10个开源工具帮助优化云成本

如今，许多组织都在使用云技术。企业依赖云服务来支持其日常运作。而管理云支出变得比以往任何时候都更加重要。然而，随着越来越多的企业采用云服务，优化成本已成为一个关键挑战。

根据Gartner于2023年11月发布的报告，全球公共云服务的支出预计在2024年将增长20.4%，达到678.8亿美元，比2023年的563.6亿美元增加了。随着组织扩大运营规模，如果不有效管理，云成本可能会失控增长。幸运的是，现在有许多开源工具可以使用。这些工具可以帮助控制成本，同时确保性能和资源使用达到最佳状态。

减少云成本的重要性

当组织采用云计算解决方案时，他们经常会遇到监督和管理云支出的问题。未能优化云资源的使用会导致过度支出，这对组织的业绩会产生严重影响。云计算服务中的按需计费模式要求监控和优化以确保资源使用和成本控制得当。忽视这种模式可能会给组织带来困难。让我们来看看企业如何通过优化云支出获得好处。

• 成本效益性: 通过识别不必要的支出，组织可以更合理地分配资源。
• 出色的预算管理: 可预见的云费用有助于优秀的预算管理。
• 提高投资回报率(ROI): 有效掌控云资源可以提高ROI。

既然我们已经了解了，让我们一起来看看这10个开源工具，它们可以帮组织实现这些云成本节省。

开源工具省钱方案简介

开源社区已经提供了大量强大且成本效益高的解决方案。这些工具可以帮助组织优化云支出，它们为组织提供了必要的洞察、自动化工具和控制手段，以更好地管理云环境。

这里是一些最好的开源云成本优化工具们，这些工具可以帮你达成目标。

第一个工具: Kubernetes

Kubernetes，也称为 K8s，是一个领先的开源容器编排平台。它以其自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的能力而闻名。它通过根据需求简化基于需求的容器化工作负载，跨越多台机器的集群中的工作负载来确保高可用性、扩展性和资源利用效率。因此，我们也可以称其为容器编排利器。

Kubernetes的节省成本功能

在云中，Kubernetes有许多可以帮你降低成本的特性：

1. 自动扩缩容： Kubernetes 包含一些开源工具（如水平 Pod 自动扩展器和集群自动扩展），允许用户动态调整要使用的容器数量，这可以防止公司过度配置，从而避免为未使用的资源付费。
2. 提高开发人员效率： 这也通过简化了部署、回滚和扩展来提高开发人员的效率，使他们可以专注于构建应用程序而不是管理云基础设施。
3. 水平扩展： 它还使用户能够利用水平扩展功能，在多个节点间分配工作负载，优化资源使用并降低成本。

真实案例

一些公司，比如Netflix、Spotify、Pearson等等，使用Kubernetes来有效地管理和扩展它们的容器化微服务和其他服务，同时大大降低了它们的云基础设施成本。

Kubernetes GitHub 页面

工具二：Terraform官网

Terraform 更准确地被称为一种基础设施即代码工具，它帮助在 声明式配置文件 中定义您的基础设施资源（如服务器、存储和网络），从而实现自动化、重复部署和成本优化。Terraform 有多种用途，包括将基础设施作为代码、管理 Kubernetes 环境、管理虚拟镜像、管理网络架构等。

注意： 根据 ycombinator news 的报道，从 2023 年 11 月开始，由于 IBM 以 64 亿美元收购了 HashiCorp，Terraform 已不再是开源项目。如果您需要一个完全开源的云成本优化工具，OpenTofu 是一个有前景的选择（详情见 OpenTofu）。

Terraform作为一种低成本的基础设施工具

1. 基础设施优化

• 资源可见性： Terraform 让您可以清晰地看到整个基础设施，更容易发现并清理未使用或未充分利用的资源。
• 资源调整： 您可以为应用程序定义精确的资源需求，防止过度配置。

1. 减少错误及更快的配置： 使用Terraform，您可以自动化整个过程，从而减少昂贵的错误。此外，基础设施的变化通过代码快速而一致地应用，节省了时间并减少了错误。
2. 云成本管理： 此工具集成到您的应用程序中，可以根据您的配置提供基础设施的早期成本估算。这使您可以在配置资源类型和大小前做出明智决策。不仅如此，还可以应用自动化检查确保其在预算范围内。

