成本和性能优化并不是自动的

多云环境策略(如混合云)通常与成本优化相关联，通过为企业的工作负载提供更多选项，可以获得基础设施成本的合适价格。不过，这并不是一个既定的目标，而如果出现意外可能会破坏这个目标。例如，将数据移动到云平台中可能降低成本，但将数据迁移出云平台可能会产生意外费用。

Aerospike公司首席战略官Lenley Hensarling表示：“如果企业没有进行规划，无论是在公共云供应商之间，还是在私有云和公共云之间，数据出口成本都会增加。而在数据服务之上定义API来优化传输的数据量可以显著降低成本。在架构和设计阶段，对这种成本进行规划是很重要的，而且是一个全局性的愿景(并不是微观地关注运行按需实例的成本)。”

Hensarling说，“企业在设计时还必须考虑到整体解决方案的成本概况。例如，对于具有大量数据的稳定工作负载，让微服务的弹性前端回到内部部署数据解决方案会更好，虽然公共云提供商提供弹性解决方案，这意味着他们可以在应用程序扩展时提供基础设施，但他们这样做的成本通常对企业来说非常高。因此需要确定哪些工作负载需要这种弹性，以及愿意付出什么样的代价，这对于正确处理事情至关重要。”

Hensarling指出，性能问题是另一个需要避免意外的领域，或者至少不要过于宽泛地假设性能是一致的和最优的，甚至在同一个公共云平台中也是如此。

Hensarling说，“即使在同一实例类别内，一个实例与另一个实例之间的差异也可能很大。由于网络带宽也会大幅波动，因此企业必须为此进行设计。对于需要始终如一的高性能要求的工作负载，最好将这个应用程序或其关键部分放在数据中心或私有云中。在那里，企业可以更好地控制基础设施及其管理。”

（编辑：盐城站长网）

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