如何做到云成本下降近 70%？选择 Kyligence 云原生多维数据库，简单几招帮你省下云成本，提升效率！
#01
企业不断攀升的云成本
在数字化转型的背景下，企业上云程度的持续深入，企业云上用量也在不断增加，云计算的支出已逐渐成为企业 IT 预算的重要项目。根据 Flexera 2022 云现状报告所示，超过一半的受访者所在的企业每年在公有云上的支出超过 240 万美元。
此外，随着企业使用的云产品种类不断扩充，管理云资源的难度在不断加大，据受访者估算，其所在的企业浪费了约 32% 的云计算开支，且该数据呈现逐年攀升的趋势。
云计算支出有效利用率
Source: Flexera 2022 State of the Cloud Report
由此可见，企业在不断加大云资源投入的同时，也在承受着云资源无法得到有效利用带来的成本浪费，如何降低云上成本的问题亟待解决。
#02
迫在眉睫的云成本管控
在进行云成本管控之前，首先需要先了解云成本的构成。我们大致可以将其分为云平台和云产品两个层面。
云平台层面
优惠政策：不同云厂商提供的付费形式和优惠政策不尽相同，通常按需实例最贵、预留实例次之，竞价型实例最便宜，企业可根据业务特点组合使用以实现成本最优。
业务范围：不同的地区云产品的价格有所不同，企业需要根据业务范围（例如业务是否出海）、当地法规和监管政策等需求选择。
性能与可靠性：在性能上可通过第三方性能压测或自行测试的方式来进行对比；在可靠性上可根据云厂商各产品的 SLA（服务可用性承诺）来判断。
云产品层面
物尽其用：精确认识不同的云产品适用的场景、避免资源配置过高或资源空置，提升整体资源利用率。
成本分析：以云资源类型、部门、项目等多种维度，定期分析云资源使用成本，找出进一步优化的方向。
不难看出，企业需要经验丰富的技术人员进行云上资源的优化配置，并需要进一步提升 IT 的运维管理能力。在产品设计之初，供应商也应考虑如何更高效地发挥云原生的优势，帮助客户降低云上成本。比如 Kyligence 在设计云原生多维数据库时，就围绕不同云厂商和云产品的特性，针对性地设计并优化技术架构，发挥云计算优势的同时帮助企业降低总体拥有成本（TCO）。
#03
Kyligence 简单几招帮助省下云成本
Kyligence 云原生智能多维数据库平台，利用云原生的计算和存储，助力企业在数据湖上构建快速、弹性、成本最优的创新大数据分析应用，目前已支持在微软 、亚马逊云科技、华为云和谷歌云等平台。
Kyligence Cloud 产品架构
除提供多云部署能力以外，Kyligence 还将云计算背后的抽象技术具化为简单直观功能点，通过存储与计算分离、自动伸缩集群、灵活配比竞价实例以及精准资源分配帮助用户进一步降低云上成本。
1. 存储与计算分离
Kyligence 云原生智能多维数据库依托可靠、经济的云对象存储为核心来构建云上数据湖；同时通过云上虚拟机来执行计算分析任务，在计算上进行细致的优化，保证计算资源被最大化利用，实现存储和计算的分离。此外，企业还可以通过 Kyligence 智能识别低效存储并及时清理，保障存储资源被最大化利用。
2. 自动伸缩集群资源
Kyligence 云原生多维数据库融合云计算的弹性伸缩能力，结合内部资源监控体系，实现计算资源的动态伸缩。如上图所示，企业无需以负载的高峰来长期持有构建集群的计算资源，当任务负载较高时自动扩张集群以加速任务的执行；任务负载下降时，自动收缩集群以节约云成本，无需时刻关注任务负载，将运维人员从低效的手工操作中释放出来。
3. 灵活配比竞价实例
竞价实例是亚马逊云科技出售闲置资源的一种计费形式，此类实例可提供超低折扣，但同时亚马逊云科技会根据价格和资源池的存量等情况，可能随时自动回收该实例。
Kyligence 云原生多维数据库根据竞价实例的这两个核心特性，深度优化计算分析任务的执行策略，提升其灵活性和容错能力，无需担心竞价实例被回收而引发的任务中断。
企业可自定义计算资源中竞价实例的占比，当 Kyligence 检测执行任务需要更多计算资源时，将自动地以极低的折扣从亚马逊云科技申请 EC2 实例，最高可节省 90% 的 EC2 成本，实现性能和成本的均衡。
