FinOps LCComputing 成本优化

2023-07-01 14:26:31 浏览数 (1)

1 简介

LCComputing是Low Carbon Computing(低碳计算)的缩写,我们致力于帮助客户节省30%以上的服务器/云资源成本,提升利用率,促进碳中和,成为FinOps领域全球领先的公司。

2 为什么是FinOps领域?

在当前数字化转型的大潮中,企业IT投入占比越来越高,技术架构越来越复杂;而且很多公司正在考虑或者已经走在上云的道路上,降低成本也是企业上云非常重要的原因之一。

从云计算市场发展报告来看,企业上云后浪费了大量云支出,因此成本优化就成了企业最想做的事情之一;在云的模式下,基础设施资源的使用和计费模式都发生了很大的变化,给成本管控增加了不少难度。

我们希望在FinOps领域提供一系列的产品解决方案,帮助客户有效且明显地节省成本。

3 解决方案

FinOps的核心点是成本可控,让成本和业务挂钩,通过技术手段确保成本消耗合理有效。 我们来看看资源的成本组成,这也是评估公司的成本是否可控或者说是否有优化空间的关键,可以通过一个简单的公式来表达:

成本主要由资源单价和资源数量决定,对应我们两个有效的降成本的手段:

  1. 降低云资源单价
  2. 提升利用率

基于这个优化思路,目前我们发布了几个产品解决方案:

3.1 成本分析工具(LCC-CostExplorer)

成本分析工具主要面向公共云客户,特别是使用了多个云厂商资源的客户。客户可以通过这个工具透视消费数据,找到消费关键点,深度挖掘优化潜力,推荐出适合的优化策略。 目前成本分析工具有SaaS版和独立部署两个版本,SaaS版试用接入简单,仅需要注册账号,登录系统后接入云账号即可看到消费数据。独立部署版本可以在客户自有的网络环境中部署,不需要走公网。

产品主要功能为:

  • 预算管理,支持将资源和业务预算进行绑定
  • 消费数据分析,可以配置消费金额监控
  • 成本优化策略推荐,支持云服务器和k8s的多种优化策略
  • 多云实例查询工具

客户可以根据实际情况需要选择不同的版本,欢迎到我们官网上试用:请点击阅读原文到产品页试用(仅支持PC);

3.2 大数据优化

核心是围绕大数据集群进行利用率提升优化,针对不同客户场景,拆分为三个阶段:

第一阶段: 离线作业优化(LCC-optimizer)

为了让离线作业集群的资源能够达到极致使用,我们提供了LCC-Optimizer的大数据优化工具,能够自动对大数据作业参数进行调优,将集群利用率提升到70%以上;产品部署简单,对原有系统侵入小,支持作业灰度,有多重保护机制保证作业运行的稳定性;

第二阶段: 大数据集群混部阶段(LCC-Colocation)

当离线作业集群利用率优化已达到极致时,可以考虑利用更多的其它机器跑大数据作业;一般来说,实时查询和实时计算任务的利用率峰值和大数据作业不一样,通过对这两类负载进行混部,可以将实时查询和实时计算集群利用率也提升到70%以上;

第三阶段: 不同峰值的负载全混部阶段(LCC-Colocation)

分析不同的业务负载利用率高峰,比如在线外卖平台,利用率峰值会出现在吃饭时间点附近;视频流业务,利用率峰值会在休息时间;大数据作业计算的利用率高峰一般在凌晨,考虑将更多不同高峰的业务进行混部,以达到削峰填谷的作用,可以将在线业务集群的利用率提升到40%以上。

其中2、3阶段主要涉及到混部技术,我们通过LCC-Colocation这个产品来对不同的负载进行混部调度管理,产品的主要特点有:

  • 支持多种不同优先级的负载,保证高优先负载稳定运行
  • 内核级精细化资源隔离和复用
  • 兼容 Kubernetes 和 Yarn / Spark / Hive 等开源框架
  • 数据驱动,基于历史和实时数据来进行调度优化
  • 实施成本,对上层业务无侵入

1、2、3阶段的收益会逐渐增高,主要是涉及到的集群规模和业务范围越来越大,对接复杂度也会有所增加,用户可以根据所处的阶段选择不同的解决方案。 目前 LCC-Optimizer 和 LCC-Colocation 仅支持独立部署,详细信息可扫描最下方二维码联系我们的技术专家进行咨询。

4 多云多活解决方案

多云多活的解决方案是指从客户的业务架构去分析,帮助客户将系统部署到不同的云厂商和地域中,让客户的业务流量可分钟级地在不同地域中随意切换。

通过多云多活解决方案,规避系统地域单点的风险,增加客户的多云弹性架构,增加客户在不同云厂商之间的议价能力,大幅降低资源单价。

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