短期效率越来越成为公开市场价值的关键决定因素。 随着规模的增长(通常)放缓，近期效率成为公开市场价值的一个越来越关键的决定因素。云计算的超额成本通过压低利润率，严重影响了市值。

尽管如此，这篇文章的意义并不是要讨论遣返问题，这是一个非常复杂的决定，而且因公司而异，并影响广泛。相反，我们首先要了解云计算压低了多少市值，这样我们才能随着公司规模的扩大的同时，帮助制定决策框架，管理基础设施。

我们的分析强调了通过云优化可以获得多少价值——无论是通过系统设计和实现、重新架构、第三方云效率解决方案，还是将工作负载转移到专用硬件。这是一个非常违反直觉的假设，在这个行业中给出了流行的关于云PK本地部署的说法。然而，很明显，除了短期的节省，当你考虑到对市值的影响时，规模公司可以证明几乎任何水平的工作都可以帮助保持云成本较低。

当 Dropbox 在 2016 年启动其基础设施优化计划时，他们在两年时间里节省了近 7500 万美元，他们通过将大部分工作负载从公共云转移到直接由 Dropbox 租赁和运营的「低成本、定制基础设施」 (“lower cost, custom-built infrastructure in co-location facilities”) ，而且。Dropbox 的毛利率从 2015 年的 33%增长到了 2017 年的 67%，他们指出，这「主要是由于我们的基础设施优化和营收的增加。」 (“primarily due to our Infrastructure Optimization and an… increase in our revenue during the period.”)

但这只是 Dropbox。因此，为了将云遣返的潜在节约推广到更广泛的公司，云计算优化公司 Optimyze 的前 Google 工程师、联合创始人托马斯·杜林 (Thomas Dullien) 说，据估计，每年可以遣返 1 亿美元的公共云支出，相当于每年总拥有成本 (total cost of ownership, TCO) 的一半左右，包括服务器机架、房地产和冷却，以及网络和工程成本。

确切的节省数字显然各不相同，但我们采访的几位专家都认同这个「公式」: 遣返结果是在云中运行等效工作负载的成本的三分之一到一半。 此外，一家大型消费互联网公司的工程总监发现，公共云列表的价格可能是运营自己数据中心成本的 10 到 12 倍。由使用承诺和数量驱动的折扣在行业中很常见，并且可以将这个倍数降低到个位数，因为云计算通常会在承诺使用时下降 30-50% 。但是 AWS 的运营成本仍然是这些折扣的 30% 左右的混合营运利润率，以及激进的研发预算， 这意味着由于资金回流，潜在的公司节省成本更大。管理自己的硬件带来的性能提升可能会带来更大的收益。

在我们所有与不同从业者的谈话中，这种模式非常一致: 如果你在规模上运营，云的成本至少可以让你的基础设施成本翻一番。

考虑到云计算花费在总收入成本 (total cost of revenue, COR) 中所占的百分比，云计算带来的 50% 的节省是非常有意义的。基于对公共软件公司 (那些公开其云基础设施支出的公司) 的基准测试，我们发现合同承诺的支出平均占 COR 的 50% 。

实际支出占 COR 的百分比通常甚至高于承诺支出: 一家价值 10 亿美元的私营软件公司告诉我们，他们的公共云支出占 COR 的 81% ，「云支出占收入成本的 75% 至 80% 在软件公司中很常见」。杜林(从他在 Google 和现在的 Optimyze 工作时就注意到) ， 公司在估算云计算规模时往往比较保守，因为担心花费过多， 所以他们只承诺基线负载。因此，根据经验法则，承诺的支出通常比实际支出低 20% … … 弹性是双向的。 我们采访过的一些公司报告说，他们的云支出超出了承诺的预测至少 2 倍。

如果我们将这些基准外推到更广泛的使用公共云来进行基础设施建设的软件公司中，我们粗略估计，50 家顶级上市软件公司的云账单总计达到 80 亿美元 (这在它们的年度文件中显示了一定程度的云支出)。虽然其中一些公司采取混合云方式ーー公共云和本地部署(这意味着相对于我们的基准，云支出在 COR 中所占的比例可能更低)ーー但我们的分析平衡了这一点，假设承诺的支出等于全面的实际支出。 根据我们与专家们的交谈，我们假设云遣返可以减少 50% 的云支出，从而节省 40 亿美元的回收利润。 对于使用云基础设施的大规模公共软件和消费互联网公司来说，这个数字可能要高得多。

