評估業(yè)務
如果你的應用程序大量使用不變的信息，那么由靜態(tài)網(wǎng)頁構建的應用程序可能是通過內容分發(fā)網(wǎng)絡覆蓋廣泛受眾的最便宜的方式。對于需要大量后端計算和定制的任務來說，它們不是一個很好的解決方案，但也許這種處理可以拆分成單獨的服務。好的靜態(tài)框架包括Jekyll、Gatsby、Middleman和Hugo。當程序員可以將所有內容轉移到 CDN 時，他們通常會談論將成本降低 10 或 20 倍。
云通常最適合需求激增的應用程序。如果你的應用程序在數(shù)小時甚至數(shù)天內基本處于空閑狀態(tài)，那么將其重寫為在Cloudflare Workers或AWS Lambda等無服務器框架中運行將意味著你無需為所有停機時間付費。當負載低時，你也不會支付那么多費用。
AWS 和其他一些云供應商正在添加圍繞 Arm CPU構建的新服務器。這些RISC芯片可以更快、更便宜，但它們通常需要你重新編譯任何二進制應用程序。節(jié)省的成本取決于應用程序的類型和機器上的負載。例如，AWS估算其Graviton芯片的效率可能比x86芯片高25% -100% ，甚至更高。由于AWS剛剛推出了新的Graviton3 處理器，因此它的速度可能還會增長，該公司估計它的速度可能比 Graviton2 快三倍，至少在一個基于 bfloat16 值的機器學習應用程序的基準測試中是這樣的。
除非你的服務器正在滿負荷運行，否則要獲得這個數(shù)值可能并不容易，這讓一些開發(fā)人員有點緊張。一種解決方案是開始使用 Arm 芯片進行全傾斜運行的后臺處理。另一種方法是轉向提供 ARM 處理器的事件驅動計算服務，例如 AWS Lambda，一個勇敢的程序員發(fā)現(xiàn)這種解決方案可能會便宜 20%，但僅適用于某些語言和應用程序。是時候開始進行基準測試了。
Arm 選項的數(shù)量正在迅速增長，有時甚至以驚人的方式增長。我們中的許多人學會了使用微小的 Raspberry Pi 或 Jetson 機器進行黑客攻擊。這些機器幾乎不需要任何成本。它們是構建嵌入式機器、物聯(lián)網(wǎng)應用程序或只想進行試驗的理想選擇?，F(xiàn)在它們也可以成為云基礎架構的一部分。例如， Raspberry Hosting和miniNodes將在具有良好互聯(lián)網(wǎng)連接的專業(yè)數(shù)據(jù)中心為你提供一個微小的 Raspberry Pi 或 Jetson Nano 板，因此你可以以低廉的價格運行基本軟件。
許多云實例采用默認大小，使配置它們更容易。在許多情況下，我們的代碼不需要所有的存儲空間，但我們需要繼續(xù)為此付費。幾個月前，我的云賬單幾乎翻了一番，因為我沒有使用本地存儲。更糟糕的是，云計算公司經(jīng)常使縮小這個未使用的空間變得棘手。如果你在創(chuàng)建過程中保持警惕，通?？梢詮淖銐虻目臻g開始運行你的應用程序。
我仍然記得，當我要求自己測試集群時，經(jīng)理臉上的表情，因為我經(jīng)常碰到另一個程序員。他嘴上說他會調查它，但他的臉色卻表示這是一個代價高昂且不合理的要求。但我是怎么知道的?我團隊的開發(fā)人員從未看到任何成本，因為 devops 團隊處理了所有這些細節(jié)。
分攤成本有助于工程師了解，當某些 Kubernetes 集群擴展可以承擔一些負載時，每小時的費用會迅速增加。對于開發(fā)人員來說，降低成本可能并不容易，甚至不可能，但如果他們知道價格，他們就不太可能吸納更多的云機器。
沒有什么能比把責任放在某人的頭銜上，更能明確主要關注點是什么了。一些團隊將一些開發(fā)人員指定為“成本工程師”，他們的工作是尋找節(jié)省云計算費用的方法。也許這意味著調整一些微服務以使用更少的RAM。也許這意味著將一些偶爾的任務轉移到無服務器配置中?？梢哉业皆S多好的受雇者。告訴開發(fā)人員，他們的工作指標將與云賬單相關聯(lián)，這是將重點轉移到省錢上的好方法。
