FinOps — 費用預測的能力

  • 解釋費用預測的價值
  • 描述進行預測的不同原因以及它支援的其他FinOps能力
  • 描述各種預測模型以及使用它們的原因
  • 說明不同成熟度等級的預測能力是什麼樣的
  • 描述雲端預測和傳統 IT 預測之間的差異
取自FinOps Foundation官網

定義

預測(Forecasting)是猜測未來雲端支出的做法,通常基於過去的成本支出和對未來計劃的評估相結合。 了解未來雲端基礎設施和應用程式生命週期的變化可能如何影響當前預算以及預算規劃和未來雲端投資決策。

此能力涉及財務、技術和高階主管等利害關係人團隊之間的協作,以建立商定的預測模型和 KPI,並據此制定與業務目標相符的預算。

準確的財務預測取決於組織的其他財務營運能力是否強大,以便提供準確的資料作為輸入。 例如,預測的一個基本要素是 FinOps 能力,可以完全分類和分配雲端成本。

當財務、技術和高階主管建立模型來可靠、準確地預測雲端支出時,雲端成本預測將為投資和營運決策提供資訊,以加速組織的發展。

為何此能力如此重要?

  • 商業決策依賴準確的預測
  • 80% 的地端機房 IT 成本是固定的,但 80% 的雲端成本是可變的
  • 雲端資源的可變性的使用會造成成本的高峰和低谷(理想情況下)遵循雲端資源的可變性 · 我們希望盡可能鼓勵資源可變性的運用,但不習慣在預測中看到它
  • 每個團隊都將能夠更好地控制其在雲端中的成本和資源使用量 · 成本和使用量將從非常小的使用量開始逐漸增加,而不是一次逐步購買
  • 準確的預測是重要的財務管理和預算工具,但為了取得可變性雲端成本的可用預測,我們需要經常更新預測

參與角色(Personas)依據RACI模型有:

Crawl階段

  • R — 財務
  • A — 技術團隊領導者、採購
  • C — 技術團隊、產品團隊
  • I — C-Level們

Walk階段

  • R — 財務與技術團隊領導者
  • A — 技術團隊
  • C — 技術團隊、產品團隊
  • I — C-Level們、採購

Run階段

  • R — 技術團隊領導者
  • A — 財務
  • C — 技術團隊、產品團隊
  • I — C-Level們、採購

成功的衡量因素

  • 大多數雲端成本都可以分類和分配,包括共享成本。 根據 FinOps 從業者社群的說法,綜合分配意味著至少 80% 的雲端支出分配能在Crawl階段被實行; Run階段為 90%
  • 預測模型會使用折扣調整後的攤銷雲端資源使用資料
  • 預測成本與實際成本趨勢在既定的偏差百分比門檻內。 根據 FinOps 從業者社群的說法,對於在Crawl階段上運行的 FinOps 實踐來說,可接受的預測準確度水準與實際支出的最大差異為 20%; 對於在 Walk 階段,存在 15% 的差異; 在Run階段存在 12% 的差異。
  • 利害關係人關於超出預測差異閾值和預算超支風險的通知
  • 預測頻率,包括根據業務驅動因素更新預算的中間預測
  • 團隊和業務部門負責根據預測資料管理預算

Crawl階段

  • 預測將由財務團隊進行
  • 技術團隊將使用不一致的方法來增加價值
  • 高估和低估將普遍存在
  • 預測將是非常臨時的

Walk階段

  • 估算過程更加一致
  • Slack 將內建到系統中以解決差異
  • 組織中的職責將從財務下推至技術
  • 預測將變得更加頻繁但更加規律

Run階段

  • 預測的責任將分配給組織的第一線團
  • 財務和採購部門將具有可見性和匯總估算
  • 為預測準確度設定的 KPI 將導致更小的誤差範圍
  • 預測需求將影響預算的完成方式,預測將變得更加頻繁

預測進程

  1. 年度預算流程的預測
  2. 預測雲端遷移
  3. 雲端原生系統建置的預測
  4. 系統調整或最佳化的預測以監控較短週期內的成本和資源使用情況

年度預算流程的預測

  • 團隊的總結估算 VS. 集中估算
  • Top down與bottom up的比較
  • 特定metadata identifiers的損益表所有權
  • 預算所有權與預算要求
  • 季度週期、滾動、時間範圍等

預測雲端遷移

  • 從地端機房收集資料所需的專業知識
  • 包含非金錢效益,包括韌性、耐用性、營運效率(CVF、CAF、WAF 模式)
  • 包括遷移成本、migration bubble
  • 規劃和評估遷移的時間範圍以及延遲處罰
  • 小心高估遷移工作負載的近期最佳化狀態
  • 謹慎配置與地端機房一樣可能過度配置的類似規模的資源
  • 使用其他機制來驗證成本估算
  • 對雲端採用模式、員工技能

雲端原生系統建置的預測

  • 使用雲端成本計算機
  • 使用IaC工具來對資源進行啟用、調整、銷毀
  • 具有歷史成本資訊的模擬系統
  • 遷移規劃工具

預測以監控成本和使用情況

  • 因為使用雲端進行預測,就像雲端的使用本身一樣,是非常不同的,所以要實踐
  • 像上週一樣嘗試短期預測閾值
  • 隨著時間的推移,根據實際情況驗證我們的估計,看看有哪些差異以及出現差異的原因
  • 將本週的計劃(新資源、新環境、新服務、服務優化)納入估計中
  • 記錄預測的命中和未命中以及一段時間內的趨勢
  • 力求預算與預測或預測與實際之間的差異最小化

如何提高預測能力

  • 更頻繁地進行預測
  • 更精細的預測
  • 對特定事物的預測
  • 使用多種場景進行預測 · 自下而上和自上而下的預測 · 讓更多的人參與預測
  • 讓它成為一個有趣獎勵的遊戲(但很少有懲罰)

出現問題時該怎麼辦

  • 需要有一種方法來處理高估和低估
  • 可能需要改變流程和政策
  • 可能需要有儲備金(尤其是在crawl階段)
  • 預算需要更大的彈性(隨著時間的推移,不時地增加或減少資金)
  • 需要重新考量預算內的決策(預算所有者是否可以將資金重新分配給其他相關專案,或是否要收回儲蓄,由誰決定?)

能有效預測的工具

CSP通常會提供一套完整的成本預估方案與工具,而其他第三方的雲端財務管理工具也有提供。例如AWS有Cost Explorer/ AWS Budgets/Cost & Usage report/ Athena /QuickSight這一類的工具可以組合成一個完整方案。

當趨勢或季節性不可用時的計算公式

當趨勢或季節性可以運用時的計算公式

基於業務驅動的預測

  1. 確定業務驅動因素以及如何預測它們
  2. 標記工作負載並將標籤對應到業務驅動因素
  3. 透過將業務驅動因素應用於實際情況來預測雲端工作負載

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運用"雲端服務"加速企業的數位轉型願景
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Written by 運用"雲端服務"加速企業的數位轉型願景

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