雲經濟學和要避免的六個最具破壞性的錯誤
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雲的價值潛力是巨大的，但僅限於了解並適應云經濟現實的公司。
公司可能正在遷移到雲端，但他們的思維仍停留在本地計算的傳統世界中。事實證明，對於許多公司來說，這種想法很難改變，因為經濟和財務模型基於數十年的傳統 IT 實踐，這些實踐基於“擁有”IT 而不是“消費”它。
因此，公司正在開發業務案例、談判合同和進行經濟計算，而沒有考慮到特定於雲的不同財務方法和模型。這不僅導致從雲計算中獲得的價值遠遠低於預期，而且在某些情況下，它還威脅到雲計算程序本身，一些企業甚至考慮改變方向。
在公司犯下的眾多雲經濟學錯誤中，我們發現以下六個是最頑固和最有害的。
1. 製作一個將第一天和第一年的經濟學結合起來的商業案例
在製定遷移到雲的業務案例時，由於關注“提升和轉移”方法（即在有限修復的情況下有針對性地遷移現有應用程序），雲價值的準確估計變得複雜。
這種方法使企業能夠快速開發雲足跡並從第一天開始構建雲功能。經濟效益主要來自託管、存儲和維護成本的降低。不幸的是，這些好處往往被忽視，因為公司保留了這些遷移應用程序的大部分技術債務和運營效率低下，這使他們無法利用雲計算實現的動態基礎架構配置。
與公司在第一年可以獲得的收益（即上市速度、獲得先進能力和創新）相比，如今的第一天收益相形見絀。通過適當的財務運營 (FinOps)實施，第一年的經濟效益通常比第一天的收益提高 15% 到 25%。例如，要獲得這些經濟利益，需要在應用程序修復、基礎開發和自動化方面投入更多時間。
清楚地了解第一年的經濟情況後，公司可以構建一個專注於雲的真正價值的業務案例，並製定一個遷移計劃來捕捉它。
2. 使用“平均成本”資本支出經濟學與“增量成本”運營支出經濟學
傳統 IT 在資本支出模式下運作，企業在這種模式下進行間歇性的、長期的需求規劃活動，然後是資本支出和持續折舊。在此模型中，數據中心容量是在未來幾年內構建的，消耗額外基礎設施容量的邊際成本最低，公司通過查看其平均成本和基礎設施利用率水平來衡量其成本效率。
通過使動態增加近乎無限的容量成為可能，雲服務提供商 (CSP) 已將範式更改為運營支出模型，企業為所消費的內容付費。因此，最有效的雲經濟學現在取決於在任何給定時刻有效評估容量需求以及相應的增量或邊際成本的能力。本質上，這是關於僅在需要時為容量付費，而不是為不使用的容量付費。相反，公司需要為雲經濟開發一種動態的運營支出方法，通過選擇最符合其當前工作負載需求的雲服務來不斷優化增量成本。
例如，一家媒體公司在主要客戶促銷活動之前動態擴展其計算容量以適應增加的用戶流量，並在促銷結束後縮減計算容量以避免不必要的雲支出。（請參閱我們的“云成本優化模擬器”，了解雲中應用程序的不同決策如何影響增量成本。）
3. 僅基於歷史因素預測雲支出
隨著組織從傳統 IT 的資本支出世界躍遷到雲的運營支出世界，歷史成為未來的可靠預測指標。當公司需要估算雲支出以製定預算或進行分配以支持新的基於雲的產品時，這將成為一個大問題。雖然公司根據云計算流行的運營支出模型進行了補貼，但舊習慣很難改掉，而且預測通常仍然嚴重依賴資本支出模型。這通常會導致預測支出與實際支出之間的差異超過 20%，從而導致分配決策失誤和重新預算困難。
對雲進行更好的預測和預算規劃的關鍵是將其與業務優先級更緊密地聯繫起來。例如，如果一家公司正在計劃與黑色星期五相關的大型促銷活動，那麼客戶的興趣可能會激增。同樣，將定價模式轉變為訂閱模式的計劃將導致新的消費者行為。由於云成本因使用情況而異，因此此類業務決策將對它們產生影響。
為了進行正確的預測，組織應該為其主要應用程序建立單位經濟學，例如每個客戶的計算成本。這種方法需要將思維方式轉變為消費模型和勝任的 FinOps 能力，以幫助應用程序所有者了解其云支出的業務驅動因素以及雲支出對單位經濟的相應影響。
4. 自動將計算的彈性優勢擴展到其他雲服務
