FINOPS調查的現狀表明,自動化還有空間

Mondo 教育 更新 2024-03-06

隨著組織對 FinOps 的了解越來越多,他們看到了有效成本管理和優化的好處。

翻譯自 State of Finops Survey Points to Room for More Automation,作者:Lucas Paratore; cathal cleary。FinOps** 會議的最新調查顯示,自動化正在增加,但手動任務仍然存在,並且隨著組織在採用 FinOps 方面變得更加成熟,優先事項正在發生變化。 FinOps 年度狀況調查現已進入第三年,由 FinOps 協會運營,旨在深入了解該行業以及組織如何採用這種做法。 自 2021 年推出以來,受訪者人數已從 800 多人增加到今年的 1,245 人,代表著約 550 億美元的雲支出。 該調查有 38 個問題,其中許多是前幾年的延續,以展示行業趨勢。 因此,讓我們深入了解我們的要點以及它們對您的意義。

第乙個是 FinOps 現狀調查中被引用最多的問題:“您組織的關鍵優先事項是什麼? “結果令人驚訝。

在過去三年中,“賦能工程師在行動”一直是最大的挑戰,但在最新版本中,它排名第六。 從挑戰列表來看,這可能是由於幾個原因造成的。

例如,隨著越來越多的組織採用自動化,他們越來越不依賴工程師採取行動。 自動速率優化消除了管理預留例項的開銷。 樂觀的觀點是,工程師們正在主動實施FinOps團隊的優化,並接受這一願景。

該行業正在形成勢頭,隨著組織對 FinOps 的認識越來越強,他們看到了有效成本管理和優化的好處。 在 FinOpsX 2023 中,Adobe 討論了其 FinOps 團隊如何幫助提高整個組織的效率,為 Firefly 的一些開發和推出提供資金。 他們展示這些優勢的能力最終導致組織層面的支援。 今年最大的兩個挑戰與優化優先事項有關。 這對許多人來說並不奇怪。 我們已經看到對使用和速率優化的強烈關注。 研究結果表明,大多數組織都有重要的機會來優化計算之外的工作負載,尤其是通過自動化。 我們將在下一節中檢視這些結果。 將這兩點放在一起看待的一種方式是,它們代表了行業層面對優化需求的接受,這是整個組織關注的問題。 由於雲支出在企業中處於歷史最高水平,因此引起了高管和董事會成員的注意。 調查結果證實了這一點,49% 的受訪者選擇“高管支援”作為採用 FinOps 的最大挑戰。

根據我們的經驗,當成本優化從上到下融入組織文化時,多年的優化嘗試和平庸的結果可能會在一夜之間變成成功。 典型的優化任務(如空閒例項和斷開卷)現在可以通過自動化得到很好的服務。 團隊可以將注意力集中在價值鏈的更高位置,但需要更多的高管支援來實現他們的目標。

最有趣的調查問題之一是關於公司如何將自動化融入其系統和流程。 雖然大多數公司都實施了一定程度的自動化,但大多數公司將其用於檢測,而不是補救。 是什麼阻礙了人們的完全自動化? 在戰略層面採用自動化通常發生在多個階段,從警報開始。 警報可能是乙個被低估的步驟,但它至關重要,因為改變始於意識。 一旦我們意識到這種聯絡正在起作用,我們就必須建立信任。

建立信任絕對是大規模實施自動化最困難的部分。 您不應該期望乙個組織一次性自動化所有系統。 我們通常建議將臨時狀態設定為“批准警報”。 例如,使用者收到一封電子郵件或警報,他們可以手動批准以觸發操作。 雖然這賦予了工程師採取行動的權力,但它會造成延遲,因為工作必須等待人類點選按鈕。 這個過渡階段對於建立信任至關重要,但前提是警報始終準確並採取相應措施。 如果是這種情況,工程師可以對其平台的功能充滿信心,理想情況下,可以將自動化擴充套件到系統的更多部分,而無需等待緩慢的人類。

從 3 年 2023 月2024 年新增 7 個工具,增至 4 個平均 1 個工具,這是乙個令人擔憂的趨勢,從業者認為他們必須將多個工具組合在一起才能獲得他們需要的功能組合。 具有廣泛職能基礎和進一步投資能力的供應商將提供從業者所需的簡化運營環境。

最後,調查的乙個令人鼓舞的結果是,雖然只有 19% 的受訪者表示可持續發展是他們 FinOps 團隊在 2023 年關注的問題,但這一數字在 2024 年增長了 30% 至 40%,其中歐洲、中東和非洲地區對可持續發展最感興趣。 其中乙個驅動因素是歐盟的企業可持續發展報告指令(CSRD)。 我們預計更多的技術提供商將發布GreenOps儀表板和資料集,以幫助客戶滿足其公共雲使用排放的報告要求。

自動化是今年調查的主要資訊。 有效的自動化可以減少重複性任務,使人類能夠專注於更有價值的活動。 但自動化需要信任。 由於缺乏信任,FinOps 從業者正在努力實現更高階別的自動化用例。 凱文·克拉克 (Kevin Clark) 關於新堆疊的系列文章為新領導者提供了深刻的見解,包括建立信任的建議。 與典型的炒作曲線一樣,對人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 用例的推動的特點是不太注重成本,專注於向企業提供創新功能,但隨著採用率的增長,這種情況將發生變化。 FinOps 團隊現在需要為不可避免的關於成本的高管對話做好準備,當現實開始深入人心時。

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