左移实现FinOps 最大化成本效益

左移实现FinOps 最大化成本效益

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024, 亚马逊云科技, Cloudability, Cost Optimization, Shift Left, Finops Practices, Cloud Waste, Unit Economics]

导读

随着云支出达到新高,加上经济环境的不确定性,提高云使用效率和工程时间效率变得前所未有的重要。在本次讨论中,我们将探讨一些策略,这些策略着重于尽早向工程师提供可操作的数据,理想情况下可以防止效率问题在一开始就扎根。了解亚马逊云科技客户如何通过自动化优化操作并将主动成本洞察集成到开发人员工作流程中来获得成果。学习这些努力如何不仅能引导组织实现卓越的成本效率,还能释放工程师去处理其他任务。本次演讲由亚马逊云科技合作伙伴IBM Cloudability为您带来。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

通过FinOps“向左转移”实现成本效率最大化

下面是一些演讲现场的精彩瞬间:

演讲者介绍了两位自FinOps运动伊始便参与其中的专家。

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Cladik提供了图表和报告来跟踪从传统资源(如EC2和RDS)向更新、更具成本效益的实例的迁移,通过现代化实现高达20%的节省。

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通过Jira工单实施成本优化行动,成功实现了向成本意识的文化转变,而无需额外预算。

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亚马逊云科技 FinHack将工程、财务和FinOps团队聚集在一起,实践优化云成本并将成本考虑纳入DevOps工作流程。

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华纳酒店在巴塞罗那的FinOps X大会上展示了他们将CI/CD与人工智能驱动的异常检测和基础设施部署成本估算相集成。

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某客户创新的云控制台为开发人员和工程师提供了一站式服务,集成了部署工具、成本跟踪和应用程序管理,展示了云运营的成熟和有价值的方法。

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总结

在这个富有洞见的演讲中,演讲者深入探讨了FinOps(云财务运营)领域中“左移”的概念,强调了主动解决云浪费和低效的重要性。演讲内容通过以下几个关键点展开:

  1. FinOps旨在培养组织内部的成本意识和责任心,通过数据驱动的洞察力实现协作决策。优化仍然是一个持续的挑战,因为工程师们往往会将成本考虑因素放在新产品开发之后。
  2. 左移是指在软件开发生命周期的尽可能早期解决浪费问题,灵感来自DevSecOps社区消除缺陷的方法。目标是从一开始就构建质量,防患于未然,减少工作量和成本。
  3. 向左移迁的过程包括四个阶段:(1)通过标记和成本分配建立所有权和责任制;(2)制度化洞察并实施政策以推动行动;(3)将成本防护集成到CI/CD管道和基础设施即代码中;(4)将成本意识扩展到产品构思和设计阶段。
  4. 在左移过程中,必须解决组织内部的孤岛、承诺策略和可持续性考虑因素。打破孤岛可以促进FinOps、产品和工程团队之间的协作,从一开始就实现知情决策。
  5. 最后,演讲者倡导采用单位经济学作为一种与业务相关的指标来跟踪效率和成本效益,将云优化工作与组织目标和价值创造保持一致。

总之,这次演讲强调了在FinOps中左移的重要性,从被动的成本管理转向贯穿整个软件开发生命周期的主动、全面的优化。通过促进跨职能协作、数据驱动的决策以及与业务目标的一致性,组织可以最大限度地实现云投资的价值,同时最小化浪费和低效。

亚马逊云科技(Amazon Web Services)是全球云计算的开创者和引领者。提供200多类广泛而深入的云服务,服务全球245个国家和地区的数百万客户。做为全球生成式AI前行者,亚马逊云科技正在携手广泛的客户和合作伙伴,缔造可见的商业价值 – 汇集全球40余款大模型,亚马逊云科技为10万家全球企业提供AI及机器学习服务,守护3/4中国企业出海。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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