雲的彈性和可擴展性對於具有可變雲消費模式的工作負載在經濟上是理想的。一家視頻流媒體企業能夠基於統計分析，在雲計算服務成本與相應的業務需求驅動因素（如每個用戶的計算成本）之間建立單位成本關係。這使該公司能夠將其計算需求與其業務需求模式相匹配，並以超過 95% 的準確度預測雲消耗。這種準確匹配需求與需求的能力使公司能夠更好地分配支出。
不幸的是，公司通常不會區分那些從按需擴展中獲得經濟利益的工作負載和那些沒有經濟利益的工作負載，從而導致成本不斷增加。例如，在同一家視頻流媒體公司，存儲消耗隨著訂閱者數量的增長而穩步增長。雖然雲允許公司從構建存儲基礎設施的機制中抽像出來，但用戶數據的持續增長意味著存儲成本的持續增加，即使用戶活動出現波動。
考慮到這一點，公司需要單獨檢查他們的工作負載，以評估他們的彈性模式是否會導致雲上的節省。
5. 將雲經濟路線圖與雲架構路線圖分開
在構建雲業務案例時，企業通常會假設樂觀的雲利用率水平。這誇大了預計的節省，因為儘管承諾可以根據應用程序需求定制動態可擴展的雲容量，但現實情況是大多數公司最終的雲資源利用率低於他們的預期。雖然一些擁有先進云原生架構的企業看到資源利用率超過 60%，但大多數公司低於 30%，在某些情況下甚至低於 10%。
高利用率至少部分取決於能夠支持它們的架構。例如，計算資源的自動縮放可以顯著提高利用率，但前提是升級應用程序架構。不幸的是，企業的雲經濟和架構路線圖通常是在相對隔離的情況下開發的，導致業務案例側重於無法支持的利用率。因此，企業需要將雲業務案例與雲架構轉型緊密聯繫起來。
6. 將所有工作負載遷移到雲端，無論其規模或類型如何
規模經濟使超大規模企業能夠以節省成本和/或更好的業務成果的形式提供比許多公司自己在本地可以做的更好的回報。
然而，這並不意味著每個工作負載都應該遷移到雲中。最近一些公司將主要工作負載（尤其是存儲服務）從雲遷移到他們自己定制設計的本地基礎設施的案例就是一個很好的例子。這些工作負載的規模和同質性可能會產生與雲提供商提供的等效或更好的本地經濟性。出於這個原因，擁有少量大規模工作負載的環境的公司需要有選擇地採用雲。
此外，作為公司競爭優勢核心的工作負載需要投入和集中精力，以使其成為同類產品中的佼佼者。當公司的工作負載與 CSP 提供的產品（例如存儲即服務）競爭時尤其如此。
行動呼籲：建立真正的雲 FinOps 能力
捕捉超過1 萬億美元的雲計算價值並避免雲經濟錯誤需要專注和領導力。為了支持這項工作，我們認為需要一個專門的FinOps 團隊，其使命是製定合理的業務決策並持續管理雲經濟。
該團隊將負責匯總現實世界的業務案例；根據不斷變化的需求重新調整財務模型；隨著新服務和定價結構的引入而更新模型；並將投資重點放在具有最大價值潛力的雲領域。雲 FinOps 團隊匯集了技術、財務和採購人才，持續確保云消費和業務決策的有效性。
雲是一個快速發展的空間，需要密切關注金融建模的變化。為了讓企業獲得承諾的價值，他們需要強大的 FinOps 能力，以基於對雲經濟學的基本理解做出合理的業務決策並持續管理消費。隨著雲消費呈指數增長並成為業務的核心，有效管理雲經濟的能力將使擁有云願望的公司與那些發現雲價值的公司區分開來。
關於作者
Abhi Bhatnagar is a partner in McKinsey’s Atlanta office, Bailey Caldwell is an associate partner in the Southern California office, Alharith Hussin is an associate partner in the San Francisco office, and Abdallah Saleme is a partner in the New Jersey office.
The authors wish to thank Wasim Lala and Bhargs Srivathsan for their contributions to this article.
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