云计算代表了企业IT的真正民主化，可以使中小公司与规模更大的竞争对手竞争，而无需支付更多的费用购买服务器、存储和软件。
云计算的另一个优势是能够建立一个更加透明和公平的业务模式。
一家大型医疗健康IT组织的首席技术官于2003年在定义企业软件时说：“云计算提供商并不会向客户预先告诉软件价格。”
当然，这种缺乏透明度的现象反映了所提供云计算应用程序的复杂性，但同时也表明，主导的销售模式给予供应商的权力大于客户。
有利可图的云计算原生业务的出现既威胁到现有的商业模式，也激发了业务转型。云计算带来的灵活性和创新激发了许多企业将他们的IT堆栈从自己的机房或数据中心迁移到云平台上。
适用于云计算的万有引力定律
然而到了2020年，企业已经获得了相对较低的成本和更频繁创新的好处。随着大多数企业将大部分IT支出转移到云平台中，降低成本和成本透明性变得至关重要。但是，云计算革命所承诺的透明度在很大程度上未能实现。
与上一代技术一样，模糊处理并不是错误，而是一种功能，它适用于牛顿的万有引力定律。传统云计算提供商的定价结构将会对数据从一个云平台迁移到另一个云平台设置障碍。通过降低将数据迁移到云平台中的成本并同时提高迁移数据与不同云平台进行交互的成本(这是一种被称为数据引力的概念)，让人望而却步。这是一个明确的策略，可以使他们的云平台保持粘性，并阻止应用程序迁移到其他云平台。
但是现实是，出于多种原因，企业希望其业务需要在不同的云计算环境中运行。而在可能的情况下，企业可以削减10%、30%甚至80%的云计算成本。
适用于云计算的牛顿运动定律
在以往，比较云计算服务之间的价格几乎是不可能的，因为不同的云计算提供商通常都有自己的云计算功能名称和不同的服务定义，并提供不同层次和种类的服务，这些服务彼此并不一致。因此很难进行比较。
云计算提供商此外还有一些可以提供帮助的工具。例如，Oracle Cloud工作负载成本估算器就是一种新工具，现在可用于获取定价的经验和信息。它可以让客户评估和比较Oracle云计算服务和AWS云计算服务的成本，并尽可能接近真实的结果。
这种工具不仅为计算和存储成本定价，而且还为IOPS(每秒数据输入/输出)以及从云平台中传输数据的成本定价。最后一个因素(也称为数据出口)通常是不确定因素，因为传统的云计算供应商在一定数量的数据从云平台输出之后开始收取费用。因此，一旦达到每月设定的目标，就会开始收取数据传输费用。Oracle公司的计费表直到数据输出量达到每月10TB时才会启动。
企业IT主管可以输入建议的工作负载参数，然后运行自己的Oracle调用接口(OCI)与AWS云平台比较。最终，他们可能会发现，一个云计算提供商所提供的服务比牛顿第三定律更近(相互作用的两个物体之间的作用力和反作用力总是大小相等)，而不是牛顿的第一定律。
一些例子
成本随着性能的提高而增长，特别是当SaaS提供商依赖第三方为客户提供软件时。例如，数据技术商Complete Intelligence公司为其客户提供实时风险管理和预测服务。企业需要知道将花费多少费用来持续提供这项服务，同时还要确保其客户能够得到他们业务所需的响应式服务。
选择了Oracle云计算基础设施的Complete Intelligence公司首席执行官Tony Nash说，“对我们来说，这是入门成本，但也是云计算解决方案的运行成本。因此这对我们至关重要。并非所有的云计算服务提供商都是相同的。”
数据集成提供商Naveego公司是现代企业如何使用云计算的另一个示例。该公司帮助客户解析来自众多来源的数据，将会清理数据，删除重复项，提供源跟踪，然后提供干净的记录，以便进行实时分析。
Naveego公司首席执行官Katie Horvath在博客中写道，“为此，我们在多个可用性区域中运行产品实例。AWS公司对于在这些可用性区域之间移动的数据收取费用。Oracle公司并没有为此收取费用，成本差异最终对我们来说是巨大的。因此，我们决定将研发和部分生产云计算租赁业务迁移到至Oracle云平台。”
自从迁移到Oracle云平台以来，该公司节省了60%的成本，同时能够进行更多的研发。她说：“Oracle公司声称其云平台在计算方面的成本效率提高了65%，Naveego公司在应用中也是如此。”
企业如今需要更多的技术来帮助做出更明智的决策。他们可能想知道在什么地方出现了问题，通往目标的途径是什么样的，最终实现的成本是多少。他们最终可以计算出使用云计算服务的成本。
声明：本网站发布的内容（图片、视频和文字）以用户投稿、用户转载内容为主，如果涉及侵权请尽快告知，我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服。电话：028-62778877-8261；邮箱：jenny@youkuaiyun.com。本站原创内容未经允许不得转载，或转载时需注明出处：：优快云资讯门户 » 如何使云计算定价更加透明