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免费域名解析平台:企业事务经营需要比拟公共云和私有云的本钱
作者:管理员    发布于:2020-05-26 03:27   文字:【】【】【
企业事务经营需要比拟公共云和私有云的本钱 现今,近一半的企业并无为了节减费用而采用公共云,并表示他们现已认识怎么采用本人的私有云,在本钱方面逾越公共云。

现今,近一半的企业并无为了节减费用而采用公共云,并表示他们现已认识怎么采用本人的私有云,在本钱方面逾越公共云。

一批新的物证标明,企业运转私有云比运转同样数量的虚构机的公共云所节减的本钱比人们想象的还要多。  

在451研讨公司在纽约进行的对150位具有决策权的IT领导人的一项察看中,41%的受访者表示每一个虚构机运转在私有云根底架构比公共云本钱更低。在某些状况下,节减的费用是惊人的 9%的受访者表示,他们在私有云运转负载比公共云节减了至少50%的费用。  

451研讨公司分析师Owen Rogers表示,在2016年进行的这项研讨结果预示着私有云逾越了比公共云愈加贵重的盈亏平衡点。可是,这并无讲解有多少企业经过本人的内部功率来跨越这个平衡点,并在价格方面打败公共云。  

他说: 大家其实不分明这样的用户数量。 但其结果却令人吃惊,Rogers预计惟独10%至20%的受访者会在公共云和私有云本钱比拟中表示私有云本钱较低。而与其相反,察看结果是他猜测结果的两倍。  

许多企业亲密重视私有云本钱。他们能够利用电子表格人为盯梢要害性能指标,或者利用IT事务治理软件(如VMware vRealize Suite)或Apptio Inc.的软件来盯梢要害性能指标。许多企业采用配置治理东西Chef和Puppet,以进一步提高功率。  

医疗保健分析商Clearsense 公司Jacksonville发现采用Amazon Web Services(AWS)的具有一定的财政含义。  

当Clearsense 公司在2015年初次初步利用AWS的云效劳时,每个月的账单为20,000美元。这个数字很快地翻了一番,达成每个月4万美元。 Clearsense公司首席技能官Jimmy Hurff猜测,到2017年末,该公司每个月将破费12万美元。因为本钱的疾速增长,Hurff抉择该公司在本人的根底设备上运转事件负载。  

他说: 每个月破费2万美元和4万美元,这让大家暂停并从头评价大家的策略, 他指出, 每个月的费用为12万美元,大家乃至能够用这些费用成立一个很好的。  

该公司在AWS的EC2上运转了Hadoop医疗分析平台,主要是m4.2xlarge和c4.2xlarge实例,并无利用任何别的AWS效劳。  

目前,在TierPoint公司领有并经营的托管数据中间中,Clearsense公司利用与AWS云平台同样数量的逻辑节点,但核心容量是本来的11倍,存储容量是本来的18倍。其硬件更新周期为三年,这个为期六个月的运转中,Clearsense公司将其本钱从AWS的每个月40,000美元贬低到每个月15,000美元。Clearsense公司在戴尔R630 1U效劳器,戴尔MD3000存储和DriveScale公司的适配器上构建其根底设备,以扩展JBOD上的存储。但该公司依然利用AWS公共云进行灾难恢复。  

体系集成商Presidio公司的首席技能官Vinu Thomas说,大大都企业都应该对公共云和私有云本钱进行比拟。  

通常状况下,他们并无彻底把握运转私有云与公共云相关的所有本钱的规模。这不只仅是对于IT根底设备和应用程序,还包含流程和人员。  

Thomas表示: 当大家向他们展现在AWS或Azure中将破费多少本钱时,这个效果十分明显,由于大量客户其实不了解公共云的真正本钱。  

许多用户疏忽隐藏的费用,如网络带宽,而不是重视一个小型实例的每小时收费状况。在思考平安性,管理,合规性,绩效和依赖性要求之后,企业需要常常进行本钱分析。此外,一些本地应用程序在公共云中运转功率低下,而且本钱更高。  

Thomas说: 企业非常重视这种本钱,但若应用程序不克不及革除平安性,互相依赖性或性能问题,就无奈承当这种昂扬的费用。  

许多客户思考更多的是本钱。在451研讨公司的陈述中,近四分之一的受访者表示,他们利用私有云的本钱比公共云要高出10%。  

451研讨公司分析师Rogers表示, 当我购买咖啡时,我通常情愿多付出10%以上费用购买我真正喜欢的咖啡。  

除了比拟本钱之后,采用私有云还触及更多的事件,从治理数据中间空间到硬件评价和购买。可是,如果一家公司盼望更多地管束数据或者需要成全合规性要求,那么采用私有云多是值得的,只需额定的本钱不会太高。  

这些察看结果是公共与私有云本钱比拟争辩中最新的难题。这个研讨的别的局部可能揭示私有云的功率要低于公共云。他说,公共云的价格可能会继续下降,而企业数据中间的私有云则将更好地进行容量规划和施行主动化,并晋升分析和人工智能水平。


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