優化基礎架構成本

簡短摘要

基礎設施的財務效率分為三方面：

1.透明的可測量性（標簽,showback/chargeback,$/單位價值）。

2.工程學科（權利要求，自動滑行，適當的存儲/緩存/網絡類別）。

3.體系結構解決方案（字節和毫秒「泄漏」的地方）。

目的是降低TCO，同時保持SLO和開發速度。

業務指標和單位經濟

$/1000 RPS-處理關鍵路由上的1000個請求的成本。
$/ms p95-將延遲尾巴減少1 ms的成本（對於轉換很重要）。
$/玩家/月或$/存款用於iGaming/fintech。
TCO=compute+storage+network egress+托管服務+許可證+支持。
技術債務資本化：記錄「未確定」的潛伏期/漏洞的成本。

示例：

如果API的成本為120美元/小時，並且在目標p95下提供60k RPS，則$/1,000 RPS ≈ 2美元/小時。任何優化都必須與此「單位價」進行比較。

庫存和標簽處理

Tags是強制性的：「env」，「owner」，「product」，「service」，「region」，「cost-center」，「tier」。
Showback/Chargeback：每周團隊/服務報告。
控制「無人」資源：不帶標簽-我們不會展開,我們不會延長。

報告DWH的SQL草圖（想法）：

sql
SELECT env, product, service,
SUM(cost_usd) AS cost_month,
SUM(rps) AS rps_month,
SUM(cost_usd)/NULLIF(SUM(rps)/1000,0) AS usd_per_1k_rps
FROM finops_daily
WHERE usage_date BETWEEN:from AND:to
GROUP BY 1,2,3;

權利化和實例類

CPU/Memory配置文件：在負載下卸下配置文件；將查詢/限制降低到CPU的「工作點」50-70％。
實例大小：通常比N小而不是M大（最好是bin-packing+CA）更有利可圖。
ARM實例：如果堆棧兼容,性能相當便宜。
熱/冷池：保持少量的戰利品而不是永久性的「脂肪」。

折扣和消費模式

Reserved/Savings Plans/Committed Use：預訂可持續基礎（節省40-70%）。
Spot/Preemptible：用於非臨界/異步任務、CI、分析、緩存驅動程序。
混合策略：基數是保留的，高峰是點播的，背景是點播的。

自動滑冰和彈性

HPA/KEDA通過SLO信號（latency，queue lag，RPS），而不僅僅是CPU。
Cluster Autoscaler帶有warm pools和image pre-pull，可快速啟動。
帶磁滯的尺度下降，以免被「鋸」集群（反翻轉）。

網絡和egress是安靜的預算「食用者」

CDN/tiered-cache/origin-shield從原點降低egress。
壓縮（Brotli/gzip），webp/avif，diff-API（僅傳輸已更改的字段）。
將調用分組到外部API,使用keepalive/retry-budget。
DC內部的聊天較少：事件驅動、戰鬥、事件聚合。

存儲和數據

存儲類：熱（NVMe）,熱（gp2/gp3）,冷（S3/冰川/存檔）。
Lifecycle policy：自動將「舊」對象轉換為廉價類。
在DWH，TTL中壓縮/分成臨時表/快照。
避免冗余復制：明智的RF,經濟的snapshot策略。
緩存：Redis/Memcached用於熱集，而不是DB中的「昂貴」讀取。

Logi, Metrics, Traces-明智地付費

對日誌進行采樣（按級別/模式排序限制），「結構性」標記代替聊天。
基於尾巴的采樣用於軌道（我們保留p99的「尾巴」和錯誤，其余的則通過大刀闊斧地切割）。
Downsampling指標：在推入門中聚集，high-res存儲僅為7-14天。
PII過濾可降低風險和體積。

體系結構和「毫秒成本」

HTTP/2/3+恢復：少握手→少於CPU/egress/潛伏期。
緩存密鑰和TTL：高命中率-直接金錢（少於起源和DB）。
服務服務的gRPC/protobaf：少字節。
後臺任務的Batch/stream；等效性→小於retrais。
DB選擇：不要在專欄DWH中存儲「全部」-廉價的KV/緩存用於頻繁閱讀,分析師。
數據模式：短字段/壓縮類型,控制索引基數。

DR、儲備和多區域

業務目標：RTO/RPO → DR的價值。如果資產過剩，請不要為資產多付。
將冷備份存儲在廉價的教室中，復制副本是差分的。
單個RoR/區域套件：每個區域占峰值的≥60％→經受住鄰居的故障而沒有「黃金」冗余。

