在云原生与 AI 浪潮下，云的资源扩展能力和使用便捷性让企业能够更加专注于业务创新，同时，如何用好云也成为大家持续探索的课题，特别是上云之后面临成本失控的风险，包括云产品品类多而杂、多云环境差异大、成本波动难分析、AI 算力成本快速增长等。本次分享将介绍好未来在云上资源效能优化方面的实践，通过搭建 FinOps 运营体系以及技术治理体系实现上亿元的成本节省。

演讲提纲

1. 好未来云资源布局

2. 云成本治理面临的挑战

• 多云异构管理难题
• 资源冗余与高可用矛盾
• AI 算力需求激增

3. FinOps 运营体系搭建

• 成本分摊与归因机制
• 自动化治理空间分析
• 基于业务 ROI 的指标体系

4. 资源效能优化的技术方案

• 精细化弹性容量管理
• 多云布局调优
• AI 算力成本优化、训推、异构混部等

5. 总结与展望

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• 多云环境的异构性使得统一纳管和成本分析难度大幅增加，特别是在使用的云产品品类众多的情况下，很难有效的发现和识别不合理的云成本支出，也无法解释云账单波动
• 云资源使用的灵活性是一把双刃剑，高可用和资源冗余之间的冲突在一定程度上会被放大，如果无法说清楚不同业务场景下云资源投入产出目标，具体的技术治理策略很难落实
• 生成式大模型的发展推动AI算力需求激增，AI 算力成本快速增长，既要快速迭代，又要确保成本可控，而分布式训练和推理架构的复杂性推高了算力成本优化的门槛

演讲亮点

• 多云架构下的 FinOps 运营体系建设方案，实现集团各业务在多云的成本分摊和波动分析；基于不同云产品特性实现自动化的治理空间分析与用云策略建议
• 建立围绕业务资源效能的北极星指标体系，转变问题视角，从成本问题到业务投入产出问题；通过设计精细化的弹性容量管理方案、多云布局调优等实现降本增效
• 基于内部 AI 算力成本治理的实践，包括训推服务的算力调度、负载均衡及异构混部等方案，提升算力资源的综合使用效率

听众收益

• 可以帮助相关从业人员了解或学习云成本优化的主要技术方案，并在日常工作中进行运用