实际案例

比如一些公司，例如Deutsche Bank（例如）和GitHub（例如），使用Terraform（一个自动化工具）来简化跨多个云平台的基础设施部署，从而不仅提高了效率，还节省了成本。

Terraform GitHub （GitHub 地址） 工具三: Grafana:

Grafana 是一个开源的监控和可观测性工具，提供强大的数据可视化功能，帮助分析和理解来自各种来源的数据，包括来自云服务的数据。

Grafana：成本优化利器

我们现在来看看 Grafana 如何帮助我们发现成本效率低下，并且优化资源的使用。

1. 可视化云成本: 将Grafana与云提供商（AWS、Azure、GCP）集成以摄入成本数据。创建自定义仪表板，展示按服务、项目或区域的小时、每天或每月的成本指标。利用热图和其他可视化工具来识别成本激增、趋势和异常情况。
2. 深入挖掘成本细节以获取见解: Grafana允许您深入挖掘特定的成本组件，如CPU、存储、网络使用或数据库实例。将成本数据与其他基础设施指标（如CPU利用率）关联起来，以了解成本变化的根本原因。这有助于您识别闲置资源或导致成本增加的低效配置。
3. 设置成本警报: 配置当支出超出预设阈值或出现异常成本模式时触发的警报。早期检测潜在的超支问题可让您采取措施，如缩减资源或优化配置。

实际案例,

使用 AWS 的公司实际上可以创建个性化的仪表板，并在其中展示通过 Grafana（Grafana）获取的可视化：

• AWS服务的每日总支出。
• EC2实例、S3存储和Lambda函数的费用明细。

虽然 Grafana 是一个强大的开源工具，这里有一些在线可用的仪表板，特别是那些专注于成本监控的仪表板，可以帮助您快速开始。它需要设置数据源并配置仪表板以进行详细的成本分析、有效监控和优化。

1. Amazon Managed Grafana 用于检测成本异常
2. Kubernetes 仪表板 用于成本管理

Grafana 的 GitHub 仓库 (GitHub repository) 工具4：普罗米修斯 或 Prometheus

普罗米修斯是另一个开源工具，旨在作为监控和报警工具，特别专为云原生平台设计。它会收集并分析您云基础设施的指标，帮助您监控资源使用情况并降低成本。

普罗米修斯如何帮助监控云资源的使用情况并发现节省成本的机会

普罗米修斯是一个强大的实时监控工具，它不仅提供了警报功能，还因此成为帮助进行成本优化的工具之一。普罗米修斯提供的几个特性有：

1. 资源消耗洞察： 借助此工具，用户可以了解资源使用效率，考虑如CPU、内存和存储使用的不同指标。
2. 识别闲置资源： 另一个功能是，使用Prometheus，我们可以轻松识别利用率持续较低的资源，这可能表明存在过度配置。
3. 成本关联： 将Prometheus的指标与云提供商的成本数据结合起来。这种关联帮助您了解哪些资源导致成本上升，以及资源使用变化如何影响云账单。

关于普罗米修斯减少云成本的例子

有许多使用Prometheus来监控EC2实例的例子。通过这个工具，公司们发现有20%的实例CPU利用率一直较低。他们将这些实例调整为更小的规格，从而节省了计算成本。SoundCloud（音频流媒体平台 SoundCloud）是使用Prometheus用于监控和成本优化的一个很好的例子。

Prometheus 监控和警报系统 (GitHub 平台) 工具5：Apache Kafka

Apache Kafka 是 LinkedIn 开发的另一个开源工具，主要用于分布式数据流处理。相比于上述讨论的工具，Apache Kafka 可能不是最理想的节省成本工具，但它提供了几个功能，可以在处理大量在线数据时显著降低云基础设施成本。超过 80% 的财富 100 强公司都在使用它。

