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FinOps与Serverless的结合:破解云成本难题

本文探讨了如何通过FinOps实践优化Serverless应用的成本管理,提出了首个Serverless函数总成本估计模型,并分享了多种有效的成本优化策略。

Serverless 计算以其按需付费的特性吸引了广泛关注,但其计费模式的复杂性使得用户难以准确预测和控制成本。华为云 FunctionGraph 在 Serverless 领域的 FinOps 探索中提出了一种全新的函数总成本估计模型,旨在帮助用户更好地理解和优化云资源的使用。

FinOps 是一种将财务、技术和业务相结合的方法论,致力于优化云资源管理和成本控制。在 Serverless 场景中,影响成本的关键因素包括函数内存规格、并发度、执行时延等。这些因素的随机性和非平稳性增加了事先估计总成本的难度。

为解决这一问题,华为云 FunctionGraph 提出了业界首个 Serverless 函数总成本估计模型,该模型基于对函数运行期间的各种成本因素进行分析,提供了一套完整的理论框架。此外,华为云还推出了“用户函数成本研究中心”,为用户提供透明、高效、一键式的成本优化服务。

具体而言,本文介绍了五类优化方法:

  1. 优化函数代码逻辑,降低执行时延。
  2. 优化代码包和依赖包大小,减少冷启动时延。
  3. 编写轻量化函数,提高性能和效率。
  4. 采用单实例多并发,减少实例数量。
  5. 合理选择函数资源规格,平衡成本和性能。

最后,FunctionGraph 还将推出一系列新特性,如离线式最佳配置调优、在线资源消耗感知与规格动态推荐等,进一步简化用户的 FinOps 实践,实现经济型(Economical)Serverless。

总结来说,本文不仅提供了 Serverless 成本优化的理论基础,还展示了实际应用中的有效策略,帮助用户在享受 Serverless 灵活性的同时,显著降低总体拥有成本(TCO)。


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这个家伙很懒,什么也没留下!
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