原文編者按：正文開始前，首先允許我介紹下作者，因為這篇文章讓我對我司的這位北大學(xué)霸又有了新的認(rèn)識，他的手機(jī)移動電源都是在公司充好電才帶回去，簡直太會過日子了。。。不過也只有這種精神才能寫出這篇文章。因為，對于采用云計算的企業(yè)，省錢也是訴求之一。

下面進(jìn)入正文：

都說云計算像水和電，你會水龍頭一直開，出門不關(guān)燈么?

傳說中云計算的優(yōu)點是快捷便宜，說快捷可能分歧不大，在界面上點幾下一臺 VM 幾分鐘就出來了，可說到價格分歧就來了。去 IDC 買一臺物理機(jī)的價格可是要比買同等配置的云主機(jī)一年便宜多了，那么使用云計算真的就比物理機(jī)貴么?我們用怎樣的姿勢來使用云計算才能達(dá)到成本的***化。

按需付費(fèi)

降低成本的核心秘訣就是四個字——『按需付費(fèi)』。

都說云計算像水電，你會把水龍頭放到*** 7 * 24 一直開著，所有的燈不分白天黑夜都這么亮著么?一般人還會把洗衣服的水留下來沖廁所，拔下幾個燈泡省電，手機(jī)移動電源也都是在公司充好電才帶回來。。。

為什么到用計算資源的時候就不管有用沒用，使用率多少就一直開著，一直付費(fèi)呢?

對于一些不需要一直在線的服務(wù)，比如定時任務(wù)，離線數(shù)據(jù)處理如果為他們單獨分配一臺機(jī)器，那么假設(shè)這一臺機(jī)器一個月 30 元，服務(wù)一天只有 8 個小時是工作的，那么每個月有 20 元你相當(dāng)于是送給云服務(wù)商的。如果你能夠精細(xì)的控制服務(wù)的啟動停止時間，只在服務(wù)運(yùn)行的時候開啟機(jī)器，那么每個月的費(fèi)用會有大幅下降。

對于在線服務(wù)，傳統(tǒng)上我們?yōu)榱祟A(yù)防訪問的自然增長以及某些情況的訪問突增對機(jī)器造成的壓力，會把機(jī)器的負(fù)載控制在很低的水平。可能當(dāng)前的水平 1 核 1G 就可以應(yīng)付，我們?yōu)榱朔乐瓜到y(tǒng)抖動非得弄個 4 核 8G 的，CPU 使用上了 20% 都心驚膽戰(zhàn)，恨不得 CPU 使用率只有個位數(shù)。這樣你相當(dāng)于用花費(fèi)了一個預(yù)想的峰值費(fèi)用，卻只真正使用了其中很小的一部分，把剩下的錢又拱手送給運(yùn)廠商。

如果我們也像摳自家水電那樣來思考，我們應(yīng)該讓每臺已有的機(jī)器負(fù)載盡可能的高，等到峰值來的時候，就像開大水管一樣再放幾臺機(jī)器出來，等到峰值過去再把水管放小，一毛多余的水電費(fèi)也不交，而且再也不用年初頭疼今年預(yù)算到底該怎么做了。

如果一切都能按照按需付費(fèi)的理念來的話那么每一分錢都會被壓榨出最多的價值，然而現(xiàn)實卻不是那么美好。

現(xiàn)實殘酷

按需付費(fèi)的理想很美好，但現(xiàn)實很殘酷。說是按需付費(fèi)，前提是云廠商有能力提供按需付費(fèi)，但是很多的粒度都是 1 小時，即使用了 1 小時 1 秒也要收取 2 小時的錢。能夠按秒計費(fèi)固然很好，但小時級別計費(fèi)相對于包年包月來說已經(jīng)好了很多，但是還會有一些嚴(yán)重的問題限制了我們自由地按需使用云計算。

按需使用就意味著頻繁的啟動、停止、擴(kuò)容、縮容，目前云廠商提供計算資源通常在分鐘級別，而給一個裸機(jī)裝上你的服務(wù)通常又要很長時間，等待的過程就會讓人心情煩躁，等擴(kuò)容成功峰值早就過了。如果提供秒級別的計費(fèi)，但是服務(wù)上線卻要小時級別，那么這種按需還是不要的好。

另一方面，動態(tài)的擴(kuò)容縮容對維護(hù)人員來說也是個負(fù)擔(dān)，之前買好機(jī)器在固定的時間進(jìn)行部署，現(xiàn)在動不動就會需要上線下線，可能在凌晨深夜，也可能在外出玩耍，要是如此崩潰的按需使用，那么還是讓我浪費(fèi)點錢，包年包月，把水龍頭開大點吧。

云計算的武器

為了能夠按需使用，我們需要更快的部署速度和更方便的部署方法，給我們的水龍頭加上智能控制。

云服務(wù)一般會提供虛擬機(jī)鏡像服務(wù)來更快的創(chuàng)建服務(wù)，但是：

1.一來虛擬機(jī)鏡像的創(chuàng)建是個比較重量級的操作，基礎(chǔ)環(huán)境做鏡像還比較合適，而頻繁變更的服務(wù)去自動化做鏡像是一件比較麻煩的事情;

2.二來即使有了鏡像如果是分鐘級別的啟動，也達(dá)不到我們按需使用的要求。

而快速的部署和秒級別的啟動是 Docker 所擅長的領(lǐng)域。如果我們能把服務(wù)利用 Docker 鏡像進(jìn)行封裝和分發(fā)并運(yùn)行，那么我們就可以達(dá)到秒級別的部署和啟動。當(dāng)然前提是這個云廠商是賣 Docker 容器的，如果你是靠買虛擬機(jī)再管理 Docker 的話，那么反而會更累。

Docker 能解決部署速度的問題，但是頻繁部署所帶來的手動操作問題并沒有解決。這種操作盡管可能在界面上點幾下就可以，但是自動化才是云計算的正確使用姿勢，不然盡管計費(fèi)達(dá)到秒級別，部署也達(dá)到秒級別，但是人的響應(yīng)卻要幾分鐘到數(shù)小時，那么前面的速度依然沒有意義。

我們希望使用云計算能像使用智能家電那樣，所有東西都是自動化的，進(jìn)門燈亮，出門燈關(guān)，空調(diào)自動調(diào)控室內(nèi)恒溫，完全不需要人動手。這就需要平臺能夠提供足夠的 API 讓使用者能夠自主的隨心所欲的控制所有的計算資源。

Docker 和 API 是我們能夠自由按需使用云計算的兩大利器。在構(gòu)建靈雀云的平臺的過程中，我們也一直在按照按需使用的目標(biāo)前進(jìn)，目前我們的服務(wù)都是按秒計費(fèi)，并且可以通過API實現(xiàn)按需啟停。可以通過調(diào)用API啟動服務(wù)時，設(shè)置以下兩個參數(shù)實現(xiàn)：

• started_at 啟動時間
• stopped_at 停止時間

完整的API介紹文檔：http://docs.alauda.cn/api/services.html

作者簡介

劉夢馨，靈雀云高級軟件工程師，兼相聲大師，目前在靈雀云從事CaaS平臺的研發(fā)工作。從事過開發(fā)、測試、運(yùn)維相關(guān)職位，專注于云計算和虛擬化技術(shù)。個人博客 http://oilbeater.com。