Kafka的节省成本特点，如高效的消息处理和存储功能

Apache Kafka 拥有一些顶级核心功能，比如高吞吐量、可扩展性和高可用性等。但 Apache Kafka 还具有若干特性，可以在处理大量数据流时实际降低云基础设施成本。

Apache Kafka提供了几个特性，比如：

1. 高效的消息处理机制： Kafka作为数据生产者和消费者之间的缓冲，从而实现解耦，可以各自按照自己的速度发送和接收数据，互不影响，最终减少资源消耗，从而可能节省成本。
2. 灵活的存储选项： Kafka的日志压缩功能通过删除重复项并仅保留最新版本的数据来减少存储成本，优化长期数据保留。此外，分层存储选项如Confluent Cloud通过将较旧的数据段迁移到成本更低的云对象存储来降低成本。
3. 资源优化措施： Apache Kafka允许根据您的数据量和处理需求动态调整集群规模，从而防止资源过度配置并减少闲置成本。

实际案例:

注：原文本中的“实际例子”被修改为“实际案例”，并且在“实际案例”后添加了冒号，以符合中文标题中的常见标点习惯。

zh: LinkedIn 作为创新此工具的平台，是使用开源Apache Kafka 优化数据处理流程并降低云成本的最佳案例。

Apache Kafka 的 GitHub 页面 6. 工具: Elasticsearch

Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析工具，旨在高效处理大量数据。它是一个开源工具，组织可以使用它来进行高效且经济的数据管理和分析。

Elasticsearch 如何实现管理和分析海量数据的高效低成本

注：原文中的 "cost-effectively" 翻译为“高效低成本”，以确保与“cost-effectively”语序一致，并且更符合中文习惯。

Elasticsearch 是一个免费和开源的工具，帮助组织管理和分析大量数据，但并非所有服务都是免费的，有些需要付费使用。降低使用 Elasticsearch 成本的方法有：

1. 高效的数据存储： 使用Elasticsearch的倒排索引优化特定术语的搜索，减少了需要扫描的数据，并降低了资源消耗。另一个工具Elasticsearch ILM（索引生命周期管理）则自动化了将旧数据迁移到更便宜存储层级的过程，这有助于你优化不同访问需求的数据存储成本。
2. 水平扩展： 通过添加更多的节点，Elasticsearch集群可以进行水平扩展，使得处理不断增加的数据量的同时不会牺牲性能。这消除了昂贵的硬件升级的需求。
3. 替代搜索设备： Elasticsearch可以替代昂贵且扩展性有限的传统搜索设备。
4. 使用数据汇总： 将数据汇总成一个文档，然后存档或删除原始数据。

减少云成本的 Elasticsearch 使用案例

Elasticsearch 是一个广受欢迎和广泛应用的开源搜索工具，它帮助许多组织实现利用其节约成本的功能，如数据存储和横向扩展等。

例如，一家使用 Elasticsearch 存储和分析网站日志的公司，如果他们实施了 ILM（索引生命周期管理策略），他们可以轻松地将较旧的日志移动到更便宜的冷存储中，从而大大降低存储成本。同样，如果一家公司使用 Elasticsearch 来支持其电子商务搜索功能。Elasticsearch 的高效存储和索引能力使得他们能够处理庞大的产品目录和高搜索量，同时避免了高昂的基础设施成本。

对于使用 AWS 云平台的用户来说，AWS OpenSearch Service 提供了一个具有类似功能和潜在成本节约优势的托管方案，以提高成本效益。

zh: Elastic GitHub (https://github.com/elastic)

工具七: [Hadoop (一个开源的大数据处理框架)]

Hadoop 是一个基于 Java 的分布式处理框架，用于大数据分析和处理。不仅如此，它还具有灵活且容错的架构，这帮助用户降低成本，尤其是在云环境中运行资源时。

Hadoop在云中处理和存储数据的成本节约的好处

组织可以受益于使用Hadoop来优化数据处理流程，降低数据迁移成本，并高效处理海量数据。因为它是一个开源软件，所以是免费的，但这并不意味着所有的服务都是免费的。成本取决于软件的使用频率和规模。

