每个 IT 主管都知道这个两难困境,即使他们从未用语言表达出来:维护过大的基础设施,一年中有 11 个月都在为闲置的容量付费;还是精简运营,冒着在最关键的一天容量不足的风险。.
这种计算没有轻松的办法。唯一的问题是,你更愿意承担哪种风险。.
过度配置云资源会产生显而易见的、持续性的成本,而且很容易在内部得到证明:每月云账单是按照一年仅出现一次的峰值来计算的。这笔钱虽然闲置,但至少是可预测的。.
纸面上看,规模不足似乎更省钱,但实际并非如此。仅在“黑色星期五”周末,巴西数字零售商就因网站速度慢、稳定性差而损失了近1亿雷亚尔的销售额(Wake) 。这并非个例:只要基础设施的规模是根据平均流量而非实际高峰流量来设计的,问题就很容易重演。
而像这样的日子里,真正的访问高峰并非平缓变化,而是同时访问量在短短几个小时内突然飙升,这恰恰考验了全年未被利用的访问点。.
在大多数情况下,扩展基础设施仍然依赖于有人实时发现问题并采取行动:增加实例、重新分配负载、等待资源调配。这种方法在增长缓慢的情况下有效。但如果流量在几分钟内增长三倍,这种方法就行不通了。.
结果众所周知:IT 团队在半夜待命,在压力下做出决策,从“我们发现问题”到“我们解决了问题”之间只有短短几分钟的时间,而在这短短几分钟内,销售机会就已经丧失了。.
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关键不在于“全年规模庞大”还是“高峰期规模过小”,而在于将基础设施规模与时间节点脱钩,使其与实时需求挂钩。.
这就是云端自动化引擎(例如为 Cloud Servers 和 Skyone Autosky)在实践中所做的:
实际上,这消除了非此即彼的选择。运营方不再需要为全年假定的高峰期付费,也不再需要依靠运气和随时待命来押注真正的高峰期是否可控。.
在决定对基础设施进行哪些调整之前,首先要通过数据了解,您当前的运营在高峰时段是更接近于产能过剩的风险,还是产能不足的风险。.
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