人工智能可以帮助缓解云贴纸冲击——或者让事情变得更糟
FinOps 基金会的一份报告称,人工智能可以提供智能自动化,但“人们对完全自动化缺乏信任”。
由于突发的工作负载和不断波动的用户请求流,云服务在月底让许多首席财务官感到头疼。每月 25,000 美元的费用可能会在下个月突然跃升至 200,000 美元。正如我们所知,首席财务官不喜欢这种波动。
Flexera 的一项调查证实,大多数公司(69%)每年在云计算上的支出超过 100 万美元。近四分之一的受访者 (24%) 目前每年在公共云上的支出超过 1200 万美元。 即使在样本中的中小型企业中,26% 的企业每年的支出也超过 100 万美元。
如果这些成本更可预测,那么首席财务官们就不那么头疼了。可以,但还有另一个麻烦:人工智能,它严重依赖云服务的处理能力和存储能力。 Linux 基金会附属组织 FinOps 基金会对 1,245 家云消费公司进行的最新研究发现,目前很少有组织在跟踪人工智能成本。与此同时,31% 的受访者表示,人工智能/机器学习的成本正在影响他们的云成本衡量和缓解工作。
FinOps 是一种鼓励根据数据驱动的决策使云支出与业务目标保持一致的技术,被视为解决疯狂问题的一种方法。然而,仍有一个难题需要解决。 “人工智能/机器学习会成为管理各级云支出的最大成本之一吗?”该调查的作者、FinOps 基金会首席技术官 Mike Fuller 问道。 “或者该技术是否会被利用来让从业者的事情变得更容易,解锁更多的智能优化和自动化?前者已经发生在许多人身上,而后者仍然是一个希望。”
故事向两个方向展开:
- AI for FinOps:使用 AI/ML 来实践 FinOps 本身
- AI 的 FinOps:在 FinOps 实践中管理 AI/ML 服务成本
Fuller 指出,目前,对于那些每年在云服务上花费 1 亿美元或更多美元的人来说,管理人工智能成本越来越受到关注。 “总体云支出较高的组织往往将 AI/ML 视为需要管理的可变成本快速增长的来源。”目前,人工智能成本还不是小型组织所关心的问题。
FinOps 基金会执行董事 J.R. Storment 补充道:“人工智能最初并没有起到帮助作用,实际上开始对大额支出者的云账单产生负面影响,并且由于云支出的增加而直接影响利润。”
人工智能提供了更强大、更智能的自动化,这是自动化云支出跟踪和管理的关键。然而,报告指出,“人们对完全自动化缺乏信任,在没有任何人工批准的情况下采取行动”。 “我们听说,大额支出者,尤其是受监管行业的支出者,对自动化更加谨慎。我们还听说,将自动化集成到现有系统和工作流程中具有挑战性,特别是在 DevOps 团队分散并在云中使用混合工具的环境中部署”。
他们补充说,由于缺乏信任,“完全自动化可能需要数年时间才能建立”。