使用Hadoop可以降低成本，方法如下：，

1. 可扩展性： Hadoop 的集群很容易进行扩展，无论是向上扩展还是向下扩展，其工具支持按需付费模式，您只需为实际使用的资源付费，特别是在采用按需计费模型的云环境中，例如 YARN（Yet Another Resource Negotiator）。
2. 开源： 和其他技术一样，Hadoop 避免了与专有数据处理解决方案相关的许可费用。
3. 数据湖架构： Hadoop 中的数据湖架构具有存储大量结构化、半结构化和非结构化数据的能力，这些数据被集中存储在一个数据湖中，从而消除数据孤岛并简化数据管理，从而有助于降低存储成本。

Hadoop实现云成本降低的示例

几家公司在使用Hadoop服务，例如Adobe，LinkedIn，Facebook等。为了实现云成本削减的实际案例，一个组织可以使用基于云的Hadoop集群来处理大量的用户活动数据和社会媒体情绪分析。通过这种方法，该组织可以减少按需定价，并根据每天/每周的使用情况进行扩缩容，从而优化其云支出，降低成本。

Hadoop GitHub (Hadoop 的 GitHub 页面)

https://github.com/apache/hadoop

工具8：OpenStack

OpenStack 是一个开源云计算平台，允许组织搭建和管理自己的私有云。通过高效利用资源，OpenStack 帮助组织节省云支出。因此，OpenStack 成为了一个灵活且成本效益高的免费替代品，比起其他的付费云工具。

OpenStack如何帮助实现成本效益的私有云的部署和管理

OpenStack可以帮助组织实现经济高效的私有云部署，用户可以优化以下一些特性。

1. 计算（Nova）: OpenStack的计算服务允许用户创建和管理虚拟机，提供了一种替代专有计算服务如Amazon EC2或Google Compute Engine的选择。通过使用Nova，组织可能减少虚拟机配置和管理的成本。
2. OpenStack的Swift: Swift用于对象存储，而Cinder用于块存储，它们为专有存储解决方案如Amazon S3或Google Cloud Storage提供了替代选择。通过使用Swift和Cinder，组织可以避免供应商锁定，并可能降低存储成本。
3. 分布式资源调度器（DRS）: DRS是另一个功能，它可以基于资源利用率在多个节点之间分配工作负载。平衡工作负载可以优化资源使用，降低成本。
4. 使用开源工具: OpenStack是一个开源平台。因此，你可以使用开源软件来监控和管理你的基础设施，如计算、存储等。OpenStack中的开源工具为组织提供了对大量资源（如计算、存储等）的详细控制。

利用OpenStack优化云成本的示例

OpenStack 正被诸如 IBM ，Walmart，VMware ，NASA 等众多大型组织使用。然而，重要的是要承认越来越多的组织开始采用混合方法，将 OpenStack 与 Kubernetes (k8s), 集成。这种结合可以利用两个平台的优势：OpenStack 的基础设施管理和 Kubernetes 的容器编排。用户可以通过 [openstack-integrator](https://ubuntu.com/kubernetes/docs/openstack-integration) 享受 OpenStack 的原生功能。

组织可以通过此工具的各种功能降低成本，例如，根据项目需求动态调整OpenStack集群的规模，优化资源利用率，避免为公共云环境中闲置的资源付费。另一种很好的云成本优化方法是使用分布式资源调度器（DRS）、以及其他预留工具等。

OpenStack 对于可预测的工作负载、有严格的安全要求或计算需求波动性的情况非常有用，因此它为企业或机构提供了灵活性、中立性和具有长期显著的成本节约潜力。

OpenStack 的 GitHub 仓库：GitHub 工具9: 容器引擎 Docker

Docker 是一个开源的容器平台，包含多种组件，用于容器管理。Docker 也可以成为一个很好的工具来削减和优化云成本，通过优化资源使用和简化部署流程。

但是为什么要在当今使用Docker来节省云成本？答案很简单，Docker允许你将应用程序及其依赖项打包成轻量级、便携的容器。这些容器共享主机的操作系统资源，无需使用虚拟机（VM），从而避免支付额外费用并避免不必要的费用。

