自动估算、跟踪和预测云基础设施运行成本对于今天的组织至关重要。云服务商精心设计的定价模型，加上价格参数的不断增多以及持续变化的架构，可能会导致运行成本超出预算。尽管这种技术已经在2019年后被采用，我们仍然想强调考虑 将运行成本作为架构健康度的考量 的重要性，特别是在云服务被广泛采用和 FinOps 实践越来越受到关注的今天。许多商业平台提供了工具来协助企业的负责人人整合并说明云服务的成本。其中一些旨在向财务机构或原始业务单位显示云服务运行成本。 然而，云服务消费决策通常是在系统设计时做出。因此在做出设计决策时使用一些方法来预测其架构决策对成本产生的影响就显得很重要。一些团队会在开发进程的初期通过自动化方式预算成本。像 Infracost 这样的工具可以帮助团队在考虑更改“基础设施即代码”时预测成本影响，这种计算可以自动化执行，并纳入持续集成（CD）流程中。请注意，成本将受架构决策和实际使用水平的影响；要做到这一点，您需要对期望使用水平进行审慎地预测。及早和频繁地反馈运行成本可以防止其失控。当预测成本偏离了预期或可接受的范围时，团队可以讨论是否是时候进一步调整架构了。
对于今天的组织来说，自动化评估、跟踪和预测云基础设施的运行成本是必要的。云供应商精明的定价模型，以及基于定价参数的费用激增，再加上现代架构的动态本质，常常导致让人吃惊的运行成本。例如，无服务架构 基于API访问量的费用，事件流方案中基于流量的费用，以及数据处理集群中基于运行任务数量的费用，它们都具有动态的本质，会随着架构演进而产生改变。当我们的团队在云平台上管理基础设施时， 将运行成本实现为架构适应度函数 是他们的早期活动之一。这意味着我们的团队可以观察运行服务的费用，并同交付的价值进行对比；当看到与期望或可接受的结果之间存在偏差时，他们就会探讨架构是否应该继续演进了。对运行成本的观察和计算需要被实现为自动化的函数。
对于今天的组织来说，自动化评估、跟踪和预测云基础设施的运行成本是必要的。云供应商精明的定价模型，以及基于定价参数的费用激增，再加上现代架构的动态本质，常常导致让人吃惊的运行成本。例如，无服务架构基于API访问量的费用，事件流方案中基于流量的费用，以及数据处理集群中基于运行任务数量的费用，它们都具有动态的本质，会随着架构演进而产生改变。当我们的团队在云平台上管理基础设施时，将运行成本实现为架构适应度函数是他们的早期活动之一。这意味着我们的团队可以观察运行服务的费用，并同交付的价值进行对比；当看到与期望或可接受的结果之间存在偏差时，他们就会探讨架构是否应该继续演进了。对运行成本的观察和计算需要被实现为自动化的函数。
We still see teams who aren't tracking the cost of running their applications as closely as they should as their software architecture or usage evolves. This is particularly true when they're using serverless, which developers assume will provide lower costs since you're not paying for unused server cycles. However, the major cloud providers are pretty savvy at setting their pricing models, and heavily used serverless functions, although very useful for rapid iteration, can get expensive quickly when compared with dedicated cloud (or on-premise) servers. We advise teams to frame a system's run cost as architecture fitness function , which means: track the cost of running your services against the value delivered; when you see deviations from what was expected or acceptable, have a discussion about whether it's time to evolve your architecture.
