云支出持续增长，Gartner 预测，到 2025 年，全球终端用户在公共云服务上的支出将达到 7234 亿美元，高于 2024 年的 5957 亿美元。
(有趣的是：研究表明，到 2025 年，云端数据量将达到 200 ZB(万亿 GB)。)
这一增长主要得益于人工智能和混合云战略的日益普及。中小企业也为这一增长做出了贡献，预计到 2025 年，它们超过一半的技术预算将用于云服务。
然而，这种快速扩张也带来了挑战。FinOps 基金会发布的《2025 年 FinOps 现状报告》显示，超过 50% 的从业者仍然将工作负载优化和减少浪费作为首要任务。尽管投入巨大，许多组织仍然面临着效率低下和缺乏云环境实时可见性的问题。
我们自身的客户调研也印证了这一点。在一项针对全球 400 多位云从业者、涵盖 2000 多个云账户的研究中，97% 的受访者表示，由于效率低下、人工流程以及缺乏实时可见性，他们至少错失了 23% 的云节省机会。
云资源浪费：企业预算的隐形黑洞
让我们来详细分析一下：云资源浪费指的是您付费但未充分利用的资源——闲置的虚拟机、未使用的存储快照、过度配置的计算资源以及全天候运行的非生产系统。
常见原因包括：
- 资源规模配置不当
- 实例类型过时
- 开发环境在非工作时间运行
- 日志或数据保留时间过长
行业专家估计，通常有 30% 到 40% 的云资源被过度配置。这意味着每花费 1 美元，就会浪费 0.30 到 0.40 美元。仅闲置资源一项，预计今年全球浪费就将达到 145 亿美元。
这不仅仅是效率低下，而且代价高昂。这些错误通常是由于人工干预、缺乏可见性以及现代云环境规模庞大造成的。
为什么手动优化难以应对?
人工智能的快速集成推动了云运营日益复杂化，使得手动优化难以扩展。
对于拥有数百个账户和服务的大型企业而言，依靠云团队手动检测“僵尸资源”、追踪成本飙升并重新配置基础设施注定会失败。这导致了一种被动而非主动的方法——优化往往是在账单冲击之后才进行。
自动化：更智能云使用的催化剂
自动化已成为可持续云优化的基石。从智能清理闲置和未充分利用的资源，到基于实时需求实现动态配置，它正在重塑企业管理云使用的方式。
以下是自动化如何优化云使用：
- 清理僵尸资源：自动化引擎扫描未连接的卷、空闲的负载均衡器和未使用的快照，并标记它们以供审核或自动删除，从而减少资源浪费。
- 修复过度配置：根据使用模式调整 CPU 或内存过剩的实例和卷的大小，帮助在不影响性能的前提下合理调整基础设施规模。
- 现代化：当更新、更高效的实例类型可用时，系统会识别过时的实例，并将工作负载迁移到新实例，最大限度地减少中断。
- 基于调度程序的关机：自动化有助于强制执行基于工作时间的开发、测试或预发布环境的正常运行时间，确保非工作时间不会产生不必要的成本或排放。
- 竞价实例自动化：对于 ECS Fargate 等容器工作负载，智能机器人可在保持可用性的同时，动态地在竞价实例和按需实例之间切换。
这些都是可重复、可扩展的操作，在大型多账户云环境中手动执行几乎是不可能的。
费率优化：让系统来计算
自动化平台不仅关注使用情况，还能智能地优化费率，处理预留实例 (RI)、节省计划和竞价实例定价的复杂性。基于历史使用模式和预测分析，自动化引擎可以推荐或直接购买最具成本效益的定价模式，同时标记未充分利用的资源。
这确保您不仅消耗了适量的云资源，而且还支付了合理的费率。
从仪表盘到自主操作
许多企业止步于可视化。仪表盘固然重要，但如果没有行动，可视化就只是观察而已。自动化优化将这种可视化转化为自动化修复，让财务主管能够清晰了解情况，同时让工程师能够专注于创新。
或许最重要的是，工程师们终于可以减少救火时间，把更多精力投入到构建产品上。
结语：优化已不再是可选项
云的快速扩张、人工智能的迅速普及以及价格模式的波动，使得手动成本优化几乎过时。因此，企业在云支出上白白浪费了数十亿美元，而且往往每月都在重复同样的代价高昂的错误。
最新研究表明，采用人工智能驱动的资源分配框架的企业，与传统方法相比，成本最多可节省 40%。功能齐全的解决方案现在提供智能资源清理、动态配置和实时成本控制——这些功能直接嵌入到工程师现有的工作流程中。
对于当今的商业领袖来说，结论显而易见：自动化云使用优化不仅仅是竞争优势，它正成为必备条件。很可能，你的竞争对手已经采用了这项技术。
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