云成本管理工具通过追踪与企业部署相关的所有账单，并将其分配给负责费用累积的各个团队，来辅助企业进行成本管理，这样一来，那些添加了过多占用存储和服务器时间的高级功能的小组，就必须为自己的挥霍行为负责，而那些不使用过多内存和磁盘空间的优秀程序员，则可以得到奖励。

云成本管理工具的选择要点

对于配置简单的小型团队来说，选择其首选云供应商提供的标准云成本管理服务可能就足够了。如今，成本管控是许多CIO面临的一大问题，云公司也深知这一点，他们已经开始添加更好的会计工具和警报系统，以便在账单飙升前发出提醒。

一旦企业的云业务规模扩大，或分散在多个供应商的云上，独立的成本管理工具就会变得更具吸引力，这些工具旨在与多个云平台协同工作，并生成统一数据的报告，以便于查看，有些工具甚至还能追踪本地运行的机器，以便企业比较租赁与自建服务器机房的成本。

云成本管理工具的另一个重要作用是将成本分配给特定的项目或业务部门，优秀的工具可以让用户为机器集合打上标签或分类，以便准确分摊费用，这样，业务部门就可以为自己的支出辩护。

在许多情况下，云成本管理工具是更大套件的一部分，这些套件不仅用于监控成本底线，还用于执行安全或治理等其他规则。有些工具并非直接作为云控制工具进行营销，但已逐渐发展以帮助解决这一问题。现在，一些用于调查企业架构或管理软件治理的工具也能同时追踪成本，它们能提供与专用云成本工具相同的节省机会，同时还能帮助处理其他管理事务。

AI能否带来改变?

AI无处不在，云管理公司也在其技术栈中融入新功能，这并不奇怪，这些功能的价值取决于你的工作流程。如果目标是构建一个包含所有机器和每日费用的大表格，那么就不需要大型语言模型(LLM)或任何现代解决方案。

但有些供应商使用“AI”一词来涵盖更复杂的算法，以执行预测未来使用情况等任务，这些算法可以查看过去的表现并提前调整硬件分配，它们还能提供财务预测，让首席财务官(CFO)提前了解账单情况，这是真正的AI，还是只是巧妙的统计算法?一旦成功运行，这就无关紧要了。

少数供应商正在使用LLM，让用户能够就其数据提出开放式问题，这些方法可能对非技术用户或探索分析云成本新方法的团队非常有用。

领先的云成本管理工具供应商

云成本管理工具种类繁多，既有作为更广泛云平台组件的工具，也有独立工具。CIO应向其现有的云供应商(如亚马逊网络服务、谷歌和微软)咨询，了解它们提供哪些成本管理功能，但一定要查看独立工具，因为毕竟云供应商并不希望你在其平台上减少支出。

以下是按字母顺序排列的最佳云成本追踪和分析工具列表，随着企业管理者认识到控制云支出的必要性，这一市场正在迅速扩大，所有这些工具都能帮助企业管理其云运营所依赖的、可能遍布全球的服务器实例。

CAST AI：负责管理Kubernetes集群的DevOps团队可以求助于CAST AI，它提供了一套工具，可优化多个云、混合部署和本地架构的使用，该产品可处理容量预测和节点分配的无限循环，使集群能够根据需要扩大和缩小。与其他基本工具(如Terraform、Grafana、Prometheus和Jira)的集成，有助于DevOps团队确保集群性能达到最优。其突出特点包括：

• 为Kubernetes用户提供旨在为容器提供流畅支持的工具

• 与其他流行工具集成，提供简单但强大的工作流程

CloudAdmin：CloudAdmin创建的仪表板简单直接，该工具可追踪云使用情况，并就服务器调整大小或将其转换为预留实例提出建议。服务器实例可分配给团队，然后按预算进行追踪。如果支出超过设定的界限，则会通过电子邮件或其他常见通信工具集成警报，通知相关人员注意。其突出特点包括：

• 经过仔细筛选的数据源可提取关键支出细节，节省用户浏览过多信息的时间

• 自动化警报可在支出超过阈值时阻止失控支出

CloudZero：CloudZero平台从一开始就旨在方便企业将云成本与业务指标进行比较，这不仅仅是统计每台机器的成本，而是通过计算每位客户或每个功能的成本等指标，将这些成本与业务运营联系起来。提供精细洞察使企业能够基于数学分析而非情感判断，就功能集或提供的服务做出业务决策。其突出特点包括：

• 异常检测功能可在关键指标出现偏差时发出警报

• 自动成本分配和标准化，简化比较过程

Datadog：Datadog的工具套件的首要任务是监控云机器、网络、无服务器平台和其他应用程序。追踪云成本只是其工作量的一部分，还包括网络监控和安全。其遥测技术可收集性能和成本数据，Datadog将这些数据整合到一个复杂的仪表板中，帮助企业了解应用程序成本和性能。其突出特点包括：