客户实践中，相比原先全部采用按需实例的方式，混合使用按需实例和竞价实例，在性能需求不变的情况下，实现了云成本下降近 70%。
4. 精准控制资源分配
闲置和规格过高的资源会在不知不觉中消耗着云上成本，这也是困扰企业的云成本管控难题之一。基于此，Kyligence 提供多维度的监控服务，实时监测节点资源及系统组件，企业可将其与云厂商的资源监控数据综合分析，找出闲置的资源，然后通过 Kyligence 的定时任务精准控制资源分配，进一步降低云资源闲置率与成本。
例如，在客户实践中，经过监控分析得知用于测试环境的工作区在周末处于闲置状态，通过定时任务自动启停该工作区，可为该工作区节省约 33 % 的云成本。
此外该企业发现每天 00:00 ~ 08:00 是查询低峰期，此时段查询集群只需要 2 个工作节点，而其他时间则需要 8 个工作节点，通过设置定时任务来伸缩工作节点数量，可为工作节点节省约 25 % 的云成本。
#04
快速赋能人效提升
Kyligence 目前已经与银行、保险、证券、零售、制造等行业的知名企业展开深入合作，洞察行业用户的切实需求，不仅为企业带来快速直接的云成本节省，还可以帮助企业快速赋能人效提升。
1. 代运营服务释放企业生产力
Kyligence 代运营服务通过远程的方式帮助企业高效安全地运维 Kyligence 产品。通过自动化的运维工具，资深的产品专家和标准化的服务流程，快速上手 Kyligence 产品，将企业的技术人员从复杂的运维中解放出来，将精力更多地投入到灵活的业务中，快速挖掘数据背后的价值，聚焦业务创新。
2. AI 增强引擎降低建模难度
Kyligence 提供内置的 AI 增强引擎，可识别数据特征和查询习惯，利用机器学习算法预测业务分析场景，提供模型设计建议，用户仅需简单地接受优化建议即可快速创建或优化模型，极大降低学习与使用门槛，无需占用技术专家的资源，进一步提升人效。
3. 统一语义层缩短开发成本
Kyligence 支持将复杂的数据映射为业务语言，屏蔽底层数据源差异，为业务提供统一受治理的数据集市。企业不再需要为每个 BI 应用单独开发语义信息，通过 Kyligence 构建统一的数据分析平台，在下游应用中轻松实现业务语义复用，极大缩短了业务周期并降低了开发维护成本。
4. 赋能数据分析平民化
Kyligence 支持对接丰富的数据分析工具，例如 Tableau、Excel、Power BI 等，用户无需关注模型设计等技术细节，只需要通过简单的鼠标拖拉拽即可快速读取分析结果、调整图表展现形式，无需遍历所有数据。通过一次计算多次复用，实现 PB 级数据规模下的亚秒级查询响应，释放大数据潜力，打通数据分析最后一公里。
Kyligence 基于云原⽣技术架构，贯彻“简单、易用、低 TCO”的设计理念，满足企业在⼤数据时代下的数据资产管理、固定/⾃助式分析、数据服务等需求，帮助企业实现降本增效。
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关于 Kyligence
上海跬智信息技术有限公司 (Kyligence) 由 Apache Kylin 创始团队于 2016 年创办，致力于打造下一代企业级智能多维数据库，为企业简化数据湖上的多维数据分析（OLAP）。通过 AI 增强的高性能分析引擎、统一 SQL 服务接口、业务语义层等功能，Kyligence 提供成本最优的多维数据分析能力，支撑企业商务智能（BI）分析、灵活查询和互联网级数据服务等多类应用场景，助力企业构建更可靠的指标体系，释放业务自助分析潜力。
Kyligence 已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售等行业客户，包括建设银行、浦发银行、招商银行、平安银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、Costa、UBS、MetLife 等全球知名企业，并和微软、亚马逊、华为、Tableau 等技术领导者达成全球合作伙伴关系。目前公司已经在上海、北京、深圳、厦门、武汉及美国的硅谷、纽约、西雅图等开设分公司或办事机构。
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