FINOPS调查的现状表明,自动化还有空间

小夏 教育 更新 2024-03-06

随着组织对 FinOps 的了解越来越多,他们看到了有效成本管理和优化的好处。

翻译自 State of Finops Survey Points to Room for More Automation,作者:Lucas Paratore; cathal cleary。FinOps** 会议的最新调查显示,自动化正在增加,但手动任务仍然存在,并且随着组织在采用 FinOps 方面变得更加成熟,优先事项正在发生变化。 FinOps 年度状况调查现已进入第三年,由 FinOps 协会运营,旨在深入了解该行业以及组织如何采用这种做法。 自 2021 年推出以来,受访者人数已从 800 多人增加到今年的 1,245 人,代表着约 550 亿美元的云支出。 该调查有 38 个问题,其中许多是前几年的延续,以展示行业趋势。 因此,让我们深入了解我们的要点以及它们对您的意义。

第一个是 FinOps 现状调查中被引用最多的问题:“您组织的关键优先事项是什么? “结果令人惊讶。

在过去三年中,“赋能工程师在行动”一直是最大的挑战,但在最新版本中,它排名第六。 从挑战列表来看,这可能是由于几个原因造成的。

例如,随着越来越多的组织采用自动化,他们越来越不依赖工程师采取行动。 自动速率优化消除了管理预留实例的开销。 乐观的观点是,工程师们正在主动实施FinOps团队的优化,并接受这一愿景。

该行业正在形成势头,随着组织对 FinOps 的认识越来越强,他们看到了有效成本管理和优化的好处。 在 FinOpsX 2023 中,Adobe 讨论了其 FinOps 团队如何帮助提高整个组织的效率,为 Firefly 的一些开发和推出提供资金。 他们展示这些优势的能力最终导致组织层面的支持。 今年最大的两个挑战与优化优先事项有关。 这对许多人来说并不奇怪。 我们已经看到对使用和速率优化的强烈关注。 研究结果表明,大多数组织都有重要的机会来优化计算之外的工作负载,尤其是通过自动化。 我们将在下一节中查看这些结果。 将这两点放在一起看待的一种方式是,它们代表了行业层面对优化需求的接受,这是整个组织关注的问题。 由于云支出在企业中处于历史最高水平,因此引起了高管和董事会成员的注意。 调查结果证实了这一点,49% 的受访者选择“高管支持”作为采用 FinOps 的最大挑战。

根据我们的经验,当成本优化从上到下融入组织文化时,多年的优化尝试和平庸的结果可能会在一夜之间变成成功。 典型的优化任务(如空闲实例和断开卷)现在可以通过自动化得到很好的服务。 团队可以将注意力集中在价值链的更高位置,但需要更多的高管支持来实现他们的目标。

最有趣的调查问题之一是关于公司如何将自动化融入其系统和流程。 虽然大多数公司都实施了一定程度的自动化,但大多数公司将其用于检测,而不是补救。 是什么阻碍了人们的完全自动化? 在战略层面采用自动化通常发生在多个阶段,从警报开始。 警报可能是一个被低估的步骤,但它至关重要,因为改变始于意识。 一旦我们意识到这种联系正在起作用,我们就必须建立信任。

建立信任绝对是大规模实施自动化最困难的部分。 您不应该期望一个组织一次性自动化所有系统。 我们通常建议将临时状态设置为“批准警报”。 例如,用户收到一封电子邮件或警报,他们可以手动批准以触发操作。 虽然这赋予了工程师采取行动的权力,但它会造成延迟,因为工作必须等待人类点击按钮。 这个过渡阶段对于建立信任至关重要,但前提是警报始终准确并采取相应措施。 如果是这种情况,工程师可以对其平台的功能充满信心,理想情况下,可以将自动化扩展到系统的更多部分,而无需等待缓慢的人类。

从 3 年 2023 月2024 年新增 7 个工具,增至 4 个平均 1 个工具,这是一个令人担忧的趋势,从业者认为他们必须将多个工具组合在一起才能获得他们需要的功能组合。 具有广泛职能基础和进一步投资能力的供应商将提供从业者所需的简化运营环境。

最后,调查的一个令人鼓舞的结果是,虽然只有 19% 的受访者表示可持续发展是他们 FinOps 团队在 2023 年关注的问题,但这一数字在 2024 年增长了 30% 至 40%,其中欧洲、中东和非洲地区对可持续发展最感兴趣。 其中一个驱动因素是欧盟的企业可持续发展报告指令(CSRD)。 我们预计更多的技术提供商将发布GreenOps仪表板和数据集,以帮助客户满足其公共云使用排放的报告要求。

自动化是今年调查的主要信息。 有效的自动化可以减少重复性任务,使人类能够专注于更有价值的活动。 但自动化需要信任。 由于缺乏信任,FinOps 从业者正在努力实现更高级别的自动化用例。 凯文·克拉克 (Kevin Clark) 关于新堆栈的系列文章为新领导者提供了深刻的见解,包括建立信任的建议。 与典型的炒作曲线一样,对人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 用例的推动的特点是不太注重成本,专注于向企业提供创新功能,但随着采用率的增长,这种情况将发生变化。 FinOps 团队现在需要为不可避免的关于成本的高管对话做好准备,当现实开始深入人心时。

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