環境和CI/CD

自動站立/預覽環境，auto-TTL。
在spot上運行CI，工件緩存，並發約束。
測試數據是緊湊的，在飛行中生成而不是存儲千兆字節。

供應商和許可證管理

每季度審查一次數量和價格類型。
競爭性備用提供商是討價還價的論點。
許可證（APM/安全性）：為有用的信號而不是「世界上所有的日誌」計算$。

流程和管理

FinOps儀式：每周團隊報告，月度成本評論（前10名「泄漏」，行動項目）。
Guardrails：項目/內太空配額，預算，禁止部署無標簽資源。
Blameless後海通過「價格事件」（泄露的巢穴，逃逸的汽車）。
IaC：所有限制，類，TTL-在存儲庫，公關評論中。

儲蓄支票

Tagi/showback/charjback包括在內，沒有「無人」資源。
按配置文件，ARM/其他類型進行排序。
Commit折扣關閉基數,spot-背景/分析/CI。
HPA/KEDA采用SLO度量，CA帶有warm池。
CDN/tiered-cache,壓縮,緩存密鑰沒有「噪音」。
存儲：類,lifecycle, TTL,熱集緩存。
Logi/Traces：采樣,基於尾巴,PII過濾器。
DR通過RTO/RPO，在廉價的班級冷備份。
從自動TTL，CI到現場的環境。
IaC中的FinOps節奏和guardrails。

典型錯誤

「無指標優化」：沒有$/1000 RPS →無法比較選項。
斷開/未使用的資源掛起數月。
將「全部」存儲在熱門教室中，沒有生命周期。
Logs作為「黑洞」：100% ingest，0%使用。
CPU上的自動滑行，不包括滯後/隊列→多付和SLO倒退。
太激進的DR沒有商業理由。
「打勾」微服務是服務間流量和開銷的增長。

迷你花花公子

1）快速帳戶審計（48小時）

1.前10名服務/地區。2）每個-$/1000 RPS，hit-ratio CDN，egress。
2.滾動TTL/緩存密鑰,關閉「嘈雜」的日誌。4）在S3/對象上啟用 lifecycle。

2） egress減少25%

1.Tiered-cache+shield, `stale-while-revalidate`.2）將圖像壓縮到webp/avif中。
2.每個文本的Diff-API和gzip/brotli。4）檢查重復查詢/轉發。

3）DB成本削減

1.頂級查詢（p95/IO）→索引/戰鬥。2) Hot-set в Redis.

2.舊數據存檔（TTL），在廉價的堆棧上讀取替換。

4）停止滑板的「鋸」

1.增加stabilization/cooldown。2） MinReplicas> 0達到頂峰。
2.連接點/TLS的預熱。4）切掉多余的裁縫。

「經濟」Nginx的示例（壓縮、緩存、SWR）

nginx proxy_cache_path /var/cache/nginx levels=1:2 keys_zone=EDGE:512m max_size=50g inactive=7d;

server {
listen 443 ssl http2 reuseport;

Compression brotli on; brotli_comp_level 5; gzip on;

Static: year, immutable location/assets/{
add_header Cache-Control "public, max-age=31536000, immutable" always;
try_files $uri =404;
}

Semi-dynamics: s-maxage + SWR location/catalog/{
proxy_cache EDGE;
add_header Cache-Control "public, s-maxage=600, max-age=120, stale-while-revalidate=900, stale-if-error=86400" always;
proxy_ignore_headers Set-Cookie;
proxy_pass https://origin_catalog;
}
}

iGaming/fintech的細節

高峰（比賽/錦標賽）：提前舉起「minReplicas」並加熱CDN/TLS，但保持頭頂點點-僅在熱路上（目錄，大廳，比賽），其余的則處於脫粒模式。
付款/PSP：參考書緩存（BIN，限值），相等性降低了雙倍成本，白色提供商列表的單獨的egress池。
Antifrod/bots：邊緣的「灰色」路線和廉價挑戰而不是每次要求的昂貴深度檢查。
輕量級內容/提供商：邊緣緩存+限制更新頻率；CDN合同重新定義為主要杠桿。

底線

成本優化不是一次性清潔，而是持續的FinOps過程：測量價值（$/單位），自動化經濟型解決方案（緩存/TTL/采樣），使用折扣和正確的資源類別，在SLO下保持彈性，並且不會使體系結構復雜化，因為它沒有得到回報。這樣您就可以降低TCO，同時保持產品速度和平臺的穩定性。