Google Cloud 架构框架的“费用优化”支柱中，此原则提供了一些建议，可帮助您将 Google Cloud 资源的使用与贵组织的业务目标保持一致。
原则概览
若要有效管理云费用，您需要最大限度地提高云资源提供的业务价值，并尽可能降低总拥有成本 (TCO)。评估云工作负载的资源选项时，请不仅考虑预配和使用资源的费用，还要考虑管理资源的费用。例如，Compute Engine 上的虚拟机 (VM) 可能是托管应用的经济高效之选。不过，如果考虑到维护、修补和扩缩虚拟机的开销，总体拥有成本 (TCO) 可能会增加。另一方面，Cloud Run 等无服务器服务可以提供更大的业务价值。运营开销越低，团队就能越专注于核心活动，并有助于提高敏捷性。
为确保您的云资源能够提供最佳价值，请评估以下因素：
- 预配和使用费用：购买、预配或消耗资源时产生的费用。
- 管理费用：运营和维护资源的周期性支出，包括补丁、监控和伸缩等任务。
- 间接费用：您在管理宕机、数据丢失或安全漏洞等问题时可能要承担的费用。
- 业务影响：资源的潜在优势，例如提高收入、提升客户满意度和缩短产品上市时间。
通过将云支出与业务价值相结合，您可以获得以下好处：
- 以价值为导向的决策：我们建议您的团队优先考虑能够带来最大业务价值的解决方案，并同时考虑短期和长期的成本影响。
- 明智地选择资源：您的团队拥有评估各种部署选项的业务价值和总拥有成本所需的信息和知识，因此可以选择经济高效的资源。
- 跨团队协作：业务、财务和技术团队之间的跨职能协作可确保云端决策与组织的总体目标保持一致。
建议
为了使云支出与业务目标保持一致，请考虑以下建议。
优先考虑代管式服务和无服务器产品
尽可能选择代管式服务和无服务器产品，以降低运营开销和维护费用。这样一来，您的团队就可以专注于核心业务活动。它们可以加快新功能和特性的发布速度，并有助于推动创新和创造价值。
以下示例展示了如何实现此建议：
- 如需运行 PostgreSQL、MySQL 或 Microsoft SQL Server 服务器数据库，请使用 Cloud SQL，而不是在虚拟机上部署这些数据库。
- 如需运行和管理 Kubernetes 集群，请使用 Google Kubernetes Engine (GKE) Autopilot，而不是在虚拟机上部署容器。
- 如需满足 Apache Hadoop 或 Apache Spark 处理需求，请使用 Dataproc 和 Dataproc 无服务器。与本地数据湖相比，按秒计费有助于显著降低 TCO。
平衡成本效益与业务敏捷性
控制成本和优化资源利用率是重要的目标。不过，您必须在这些目标与灵活的基础架构需求之间取得平衡，以便快速创新、快速应对变化并更快地创造价值。以下示例展示了如何实现这种平衡：
- 采用 DORA 指标来衡量软件交付绩效。更改失败率 (CFR)、检测时间 (TTD) 和恢复时间 (TTR) 等指标有助于发现和解决开发和部署流程中的瓶颈问题。通过缩短停机时间并加快交付速度，您可以同时实现运营效率和业务敏捷性。
- 遵循站点可靠性工程 (SRE) 实践，以提高运营可靠性。SRE 专注于自动化、可观测性和突发事件响应，有助于缩短停机时间、减少恢复时间并提高客户满意度。通过最大限度地缩短停机时间并提高运营可靠性，您可以防止收入损失，并避免需要过度预配资源作为安全保障来处理服务中断。
启用自助优化
为团队提供自助式费用优化工具、可观测性工具和资源管理平台，鼓励团队培养实验和探索的文化。让他们能够自主预配、管理和优化云资源。这种方法有助于培养归属感、加快创新步伐，并确保团队能够在注重成本效益的同时，快速响应不断变化的需求。
采用和实现 FinOps
采用 FinOps 可建立协作环境，让每个人都能做出明智的决策，平衡成本和价值。FinOps 有助于培养财务责任意识，并促进在云端有效优化费用。
提倡以价值为导向并考虑总体拥有成本 (TCO) 的思维方式
鼓励团队成员以全面的态度看待云支出，重点关注 TCO，而不仅仅是前期费用。使用价值流映射等方法可直观呈现和分析软件交付流程中的价值流，并找出有待改进的方面。为应用和服务实施单位价格，以便深入了解费用驱动因素，并发现优化费用的机会。如需了解详情，请参阅借助 Cloud FinOps 最大限度地提高业务价值。