Docker如何助力云端的高效资源利用和部署

Docker可以帮助实现高效地在云环境中利用资源和部署应用，并且能够带来成本节约优势。其中包括可以促进资源的高效利用和部署，比如能够带来成本节约的优势。

1. 减少资源消耗： 容器相比虚拟机需要较少的资源。这转化为云中更低的计算、内存和存储成本。通过将更多的容器打包到更少的服务器上，你可以优化资源利用率，可能减少所需的实例数量。
2. 更快的部署： Docker容器是自包含的，并且启动快，加速了应用程序的部署和扩展，减少了应用程序处于非生产状态的时间，从而减少相关的云成本。
3. 简化管理： Docker使开发、测试和生产环境中的部署更加一致。这减少了每个阶段所需的独立基础设施，从而节省云资源。
4. 微服务架构： Docker的容器化模型促进了微服务架构，其中应用程序被分解为更小的独立服务。这使得基于每个服务的需求更容易进行扩展和资源分配，进一步优化云成本。

Docker减少云成本的例子

Docker 现在已经成为许多组织非常流行的容器化利器，还能用来降低成本或节省云成本。大型组织如 Google ， AWS ， Thoughtworks 等都将其纳入技术栈。

组织可以利用Docker来优化云支出，通过减少与VM相关的开销并提高部署效率。例如，一家采用Docker容器构建其微服务架构的公司，通过根据流量模式对各个服务进行调整，相比在VM上运行单体应用，这种方式可以减少云成本。

另一个可以帮助组织节省成本的替代工具是Docker Swarm，这是 Docker 自身提供的一个原生容器编排平台。它允许高效管理大规模容器化应用，并支持负载均衡等。

Docker GitHub (又称：码云/Gitee)

(https://github.com/docker)

Apache Spark，一个很棒的工具

Apache Spark

Apache Spark 是分布式数据处理的多引擎工具，可以在单节点机器或多节点集群上执行数据工程、数据科学和机器学习。Spark 是处理大规模数据集的最佳工具。不仅如此，它还能有效降低大数据分析和处理的云成本。

Spark在云端进行大数据分析和处理的成本节约

Spark 是这样一个强大平台：数据在机器集群中并行处理，相比其他方法，Spark 能够更快地处理复杂的数据任务。但这并不是它的节省成本的特性。它还包括：.

1. 资源优化: 为了确保资源的有效利用并避免计算资源的过度分配，我们可以使用Kubernetes等工具为数据处理的不同阶段配置资源。
2. 统一平台: 由于Spark包含各种大数据任务，例如批处理、实时流处理和机器学习，这使我们不需要使用单独的工具及其相关基础设施，从而节省成本。
3. 内存计算: 可以通过减少存储成本和加快处理时间来降低成本，使您能够更快地完成任务，并可能减少所需的计算实例数量。Spark可以利用内存计算来处理频繁访问的数据，从而显著减少磁盘I/O操作。

使用Apache Spark降低成本的示例

Apache Spark 是最广泛使用的大型并行处理引擎之一。它被数千个组织使用，其中包括许多知名公司，比如 Databricks、Yahoo、Netflix 等 500 强企业中的 80%。

比如说，如果一个组织使用 Spark 的内存处理技术频繁访问数据，它可以实现更快的处理速度并降低存储成本，相比传统的磁盘基础分析方法，可以更高效地分析大规模的客户交易数据。同样，如果一个组织能高效快速地处理复杂计算，就可以节省成本。

Apache Spark 的 GitHub 页面 结尾：

优化云成本对于追求长期财务可持续性的企业来说至关重要。然而，这是一项多方面的挑战。在本文中，我们探讨了10个开源工具——Kubernetes，Terraform，Grafana，Prometheus，Apache Kafka，Elasticsearch，Hadoop，OpenStack，Docker和Apache Spark，这些工具可以帮助降低成本，并可能作为成本优化工具被选用。此外，工具如Semaphore CI可以被利用来简化并自动化云部署，进一步促进成本优化。要了解一个全面的CI/CD解决方案，以便简化部署，请探索Semaphore CI Cloud。这些工具可以简化操作，减少浪费，并确保在云部署中实现显著的成本节约。

原文发表于https://semaphoreci.com，2024年6月11日”。