云成本智能优化不仅仅是节省成本，它还使工程师能够成为精明的云买家。工程师每次创建一种新资源，都会产生成本，为了最大限度地减少成本，他们需要有关其云基础设施运行成本的及时、相关的数据。

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随着企业拥抱云服务，他们经常遇到成本飙升的问题，最终会阻碍企业数字化转型的进程。在最近的一项调查中，金融和工程专业人士之间的比例约为50%，49%的受访者表示，他们的云成本高于应有水平。

使问题进一步复杂化的是云环境的日益复杂。早期的云用户往往依赖于单一的云提供商(AWS)，而现代的云用户则依赖于不同的提供商的产品和服务，这些服务往往包括三大提供商中的一个或几个——AWS、GCP和Azure——以及Snowflake、Databricks、MongoDB等提供的服务。

将这一点与Kubernetes等共享和多租户服务结合起来，你会发现一个普遍存在的问题：云用户很难理解是什么推高了他们的云支出，更不用说为什么了。Kubernetes提供了企业的云基础设施的所有领域的计算资源。换句话说，它们严重限制了“成本可见性”——云用户对其成本的透彻了解。

根据同一项调查，接受调查的10个企业中只有3个知道他们的支出去了哪里。调查进一步突显出，上市公司的表现比风投或私募股权所有的公司更糟糕。归根结底，只有13%的公司至少分配了75%的云成本。

为了掌控和最大化他们的云投资，许多企业都在采用云成本智能优化，这是一种改变游戏规则的方法，使工程师能够获得实时洞察和数据驱动的决策。

过去，在SaaS的诱惑和大量投资者资本的推动下，企业在云中疯狂投资，但时代不同了。

SaaS现在是一个拥挤的空间，资本流动不那么自由。在这种新的现实中，数字本土企业必须从不惜一切代价实现增长的心态转变为高效增长，他们必须将云支出视为一项精明的商业投资，量化并优化每一笔云支出的回报。

云成本智能优化已成为实现高效增长的秘方。

云成本智能优化不仅仅是节省成本，它还使工程师能够成为精明的云买家。工程师每次创建一种新资源，都会产生成本，为了最大限度地减少成本，他们需要有关其云基础设施运行成本的及时、相关的数据。

更好的是，数据能够无缝集成到他们的日常工作流程中，以实现可访问性。此成本信息在整个工程生命周期(从开发到测试、生产和维护)中至关重要，可确保软件在短期和长期内保持成本效益。

云成本智能优化能够使成本数据大众化，并帮助工程师了解他们的代码和基础设施选择的财务影响。

通过为工程师提供实时成本可见性，云成本智能优化可以让企业培养注重成本的文化，促进了可持续的云实践。

目前，许多企业仍在云成本问题上苦苦挣扎，往往错误地将责任归咎于财务团队。

事实是，过度的云支出是一个工程问题，每一项工程决策都是一项购买决策。有效的云成本优化始于为工程师提供及时、准确的成本可见性，然后让他们做自己最擅长的事情。

实施云成本智能优化需要企业内部的文化转型。企业需要在整个工程流程中灌输云成本意识的必要性，使企业能够从头开始构建具有成本效益的代码，这会带来长期的成本优化和可持续增长。

伟大的工程师拥有一种独特的超能力：解决复杂问题、检查代码、诊断问题、调试和迭代的能力。他们可以分析数据，检查代码，并对模棱两可、令人困惑、往往不相关的事件和活动得出微妙的结论。伟大的工程师不需要财务团队在月底敲门，手里拿着AWS发票，强调需要减少22%的云支出。他们需要批判性思维和决策的原材料。

在当今快节奏的业务格局中，云成本智能优化对于旨在实现高效云增长的企业来说是不可或缺的，企业不会因为其他团队的失误而在云计算上超支。

云成本智能优化使工程师能够获得详细、可访问的实时成本数据，使企业能够做出明智的决策、优化云支出并推动可持续增长。这种增长带来了更高的利润率和估值、工程和财务协调、更智能的定价和包装以及更好的单位经济价值。归根结底，云成本智能优化的业务成果有助于企业衡量其数字化转型的ROI。