17个值得推荐的云成本管理工具

作者:匿名更新于： 2023-02-02 22:56:41

　　云成本管理是一种有效的解决方案。云成本管理工具可以跟踪所有的账单，将它们分配给负责统计成本的各个团队。

　　控制云计算服务的支出比以往任何时候都更重要。云平台将帮助用户掌握云计算服务相关成本的动态，这些成本可能会迅速增加。

　　云计算供应商曾经承诺为用户节省更多的成本，但是首席财务官每月都会收到高昂的云计算服务账单。现在是他们管理云成本的时候了。

　　云成本管理是一种有效的解决方案。云成本管理工具可以跟踪所有的账单，将它们分配给负责统计成本的各个团队。这样，那些添加需要采用更多存储空间和服务器资源的华而不实功能的团队将不得不为他们浪费的成本负责，而那些没有采用更多内容和磁盘空间的程序员可以获得奖励。

　　拥有简单配置的小型团队可能可以使用云计算供应商的库存服务。对许多首席信息官来说，成本控制是一个主要的问题，云计算供应商也知道这一点。他们已经开始增加更好的管理工具和警报，在云计算账单达到顶峰之前触发警报。关于全球三大云平台的管理，可以采用Azure成本管理、谷歌云成本管理和AWS云财务管理工具。

　　一旦用户对云计算的投入越来越大，独立的成本管理工具就开始变得有吸引力。它们的设计目的是与多个云平台一起工作，并构建统一数据以方便使用的报告。有些用户甚至可以跟踪在内部部署设施运行IT设备的成本，这样就可以与租用或建造数据中心的成本进行比较。

　　在许多情况下，云成本管理器是更大套件的一部分，其目的不仅是关注成本，而且还执行安全等其他规则。有些工具没有直接作为云计算控制工具对外销售，但已经发展到可以帮助解决这个问题的水平。一些用于调查企业架构或管理软件治理的工具现在同时跟踪成本。它们可以提供与专门构建的云成本工具类似的节省成本的机会，并且还可以帮助完成其他管理工作。

　　以下是按字母顺序排列的一些顶级云成本跟踪工具。随着企业管理人员认识到他们需要控制云计算账单，这一领域正在迅速扩大。所有这些工具都可以帮助企业管理可能在世界各地运行的云计算服务。

　　1、Anodot

　　Anodot的云监控工具的第一项工作是跟踪通过各种服务和应用程序的数据流。如果出现影响用户的异常或故障，就会发出警告。在多个云平台中跟踪实例和pod的成本是这项工作的一部分。仪表板生成一组信息图，使研究每个微服务或API成为可能，并确定在高需求和低需求时保持其运行所需的成本。这种细节使用户能够发现成本高昂的工作负载并找到削减它们的方法。

　　Anodot的突出特点：

　　与更广泛的监控系统集成，以合理的价格提供更好的客户体验。

　　可作为集成和转售的“白标签”平台。

　　2、AppDynamics

　　在Kubernetes环境中跟踪和控制容器是思科AppDynamics(以前称为Replex)的目标。该工具现在是一个更大的系统的一部分，该系统可以监视公有云中或内部部署设施运行的集群，以确保它们正确运行。跟踪成本只是一个系统的一小部分，该系统不断收集统计数据并观察异常情况。一个重要的报告流程将成本数据提供给负责他们的团队，这样每个人都可以了解每月账单的详细情况。AppDynamics还提供了一个专有的机器学习引擎，可以将历史数据转换为有效部署的计划。策略控制层提供了细粒度的限制，以确保团队可以访问他们需要的内容，但无法访问他们不需要的内容。

　　AppDynamics的突出特点：

　　集成成本管理与一般应用程序监控。

　　为软件栈的每一层连接用户体验和业务结果。

　　3、Apptio Cloudability

　　Apptio公司提供了大量用于管理IT商店的工具，Cloudability是其用于处理云计算成本的工具。该工具分解了正在使用的各种云实例，将它们分配给企业的团队以进行计算。在理想情况下，企业的团队将能够控制自己的成本，并通过提供的报告和仪表板预测未来的使用情况。例如，Cloudability的True Cost Explorer提供了数据透视表，可以在聚合变量之间切换，以制定准确的计划并预测未来的使用情况。Cloudability与Jira等票务工具集成用于规划，与PagerDuty或Datadog等跟踪工具集成用于监控。

