@lijiansheng
2016-12-24T21:47:20.000000Z
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UMCloud 云计算 OpenStack
在人们是如何构建私有云的一文中，我们探讨了构建私有云的几种不同的方式，它们分别是：
我们这次就聊聊上述前三者的开销，当然我们也不是将决定的总拥有成本（TCO）来分析的，我们相对聚焦于三个场景中平行的比较，比如，我们不会将硬件的成本计算在内。
当然，开销仅是用户选择云计算构建模式关键的因素之一，其它的关键因素还有能够招聘到优秀的 OpenStack 技术人才、长远的战略利益、能够定制的能力等等，限于篇幅，这次我们仅讨论开销，俗称“烧钱”的因素。
这乍看之下似乎是根本就不会花钱的方式。不是说好的，OpenStack 是开源的免费软件吗？只需要下载、安装，然后就完事大吉了？去你春秋大梦去吧！没错开源软件能够带来诸多的好处，更快的创新速度、用户可以直接影响项目的功能和未来的走向、避免厂商锁定、通过定义API、驱动程序和插件来实现事实上的标准，但是“免费”绝对不是开源软件的好处之一，开源的项目还离完善的产品有很长一段距离。
以下表格中的内容，是典型的DIY场景下所产生的成本，之所以在这里列出，是因为我们长时间以来有机会和DIY OpenStack的同仁们接触、交流。
| 成本 | 具体项 |
|---|---|
| 拥有13名工程师的工程师团队（规模固定，和云的扩展规模无关。） | 其中5名工程师是参与到上游的（修复缺陷、开发新功能、创建可参考的架构指南），5名QA工程师（打包、质量测试、以及做一些互操作的测试），3名生命周期管理和监控的工程师 |
| 拥有9名工程师的IT/Ops团队 （规模固定，和云的扩展规模无关。） | 1名IT架构师（架构、容量规划），1名L3级别的工程师（故障排查），2名L2级别的工程师（部署、更新、升级、以及正在进行的管理工作），5名L1级别的工程师（用于监控、基础的故障检查、以及响应用户的请求）。 |
| 每100节点配置1.1名工程师，每1PB存储配备1.1名工程师，（团队的大小随着云平台规模的而变化，只在过去固定大小的最小值时才启动 - 因此没有重复计数） | 计算：每100节点配备0.3名 IT/OPS 架构师；每100节点配备0.1名 L3 IT／OPS 工程师；每100节点配备0.3名 L2 IT／OPS 工程师；每100节点配备0.4名 L1 IT／OPS 工程师。 存储：每1PB存储配备0.3名IT/OPS 架构师；每1PB存储配备0.1名 L3 IT/OPS 工程师；每1PB存储配备0.3名 L2 IT/OPS 工程师；每1PB存储配备0.4名 L1 IT/OPS 工程师； |
| 开发／测试 云平台 | 测试更新，升级，配置更改等需要3年的折旧 $50,000。 |
| 可用性损失 | DIY的云平台相比而言，可用性要差很多，计算每年云平台停机时间的分钟数，然后乘以每分钟的边际损失来计算总量。举例来说，一个可用性为98%的云平台，每分钟损失$50的话，每年算下来总数是 $525,600 。 |
| 生产延误 | DIY 通常都会延迟交付，需要长时间的实现。举例来说：延误6个月的，每个月的损失是$50,000 ，那么总数就是$300,000。 |
在此中场景下，工程团队转嫁到了供应商，但是IT/OPS的任务还需要自己来负责，下表显示了其开销状况：
| 成本 | 具体项 |
|---|---|
| 拥有9名工程师的IT/Ops团队 （规模固定，和云的扩展规模无关。相比DIY团队规模小一些，因为软件供应商可以提供一些支持。） | 0.5名IT架构师（架构、容量规划），1名L2级别的工程师（部署、更新、升级、以及正在进行的管理工作），2名L1级别的工程师（用于监控、基础的故障检查、以及响应用户的请求）。 |
| 每100节点配置1.1名工程师，每1PB存储配备1.1名工程师，（团队的大小随着云平台规模的而变化，只在过去固定大小的最小值时才启动 - 因此没有重复计数） | 计算：每100节点配备0.3名 IT/OPS 架构师；每100节点配备0.3名 L2 IT／OPS 工程师；每100节点配备0.4名 L1 IT／OPS 工程师。 存储：每1PB存储配备0.3名IT/OPS 架构师；每1PB存储配备0.3名 L2 IT/OPS 工程师；每1PB存储配备0.4名 L1 IT/OPS 工程师； |
| 开发／测试云平台 | 测试更新，升级，配置更改等需要3年的折旧$50,000。 |
| 可用性损失 | 在这三种形式的私有云而言，购买软件供应商的可靠性是中等，比DIY稍好，计算每年云平台停机时间的分钟数，然后乘以每分钟的边际损失来计算总量。举例来说，一个可用性为98%的云平台，每分钟损失262,800 |
| 软件支持费用 | 相比于替代了内部的工程和IT/OPS团队，在此场景下，要付费给软件供应商。 |
托管云相比上述要简单的多，因为工程师和IT／OPS全部托付给了云托管商，其开销如下面表格所示：
| 成本 | 具体项 |
|---|---|
| 可用性损失 | 在这三种形式的私有云而言，托管云是可靠性最强的，计算每年云平台停机时间的分钟数，然后乘以每分钟的边际损失来计算总量。举例来说，一个可用性为98%的云平台，每分钟损失52,560。 |
| 托管服务开销 | 相比于替代了内部的工程和IT/OPS团队，在此场景下，只需要付费给托管云供应商即可。 |
最后，我们将上述的三个场景作一个总结：
| 相对成本（4年时间） | |||
|---|---|---|---|
| 初始虚拟机数量 | 3000 | 20000 | 60000 |
| DIY 每虚拟机花费 | $1,448 | $249 | $118 |
| 软件供应商每虚拟机花费 | $614 | $179 | $124 |
| 托管云 每虚拟机花费 | $298 | $189 | $149 |
由此表格可见，对于小规模的云来说，托管云是非常具有吸引力的，对于中等规模的云平台来说，从私有云软件提供商购买是相对蛮划算的，当然，对于大型的云平台来说，如果其能够将可用性可以保持在98.5%或更高，DIY 是最为省钱的方式。