FinOps LCComputing 成本优化

1 简介

LCComputing是Low Carbon Computing（低碳计算）的缩写，我们致力于帮助客户节省30%以上的服务器/云资源成本，提升利用率，促进碳中和，成为FinOps领域全球领先的公司。

2 为什么是FinOps领域?

在当前数字化转型的大潮中，企业IT投入占比越来越高，技术架构越来越复杂；而且很多公司正在考虑或者已经走在上云的道路上，降低成本也是企业上云非常重要的原因之一。

从云计算市场发展报告来看，企业上云后浪费了大量云支出，因此成本优化就成了企业最想做的事情之一；在云的模式下，基础设施资源的使用和计费模式都发生了很大的变化，给成本管控增加了不少难度。

我们希望在FinOps领域提供一系列的产品解决方案，帮助客户有效且明显地节省成本。

3 解决方案

FinOps的核心点是成本可控，让成本和业务挂钩，通过技术手段确保成本消耗合理有效。 我们来看看资源的成本组成，这也是评估公司的成本是否可控或者说是否有优化空间的关键，可以通过一个简单的公式来表达:

成本主要由资源单价和资源数量决定，对应我们两个有效的降成本的手段:

1. 降低云资源单价
2. 提升利用率

基于这个优化思路，目前我们发布了几个产品解决方案：

3.1 成本分析工具(LCC-CostExplorer)

成本分析工具主要面向公共云客户，特别是使用了多个云厂商资源的客户。客户可以通过这个工具透视消费数据，找到消费关键点，深度挖掘优化潜力，推荐出适合的优化策略。 目前成本分析工具有SaaS版和独立部署两个版本，SaaS版试用接入简单，仅需要注册账号，登录系统后接入云账号即可看到消费数据。独立部署版本可以在客户自有的网络环境中部署，不需要走公网。

产品主要功能为：

• 预算管理，支持将资源和业务预算进行绑定
• 消费数据分析，可以配置消费金额监控
• 成本优化策略推荐，支持云服务器和k8s的多种优化策略
• 多云实例查询工具

客户可以根据实际情况需要选择不同的版本，欢迎到我们官网上试用：请点击阅读原文到产品页试用(仅支持PC);

3.2 大数据优化

核心是围绕大数据集群进行利用率提升优化，针对不同客户场景，拆分为三个阶段:

第一阶段: 离线作业优化（LCC-optimizer）

为了让离线作业集群的资源能够达到极致使用，我们提供了LCC-Optimizer的大数据优化工具，能够自动对大数据作业参数进行调优，将集群利用率提升到70%以上；产品部署简单，对原有系统侵入小，支持作业灰度，有多重保护机制保证作业运行的稳定性；

第二阶段: 大数据集群混部阶段(LCC-Colocation)

当离线作业集群利用率优化已达到极致时，可以考虑利用更多的其它机器跑大数据作业；一般来说，实时查询和实时计算任务的利用率峰值和大数据作业不一样，通过对这两类负载进行混部，可以将实时查询和实时计算集群利用率也提升到70%以上；

第三阶段: 不同峰值的负载全混部阶段(LCC-Colocation)

分析不同的业务负载利用率高峰，比如在线外卖平台，利用率峰值会出现在吃饭时间点附近；视频流业务，利用率峰值会在休息时间；大数据作业计算的利用率高峰一般在凌晨，考虑将更多不同高峰的业务进行混部，以达到削峰填谷的作用，可以将在线业务集群的利用率提升到40%以上。

其中2、3阶段主要涉及到混部技术，我们通过LCC-Colocation这个产品来对不同的负载进行混部调度管理，产品的主要特点有:

• 支持多种不同优先级的负载，保证高优先负载稳定运行
• 内核级精细化资源隔离和复用
• 兼容 Kubernetes 和 Yarn / Spark / Hive 等开源框架
• 数据驱动，基于历史和实时数据来进行调度优化
• 实施成本，对上层业务无侵入

1、2、3阶段的收益会逐渐增高，主要是涉及到的集群规模和业务范围越来越大，对接复杂度也会有所增加，用户可以根据所处的阶段选择不同的解决方案。 目前 LCC-Optimizer 和 LCC-Colocation 仅支持独立部署，详细信息可扫描最下方二维码联系我们的技术专家进行咨询。

4 多云多活解决方案

多云多活的解决方案是指从客户的业务架构去分析，帮助客户将系统部署到不同的云厂商和地域中，让客户的业务流量可分钟级地在不同地域中随意切换。

通过多云多活解决方案，规避系统地域单点的风险，增加客户的多云弹性架构，增加客户在不同云厂商之间的议价能力，大幅降低资源单价。