虽然 40 亿美元的预计净节省额本身就是惊人的，但是如果换算成解锁的市值，这个数字就更让人大开眼界了。由于所有公司在概念上都是以其未来现金流的现值来估值的，因此实现这些年度总体净储蓄可以创造远远超过 40 亿美元的市值。

还有多少？一个粗略的指标是，看看公开市场对额外毛利润的估值: 仍在烧钱的高增长软件公司，往往是按照毛利倍数来估值的，这反映了对公司长期增长和盈利边际结构的假设。(通常所参考的收入倍数也反映了公司的长期利润率，这就是为什么即使在经过增长率调整的基础上，毛利率较高的业务，收入倍数也往往会增加)。然而，这两种资本化倍数都可以作为一种启发式方法，用于估计公司未来现金流的市场贴现。

在我们分析的 50 家上市软件公司中，企业总价值到 2021 年毛利润的平均倍数 (基于 CapIQ 发布时的资料) 是 24-25X。 换句话说：每节省一美元的毛利润，市值平均就会增加 24-25 倍的净成本。(假设节省的资金是扣除增加的资本支出所产生的折旧成本(如果相关的话))。

这意味着，仅在这 50 家公司中，估计额外 40 亿美元的毛利润就能产生额外 1000 亿美元的市值。此外，由于使用毛利润倍数(相对于自由现金流倍数)假定增加的毛利润也与某些增加的经营支出相关，这种方法可能低估了每年 40 亿美元净节省对市值的影响。

对于一家特定的公司，其影响可能会更高，这取决于它的具体估值。要说明这种现象，我们以服务公司 Datadog 的基础设施监控为例。该公司在发布财报时的交易价格接近 2021 年 40 倍的预估毛利润，并在其 S-1 中披露了对亚马逊云服务的总计三年 2.25 亿美元的消费承诺。如果我们每年承诺的亚马逊云服务支出达到 7500 万美元—- 并假设其中 50% 或 3750 万美元可以通过云遣返收回—- 这意味着仅在承诺的削减支出上，该公司每年就可获得约 150 亿美元的市值！

虽然这些粗略的分析从来都不是十全十美的， 但方向性的趋势很清晰: 规模较大的上市软件公司的市场资本化受到云计算成本和数千亿美元的拖累。 如果我们扩展到更广泛的企业软件和消费互联网公司领域，这个数字可能超过 5000 亿美元——假设总体云支出的50%是由规模技术公司消费的，这些公司有望从云遣返中获益。

对于商业领袖、行业分析师和建筑商来说，在做出长期甚至短期的基础设施建设决策时，忽视对市值的影响实在代价太过昂贵。

我们接下来该怎么办？一方面，开始将工作负载从云中移除是一个重大决定。对于那些没有提前计划的人来说，必要的重写看起来是不切实际的，因此是不可能的。任何这样的工作都需要一个强大的基础设施团队，而这个团队可能还没有完全建立起来。所有这一切都需要建立一个超越自身核心体系以外的专业知识能力，这不仅会分散注意力，也会降低增长的速度。况且云计算也保留了许多优势，比如随需应变的能力，以及支持创新项目和新地理区域的大量现有服务。

但另一方面，我们在这篇文章中概述了一种现象，即云计算的成本在某个时刻「占了上风」，锁定了数千亿美元的市值，而这些市值现在陷入了这种悖论: 如果你还没开始用云计算，你就是疯了；如果你还在继续使用云计算，你就是疯了 （You’re crazy if you don’t start in the cloud; you’re crazy if you stay on it.） 。

那么，公司能做些什么才能摆脱这种悖论呢？正如前面所提到的，我们并不是在为云遣返提供任何理由，相反，我们指出基础设施支出应该是一个一流的衡量标准。这是什么意思？ 公司需要尽早、经常、有时甚至是在云之外进行优化。

虽然在思维方式的转变和最佳实践方面还有很多要说的ーー尤其是最近才出现了全貌ーー但这里有一些因素可能有助于企业应对云计算成本不断上升的问题。

把云花费作为 KPI。 让基础设施成为一流衡量标准的一部分，就是确保它成为企业的 KPI 指标。以 Spotify 的 Cost Insights 为例，这是一个自己开发追踪云支出的工具。通过追踪云支出，该公司的工程师能够获得云支出的所有权限，而不仅仅是财务团队的专利。Ben Schaechter 曾在 Digital Ocean 工作，现在是 Vantage 的联合创始人和首席执行官，他观察到，他们不仅看到整个行业的公司在业务生命周期的早期将云成本指标与核心性能和可靠性指标放在一起，同时， 「那些意外被云计算账单困扰的开发人员变得越来越精明，并期望他们的团队在云计算支出方面更加严格。」

