截至2022年，60%的企业数据都存储在云端，高于2015年的30%。这些统计数据表明了几件事。首先，云的无缝可扩展性和实用性似乎缓解了人们对采用云的早期担忧，包括感知到的安全风险、失控、集成障碍和人才缺口。其次，很明显，云架构必须不断扩展才能容纳大量的组织数据。
这便是现代云采用的一个主要担忧：云环境必须随着数据的增加而扩展。但不断扩展的成本很高，导致许多CIO的预算出现赤字，即使他们的云分配习惯性地增加。根据麦肯锡的数据，平均每家企业今年将把80%的IT托管预算花在云环境上。
有了正确的心态和成本优化方法，领导者可以促进预算和云支出之间的和谐关系。实现这一点的关键是采用适应性云方法。
犹豫不决的代价
首先，需要注意的是，从成本角度来看，避免云迁移是违反直觉的。云迁移通过提供巨大的战略价值，释放了高达1万亿美元的商业价值，其中包括：
- 降低基础设施、硬件和劳动力成本。
- 随着业务的增长或缩小，实现无缝的可扩展性。
- 提高远程劳动力和消费者的效率。
- 通过减少能源使用，可以节省10至50倍的成本。
- 维护成本更低。
- 减少与更新、维护或硬件故障相关的停机时间。
这些好处远远超过了最初的云相关支出。此外，采用云解决方案的领导者可以更轻松地获得人工智能、机器学习(ML)和自动化等创新技术。资源密集型人工智能工具(如ChatGPT)在云中运行也就不足为奇了。如果组织已迁移到云，多种基于SaaS的人工智能和自动化技术使组织能够互操作地利用类似的GenAI算法。
云计算什么时候变得如此昂贵？
随着数字互动和交易变得越来越流行，云采用获得了显著的发展势头。许多组织在疫情后对云采用进行了巨额投资，65%的IT领导者表示，由于疫情，他们的年度云预算有所增加。为什么?因为云为远程工作者和购物者提供了完美的游乐场。与本地传统架构相比，它的扩展和加载效率更高、更可靠。
然而，随着数字互动的增多，数据生成量也急剧上升。到2025年，全球数据存储量将达到180ZB，是2020年存储数据量的两倍多。在云端处理和存储这些数据需要更多资源，从而推高了成本。
此外，随着云服务器的扩展，安全性和合规性变得更加重要。毕竟，如果在云中存储了大量组织数据，那么就希望确保这些数据安全、可靠且合规。
安全相关支出的来源可能有所不同。例如，与更严格、更昂贵的云合作伙伴签订合同可能会产生成本。或者备份数据策略可能需要采用多云方法，这些操作中的每一个都会增加与云相关的成本。
如何有效控制和扩展云支出
幸运的是，领导者今天可以采取措施来减轻云计算支出的负担，同时又不损害云计算的好处：
1.考虑混合或多云策略
没有必要对云采取“全有或全无”的方法。事实上，使用公共云和私有云的组合通常更具成本效益。通过使用多个云，领导者可以创建有效的灾难恢复(DR)计划，而无需投资专用的DR站点。此外，依赖单一云提供商的组织可能会因供应商锁定而产生更高的成本，尤其是在扩展或请求其他服务时。在这种情况下，多云策略成为谈判的筹码。
同时，在混合云方法中，IT领导者可能会选择将敏感数据存储在本地，将不太重要的数据存储在公共云中。通过采用云和本地模型，组织可以对敏感数据采取适当的存储预防措施，轻松扩展不太敏感的数据需求。
2.优先考虑数据卫生
在云迁移之前、期间和之后，保持正确的数据礼仪至关重要。在采用之前，领导者应该通过消除冗余、过时或琐碎(ROT)数据来清理和组织他们的系统。存储的数据越多，传输成本就越高。因此在迁移之前组织系统会带来丰厚的回报。
3.投资云管理合作伙伴或工具
与云计算非常相似，管理合作伙伴需要预付成本，这使得一些领导者不愿采用。然而，通过与云管理或托管服务提供商(MSP)合作，组织可以显著减少云支出。MSP将对客户的云使用情况进行详细分析，以识别和消除效率低下的问题。通过定期审查和优化云资源，MSP可以正确调整数据大小，对未充分利用的资源提出建议，并自动化云扩展过程，以确保客户只支付他们需要的费用。
4.采用人工智能、机器学习和/或自动化
组织与其云环境的交互会为AI和ML算法带来多种印象。通过采用基于自动化的AI系统，领导者可以确保这些印象能够改善流程。例如，AI和ML算法可以持续分析云使用模式并提出适当调整资源的建议。同样，这些算法可以检测到使用量激增的早期迹象。
自动化提高了云计算的效率。流程自动化确保备份创建、软件更新和维护活动等日常任务能够自动且定期地执行，从而减少人工监督，实现更强大的软件安全性。这带来了显著的成本差异，也带来了显著的流程改进。
总结
退出云不是一个选择，但这并不意味着预算必须受到影响。那些跳出思维定势并采用混合云或多云方法的领导者将实现显着的成本节省，尤其是当这一选择与其他明智举措相结合时，例如聘请MSP、使用基于自动化的工具以及专注于更好的组织范围的数据实践。