　　Cloudability的突出特点：

　　计划未来购买预留实例，以实现成本节约。

　　将未来的工作负载分配给合适功能的可用实例。

　　4、CloudAdmin

　　CloudAdmin创建的仪表板简单直接。该工具跟踪云计算服务的使用情况，并为调整服务器大小或将其转换为预留实例提供建议。服务器实例可以分配给团队，然后通过预算进行跟踪。如果支出超过了规定的界限，警报就会与电子邮件或其他常见的通信工具(例如PagerDuty)集成在一起以通知员工。

　　CloudAdmin的突出特点：

　　经过仔细筛选的数据源提要提取了有关消费的关键细节，从而节省了浏览过多信息的时间。

　　当超出阈值时，自动警报可以阻止失控的支出。

　　5、CloudCheckr

　　CloudCheckr专注于控制云成本和安全性。该工具是NetApp用于云管理的Spot的一部分，通过跟踪标准支出事件(例如消费、预测和调整实例大小)来负责成本管理。该工具支持将自己的层添加到商品云实例的转售。使用白标签选项可以查看所有报告和图表，以帮助客户了解他们的账单。还有一个重点是支持政府使用的公有云。

　　CloudCheckr的突出特点：

　　通过跟踪安全配置监控隐私法规的合规性。

　　通过跟踪基线消耗来调整预留实例的大小。

　　6、Datadog

　　监视云计算服务器、网络、无服务器平台和其他应用程序是Datadog工具集的首要任务。跟踪云成本只是工作负载的一部分。它的遥测技术收集了有关性能和成本的数据，Datadog将其构建成仪表板，以帮助企业了解应用程序的成本和性能。其目标是在考虑交付价格的情况下，促进有关应用程序性能的决策。理解这种权衡可以节省成本。

　　Datadog的突出特点：

　　跨多个云平台的基础设施监控的广泛套件。

　　监控真实用户和模拟用户，更容易提供更好的用户体验。

　　7、Densify

　　Dentify通过处理容器和VMware实例构建了一系列用于管理云计算基础设施的工具。运行集群的最佳方法是保持精确、细致的负载记录，然后使用这些数据快速地放大和缩小。Dentify的优化器专注于云计算资源，例如实例、Kubernetes集群和VMware机器。Dentify建议，这种方法可以将缩放比例提高30%。Dentify的FinOps工具生成广泛的报告，以为应用程序开发人员提供帮助。

　　Densify的突出特点：

　　跟踪机器上的负载，以确保正确大小的实例分配。

　　构建汇总消费的报告，以帮助开发人员调整硬件规模。

　　8、Flexera One

　　FlexeraOne云管理套件解决了许多云计算管理任务，例如跟踪资产或企业治理以编排控制。这套套件的一个重要部分是用于控制预算。该工具跟踪多云支出，并按团队和项目进行详细报告。FlexeraOne还提供了针对浪费分配优化消费的建议，并提供了将这些观察结果付诸实践的自动化系统。该工具还集成了机器学习和人工智能，以帮助分析跨多个云平台的消费模式。

　　FlexeraOne的突出特点：

　　集成跨多个云平台的报告，以帮助业务团队了解成本。

　　确定正确调整实例的选项，并消除浪费的支出。

　　9、Harness

　　DevOps团队可以使用持续集成(CI)/持续交付(CD)管道(这是Harness的核心部分)来自动化部署。然后，一旦代码开始运行，就可以跟踪使用情况以保持预算一致。Harness的成本管理功能观察与历史支出相比的异常情况，为团队生成警报。自动停止未使用实例的特性可以与Spot机器一起工作，有效地释放它们节省成本的潜力。

　　Harness的突出特点：

　　与开发管道的深度集成，使成本节约成为软件创建过程的一部分。

　　自动化合规将成本管理与监管和治理工作集成在一起。

　　10、Kubecost

　　依赖Kubernetes部署容器pod的团队可以安装Kubecost来跟踪支出。它将在所有主要云平台以及托管在内部部署设施的pod上工作。随着Kubernetes调整以处理负载，成本会被跟踪，并在一组统一的报告中呈现。意外的部署会触发人为干预的警报。

