云迁移不是降低成本而为了更好地控制成本

云迁移不是降低成本而为了更好地控制成本

作者:未央 2022-03-10 23:21:03

云计算

云原生 当关注云计算时,企业需要更多地考虑成本控制的优势,而不是成本节约。可预测的成本模型使评估云迁移的收益和风险变得更加容易。

到目前为止,企业将工作负载从数据中心迁移到云平台的潜在好处已经广为人知。这些好处包括缩短上市时间、增加按需扩展的灵活性、加速创新、提高可靠性,以及在应用程序出现故障时更快地恢复等。

这些不同的好处通常被集体简化为一个过于简单化的主题:云计算将为企业节省成本。但这是一个常见的误解。企业从云计算基础设施提供商处获取云服务,虽然在某些情况下将工作负载迁移到云平台可以节省成本,但情况并非总是如此,并且可能因为用户不同而有所不同,甚至由于工作负载不同而有所不同。

不过,很容易看出节约成本论点的吸引力。早在2017年,美国商会估计,一个典型的企业数据中心的建设成本为2.155亿美元(其中包括土地、建筑和IT设备的成本),每年运营成本为1850万美元。这些成本在未来肯定会显著上升。再加上数据中心利用率估计徘徊在30%~50%,以及30%的服务器在任何给定时间完全闲置,数据中心基础设施在构建和运营方面占用了大量资金。

虽然云托管可以为企业节省硬件的购买、维护和升级费用以及数据中心托管费用(电源,冷却,存储),但仍然涉及成本,其中包括迁移到云平台的成本。考虑云迁移的企业最好在决策过程中考虑成本控制(以及增强获取收入机会的能力)而不是成本节约。

从资本支出转向运营费用

也就是说,对于许多企业(包括那些依赖在云平台上运行的应用程序的企业)来说,云计算可以提供更好的资金投资。特别是,现收现付(PayGo)模型使企业能够调整其逻辑分区(LPAR)的大小以适应其典型的工作负载,可以选择向上扩展以满足高峰需求并在闲置期间缩减规模,而不是必须设计、部署和维护高峰需求所需的所有基础设施。考虑到上述典型的数据中心利用率,这尤其有利。

通过采用基于订阅的云托管框架,企业可以将IT成本从资本支出(CapEx)模型转变为运营费用(OpEx)模型。这既提供了更大的可预测性,也提供了随着时间的推移分散成本的机会。

降低设备更新成本

数据中心基础设施(包括服务器、路由器、电源和其他设备)的典型使用寿命为2到5年,必须定期更新,而且成本很高。相比之下,由于IaaS提供商不断升级他们的设备,并将这些成本计入他们的定价中,企业可以利用最新的硬件并获得更高的应用程序性能,而无需支付升级的经常性成本。IaaS提供商还处理修补和其他维护任务(可能提供更好的安全性),从而消除了企业在传统内部部署模型中需要管理和支付的另一项费用。

将IT从成本中心转变为业务推动者

对于大多数企业而言,IT部门是一个成本中心。在传统的内部部署数据中心模型中,众所周知,IT成本很难归因于特定的业务部门、功能或计划。因此,内部业务客户无需“支付”,甚至了解其计算和存储资源消耗的量级。这使得IT成本成为一个难以理解的“黑盒”。

与此同时,升级内部部署数据中心需要更多的时间和资金。如果新的业务计划需要企业进行数据中心容量的扩展,则可能会延迟或错失市场机会。但是,如果没有直接的方法来计算IT投资的投资回报率,就很难获得内部购买以进行必要且有益的IT升级。

但是,当工作负载在云中运行时,基于消费的定价使得将费用分配给特定业务部门并了解新计划的真实IT成本变得更加容易。这意味着企业可以更轻松地实施IT成本退款模型,并为内部客户创建直接激励措施,以优化他们的资源使用并提高效率。

提高敏捷性

虽然云计算成本并不总是比传统的数据中心成本便宜,但可以更好地预测并实时调整以适应业务需求。可以按需动态增加和减少IT资源,从而缩短上市时间,并使企业能够抓住近期的收入机会,而不会产生前期资本支出或长期支持成本。

对于决定是否将工作负载迁移到云平台的企业而言,它是否比在内部部署数据中心运行它更贵或更便宜并不总是一个简单的问题。还有一个问题是是否将应用程序提升和转移或重构为云原生,这会引入额外的成本和风险因素。对于在IBMi或AIX上运行的遗留工作负载(例如,针对这些平台进行了全面优化)的企业而言,按原样在云中复制这些环境,并缓慢更新它们可能更有意义。一旦LPAR被云托管,就可以利用云原生解决方案,使企业能够分离Power工作负载并利用高级分析、自动备份和灾难恢复等功能,以及通过自动化持续集成(CI)改进DevOps实践/持续交付(CD)管道。因此,虽然他们可能看不到在云中运行工作负载可以节省成本,但企业最终确实会从他们的工作负载和数据中看到更好的投资回报率。

因此,当关注云计算时,企业需要更多地考虑成本控制的优势,而不是成本节约。可预测的成本模型使评估云迁移的收益和风险变得更加容易。

文章题目:云迁移不是降低成本而为了更好地控制成本
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