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17个顶级的云成本管理工具(下)

发布人:中嘉和信 发布时间:2023.02.15 来源:机房360

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。

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AWSAzure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.NutanixXi

拥有大型多云部署的企业可以使用NutanixXi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。

NutanixXi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.VMwareAriaCloudHealth

VMwareCloudHealth品牌下建立了AriaCostAriaAutomation,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。

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