激励正确的行为。 用基础设施的 KPI 数据赋予工程师权力，这样的激励因素可以帮助团队提高意识，但不会考虑改变工作方式。一位著名的行业首席技术官告诉我们，在他的一家公司，他们提供类似于销售(SPIFFs)的短期激励措施， 这样，任何通过优化或关闭工作负载从而节省出一定数量云开支的工程师都会得到一笔现金 (虽然节省出来的资金不断出现，但是公司的投资回报率仍然很高)。 他补充说，这种方法——基本上是“将制造出问题的人与能够解决问题的人联系起来”——实际上成本更低，因为它能够为整个公司带来 10% 的回报，并在短短 6 个月内将总支出减少了 300 万美元。值得注意的是，公司 CFO 是支持这种非传统模式的关键人物。

优化，优化，优化。 在评估任何企业的价值时，最重要的因素之一是所售商品的成本或销货成本——企业每赚一美元，交付的成本是多少？客户数据平台公司 Segment 最近分享了他们如何通过增量优化基础设施决策，将基础设施成本降低了30% (同时在同一时期内增加了 25% 的流量)。有许多第三方优化工具可以为现有系统提供快速增益，根据我们的经验，范围在 10-40% 不等。

考虑一下提前遣返。 云在公司发展的早期更便宜更好，而在后期更昂贵，这条云悖论的存在并不意味着公司必须被动地接受它而不做计划。 确保您的系统架构师及早意识到遣返的可能性，因为到云成本开始赶上甚至超过收入增长的时候，就太晚了。 即使在早期进行适度的或更模块化的架构投资——包括能够将工作负载转移到最佳位置而不被锁定的架构——也会减少将来将工作负载迁移回来所需的工作。Kubernetes 的流行和使工作负载更便携的软件容器化，在一定程度上是对公司不希望被锁定在特定的云的反应。

增量遣返。 也没有理由不能以增量的方式、混合云的方式进行遣返 (如果对于您的业务是正确的选择)。在这里，我们需要更多的细微差别，而不是非分之想：例如，遣返可能只对最资源密集的工作负载的子集有意义。它不需要是全部上云或者全部遣返。事实上，在我们采访过的许多公司中，即使是最激进的收回工作量的公司，仍有 10% 到 30% 甚至更多是在云计算中。

虽然这些建议主要针对 SaaS 公司，但人们还可以做其他事情，例如，如果你是一个基础设施供应商，你可能想要考虑传递成本的选项——比如使用客户的云积分——这样成本就不会出现在你的账上。整个生态系统都需要考虑云计算的成本。

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这个行业是如何走到这一步的很容易理解：云是优化创新、敏捷性和增长的完美平台。而在一个由私人资本推动的行业，利润率往往是次要的问题。 这就是为什么新的项目倾向于在云中开始，因为公司优先考虑特性开发的速度而不是效率。

但现在，我们知道了。长期的影响还没有被很好地理解——这是具有讽刺意味的，因为超过 60% 的公司把节省成本作为迁移到云计算的首要原因！对于一个新的初创公司或一个新的项目，云是显而易见的选择。当然，为云提供的灵活性支付哪怕是适度的「灵活性税」也是值得的。

问题是，大公司——包括创业时达到一定的规模规模的公司——已经深陷入云中无法自拔（以及陷入泥潭后解救自己的能力）。有趣的是，早期移动云计算最常被引用的原因之一——一大笔预付资本支出 (CapEx)——不再需要汇回国内。在过去几年中，公共云基础设施的替代方案有了显著的发展，可以完全通过运营费用(OpEx)而不是资本支出来构建、部署和管理。

请注意，尽管我们在这里分享的一些数字似乎很大，但我们的假设实际上是保守的。实际支出往往高于承诺支出，我们没有考虑基于时间的弹性定价。对整个行业市值的实际拖累可能远高于预期。

云服务提供商目前享有的 30% 的利润最终会通过竞争而改变问题的严重性吗？不太可能，因为目前大部分的云计算支出都被三家公司垄断了。这里有一个戏剧性的讽刺：亚马逊、谷歌和微软，他们代表了这个行业 5 万亿美元的庞大市场，在竞争中受到冲击的是， 它们的高利润率在一定程度上是由运营自己的基础设施驱动的，这使得它们能够对产品和人才进行更大的再投资，同时支撑自己的股价。

因此，在数千亿美元的平衡下，这个悖论可能会以这样或那样的方式解决：公共云要么开始放弃利润，要么开始放弃工作量。无论如何，也许目前基础设施中最大的机会就在云硬件和运行在云硬件上的未优化代码之间。

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