公有云服务受到众多初创企业的喜爱，这主要是因为它能帮助企业降低初期的基础设施投入。这样一来，企业可以将更多的资金投入到运营和开发中。然而，不少企业在使用公有云的过程中遇到了成本失控的问题，这些问题背后的关键点值得我们深入分析。
公有云的低成本魅力
初创企业采用公有云按需付费，这减少了初期的大笔资金投入。比如，在不少创业园区，不少小团队因资金不足，难以自行构建基础架构。公有云提供了一种便捷的运营成本管理方式。就像某国外初创游戏公司，正是借助公有云的低成本运营，才得以起步。企业因此可以把更多的资金用于研发等核心环节。这种模式对那些希望降低前期成本的企业极具吸引力。
然而，这其中潜藏隐患。众多企业只着眼于眼前低成本，却未察觉到后续可能出现的成本超支等问题。若成本失控，便可能阻碍企业成长。
关闭VM简单失误带来成本超支
公有云使用中，关闭虚拟机失败常导致成本超支。在开发方案中，过渡环境本应按计划运行，却常被持续开启。比如某软件测试公司，其过渡环境原计划每天只需运行12小时，却因未及时关闭虚拟机，资源持续消耗。众多开发人员分属不同时区，工作时间各异，难以确保及时关闭。即便在开发测试阶段，若不规律关闭，也会造成资源浪费和成本上升。若能采取自动化等简便规律方法关闭，则能显著节省资源费用。
自动化关闭并非易事，需统筹兼顾众多人员与不同工作流程中的虚拟机使用状况。这要求有周密的规划和技术的有力支持，否则失误在所难免。
自动缩放功能的利用
自动调整规模能高效应对资源需求的变化。对于存在周期性高峰和低谷的企业来说，这一功能尤为实用。比如，电商在促销期间，访问量和订单量急剧上升，需要增加服务器资源，自动调整规模能迅速扩充服务器。活动结束后，繁忙期过去，多余的服务器便会自动关闭。企业可以预先设定模式，或通过触发器启动缩放功能。这样一来，企业就不会因高峰期而过度投入资源造成浪费。
然而，自动调整大小需要精确的预判和配置。若预测不准确，可能会导致资源错误地增减。举例来说，在一些新兴业务模式的企业中，业务流量模式往往难以准确预测。这可能导致在不适宜的时候进行缩放，进而引发成本上升或业务受阻。
选择正确的数据存储
选择数据存储方式影响开支。企业若需处理高I/O需求的存储和计算任务，需仔细考虑是否将它们部署在公有云。有些企业，比如数据处理公司，其PUT和GET请求的使用不同，例如，将数据存入冷存储服务器的PUT请求成本较高。若企业常需大量数据迁移，需权衡成本。若企业需定期下载或迁移大量数据，可能需承担较高费用。企业应根据自身数据使用特点，如数据量、流动频率等，挑选合适的数据存储方案。
在选择时，不能只着眼于当下，还需兼顾业务后期对数据的需求。若业务增长需要更多计算与存储的互动或反向操作，不当的数据存储方案将影响工作效率。
建立制衡机制避免成本失控
开发过程中缺少监管，可能会让资源状况变得不明朗。企业内部，虚拟机数量可能会失去控制，造成费用超出预算。比如，某企业的开发团队无节制地启动虚拟机，最终产生的费用是预算的两倍。此外，低效的定价和复杂的管理成本也可能随之而来。企业可以在技术层面嵌入相应的策略，确保策略在用户群体中得到统一执行。例如，一些连锁企业的多地域团队在开发工作中，通过采用统一策略，有效避免了管理上的疏漏。
设立这种制衡体系需妥善处理管控与创新的平衡，若控制过度，可能会削弱开发团队的积极性。
其他成本控制策略
企业需确保预算制定更加贴近实际情况。这包括但不限于资源分配、存储管理和监督等环节。同时，在控制开发成本时，必须考虑到开发人员的实际工作情况。此外，利用自动化功能及时关闭不必要的虚拟机以及在必要时扩充虚拟机，这些策略至关重要。企业还需重视安全管理，执行统一的安全措施，以减少因外部干扰，如数据泄露、防御费用等额外开销。
企业在追求功能开发时，常忽视安全因素对成本可能带来的隐忧。比如，某企业遭遇网络攻击，不仅需支付安全防护费用，还因业务中断而遭受额外损失。
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