相比傳統IT服務 為什麼雲計算用起來更划算、更省錢？

在今天企業的數字化轉型中，雲計算成為一種最「時髦」的IT信息技術。在雲服務商看來，不管是傳統企業，還是互聯網企業，上雲都已經成為必由之路。差別在於，企業是用公有雲，還是私有雲，或是採用混合雲架構。

如果說幾年前，雲計算有點冷門，鮮有人知道，現在卻發展成「眾聲喧嘩」。如今，就連政府都出台政策積極推動雲計算產業發展。根據工信部發布的《雲計算髮展三年行動計劃（2017-2019年）》報告，預計2019年中國雲計算產業將達到4300億人民幣。從行業看，雲計算已經覆蓋從互聯網到製造、金融、交通、醫療健康、廣電和公共事務。可見，中國的雲計算正處於爆發前的時間。

眾所周知，雲計算非常多的有點，其中最令人關注的一點是便宜。整體上說，企業上雲後，不用考慮運維、維護、人力等費用。但具體深究起來，雲服務的經濟性還體現在以下幾點：

首先，雲服務具有規模經濟效益。比如，10年前，擁有1000個伺服器的數據中心，就已被視為大規模的數據中心。當時，硬體比較貴，帶寬有限，同時缺乏自動化管理。然而，隨著時間的推移，技術的進步，10年間硬體成本大幅下降，這源於「摩爾定律」。

而帶寬服務以及高度虛擬化、自動化的管理系統的成本也在下降，此現象改變了過去所認為的數據中心「最佳經濟規模」。

如今，一些互聯網巨頭，比如谷歌、Facebook都在建設超大規模數據中心，擁有的伺服器達到幾萬甚至十幾萬台。把如此多的伺服器聚在一起，通過先進的技術能夠有效降低成本。因此，這些大型的數據中心，已經具備可觀的規模經濟。

據悉，如果從1000台伺服器提高到10000台之後，能夠讓總運營成本（TCO）降低約80%。

具體說來，則可以從能源成本、人工成本硬體及基礎設施來看。

在能源成本方面，當硬體的成本下降時，則運行伺服器的能源成本就會提高，它可能會使總成本上升20%。同時，在一個低效率的數據中心，3年的電力支出可能會比同時間花費在硬體伺服器上的支出要高。

若是比較電力使用效率（PUE），大型數據中心的PUE值通常比小型數據中心低，因為比較節省成本。並且，谷歌和Facebook一般把數據中心建在能源充沛，比如水電站附近。同時，谷歌還將人工智慧技術用在數據中心，大幅度提升使用效率。

其次，在人力成本上，如果大型數據中心使用高程度的自動化管理系統，將大幅度降低每台伺服器所耗費的人工成本。傳統公司自建的數據中心內，每100-200個伺服器，就需配置一名系統管理員。而在大型數據中心內，原則上一名系統管理員就能負責管理數以千計的伺服器。

最後是硬體及基礎設施。這不僅源於硬體本身的價格不斷下降，而且由於建設超大規模數據中心的大公司，一般會有很大的需求，成批採購的價格將得到優惠。

在筆者看來，市場主流的雲服務提供商，比如AWS、Azure和阿里雲等。一年之內，「雲服務價格戰」不斷發生，這不僅源於它們具有規模經濟效益，而且雲服務價格確實越來越便宜。

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