　　Kubecost的突出特点：

　　优化跟踪Kubernetes部署如何影响成本。

　　动态推荐追踪降低支出的机会。

　　11、ManageEngine

　　DevOps团队依靠ManageEngine来跟踪一系列潜在的问题，从安全性到API端点过载。它的CloudSpend工具将从云计算电子表格账单中提取数据并汇总，以提供有用的、可操作的理解水平。其成本数据可以提供给特定的团队，而ManageEngine的预测分析将根据历史数据规划预留实例。目前适用于AWS和Azure云平台。

　　ManageEngine的突出特点：

　　支出分析深入挖掘数据，以了解细节

　　支持全球部署的多币种

　　12、Nutanix Xi

　　拥有大型多云部署的企业可以使用Nutanix Xi的成本管理(以前称为Beam)来跟踪一系列安装的成本，包括托管在内部部署的私有云机器。该工具可以定制，通过考虑加热和冷却成本、硬件和数据中心租金，生成准确的私人安装成本评估报告。这使得更容易做出关于将工作负载分配到成本最低的部署的准确决策。该过程可以自动化，以简化管理和预先规划预留实例的预算。

　　Nutanix Xi的突出特点：

　　私有云的计量构建了对预置硬件成本的直接洞察。

　　预算警报和动态优化有助于适当的消费，以最小化成本。

　　13、ServiceNow

　　运行大量微服务集合的团队依赖ServiceNow来管理一些堆栈。许多工具都是面向客户的解决方案，例如IT自动化，但也有更多的后端工具用于通过智能管理性能来优化IT操作。新的AIOps也可以提供人工智能解决方案。

　　ServiceNow的突出特点：

　　用于跟踪和优化IT资产的多种工具。

　　风险管理与治理工具的良好结合。

　　14、Turbonomic

　　IBM公司依靠Turbonomic提供一个人工智能驱动的解决方案来管理部署，以使应用程序需求与基础设施相匹配。该工具将根据需求自动启动、停止和移动应用程序。驱动这些决策的数据存储在一个仓库中，以训练未来做出决策的人工智能。最新版本包括一个新的仪表板和基于Grafana的报告框架。

　　Turbonomic的突出特点：

　　全栈集成图形，了解整个应用程序的需求和成本。

　　旨在自动化资源分配，以节省工程团队的工作量。

　　15、VMware Aria CloudHealth

　　VMware在CloudHealth品牌下建立了Aria Cost和Aria Automation，以管理所有主要云平台以及混合云的部署。成本核算模块跟踪支出，将其分配给业务团队，同时优化部署以最小化成本。建模层可以构建摊销和消费计划，以预测未来的需求。财务经理和开发团队可以深入到这些预测中，专注于特定的应用程序或服务系列。更大的产品线集成了成本管理、自动化部署和安全实施。

　　CloudHealth的突出特点：

　　支出治理确保团队遵循个人的资源消耗预算。

　　整合云成本与业务指标和关键性能指标，以了解计算成本和底线之间的联系。

　　16、Yotascale

　　编写和部署代码的工程师应该承担云计算成本的大部分责任，他们做出启动更多实例和存储更多数据的细粒度决策。Yotascale希望为他们提供更多的信息，使他们能够利用旨在跟踪机器的工具优化硬件消耗，并将成本直接分配给负责的团队。预测工具还可以发现异常情况，发出警报以防止月底出现意外账单。

　　Yotascale的突出特点：

　　面向工程师的工具直接向构建软件和启动机器的团队提供预算信息。

　　自动跟踪提供预测和标记问题，及过度消费的详细信息。

　　17、 Zesty

　　虽然许多云计算管理人员通过复杂的报告提供见解，但Zesty被设计为自动启动和关闭额外实例的工作。一个关键特性使它能够观察市场，以发现云平台上容量过剩的大折扣实例。它提供了一种由人工智能算法提供信息的工具，可以与AWS公司的API一起工作，以做出决策，在不超出预算的情况下保持足够的机器运行以满足用户的需求。该工具甚至可以控制分配给单个计算机的磁盘空间数量，同时从预留实例市场现场购买和出售处理器时间。

　　Zesty的突出特点：

　　对存储空间分配等细节进行深度管理，将成本降至最低。

　　与现货市场整合，以尽可能降低成本。

　　来源： 企业网D1Net

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