• 跨多个云的基础设施监控套件

• 不仅监控支出，还监控负责云管理的所有任务

Densify：Densify旨在帮助DevOps团队管理同时处理容器和VMware实例的Kubernetes集群。Densify认为，运行集群的最佳方式是精确、细致地记录负载，然后使用这些数据快速扩大和缩小规模。Densify的优化器专注于容器、Pod、部署、ReplicaSet、节点、节点组直至完整集群。对部署的细致关注可使扩展性提高50%或更多。Densify的FinOps工具可生成详尽的报告，让应用程序开发人员和财务人员都感到满意。其突出特点包括：

• 专注于容器级部署，直接控制资源使用，从而节省成本

• 报告可识别成本问题，并将节省成本的识别过程游戏化

Finout：Finout体验的核心是一个名为“Megabill”的功能，它是一个单一仪表板，可统计所有过去和未来的成本，得出一个底线数字，该工具可整合主要云的成本，并提供虚拟标签以追踪运营子集，该工具的浪费检测功能据称是“无代码的”，它会监控部署情况，并在出现超支时生成Jira工单。其突出特点包括：

• Costguard可追踪支出并识别节省机会

• 与Databricks、Datadog、Snowflake等主要平台集成，并提供长期记录保存功能，不久还将与Confluent集成

Flexera One：Flexera One云管理套件可处理许多云管理任务，如追踪资产、管理许可证和组织治理以协调控制，该套件的一个重要部分致力于控制预算，该工具提供多云会计功能，以团队和项目为细分维度追踪支出，并生成详细报告。Flexera One还针对浪费性分配提出优化消费的建议，并提供自动化系统将这些观察结果付诸实践，该工具不仅关注云硬件，还关注许可证成本和审计防御。其突出特点包括：

• 跨硬件和服务集成成本追踪，以支持各级管理

• 支持审计防御等更大的管理角色

Flexera Spot：致力于为AI工作流程规划资源的团队可以求助于Flexera的Spot来优化常花费高昂的GPU硬件的使用。Spot技术栈的核心是一组工具，如专注于控制云成本和安全的CloudCheckr，以及将优化部署的工具Spot Eco，该技术栈会不断平衡使用需求与预留实例和竞价实例的价格。例如，其RI Marketplace会不断寻找以优惠价格出售的额外机器。其突出特点包括：

• 通过追踪安全配置来监控合规性

• 通过追踪基准消费来调整预留实例的大小

Harness：该AI管理平台通过追踪使用情况并执行计划以减少不必要的消费，来协调多个云和Kubernetes集群的部署。长期承诺管理器会平衡预留实例的成本节省与终止不需要的竞价实例的能力。Harness的成本管理功能会监控与历史支出相比的异常情况，并为团队生成警报。该平台还管理治理和访问策略，以最大限度地提高安全性。与CI/CD管道的紧密集成使开发团队成为长期管理的全面合作伙伴。其突出特点包括：

• 与开发管道深度集成，使成本节省成为软件创建过程的一部分

• 数据库DevOps和工件注册表等新功能促进了与开发工作流程的长期集成

IBM Cloudability：IBM旗下子公司Apptio提供了一系列用于管理IT部门的工具，而Cloudability则是其用于处理云成本的工具。该工具会细分正在使用的各种云实例，并将其分配给你的团队进行会计处理。理想情况下，团队可以控制自己的成本并预测未来的使用情况，同时提供报告和仪表板。Cloudability希望通过向管理者、会计人员和开发人员开放数据来培养协作响应。与其他工具(如IBM Kubecost)的集成有助于确保集群最小化其预算。与Jira和PagerDuty等许多其他工具的集成有助于加快对支出异常的响应速度。其突出特点包括：

• 规划未来预留实例的采购，以锁定对持续需求的节省

• 注重成本管理，平衡劳动力与产品功能集

IBM Kubecost：依赖Kubernetes部署容器Pod的团队可以安装Kubecost来追踪支出。它适用于所有主要(和次要)云以及本地托管的Pod。当Kubernetes调整以处理负载时，会追踪成本，并以统一的报告形式呈现。成本的大幅跳跃或意外部署可能会触发警报，需要人工干预。其突出特点包括：

• 优化追踪Kubernetes部署如何影响成本

• 动态推荐追踪降低支出的机会

IBM Turbonomic：IBM使用Turbonomic提供一种由AI驱动的解决方案，用于管理部署以匹配应用程序需求与基础设施。该工具会自动启动、停止和移动应用程序以响应需求。驱动这些决策的数据存储在仓库中，以训练AI做出未来决策。所有这些更改和未来使用预测都会在仪表板上报告给所有利益相关者。其突出特点包括：

• 全栈集成图形，以了解应用程序的需求和成本

• 旨在自动化资源分配，使工程团队摆脱繁琐事务

nOps：nOps平台有三个主要角色(告知、操作、优化)，主要与AWS及其资源分配形式合作。在“告知”功能下收集的有关使用情况的详细数据，会以仪表板或报告的形式显示。在“操作”功能下，会收集有关业务部门经济学的数据或异常检测等日常使用细节。最后，当“优化”功能平衡预留实例的长期承诺与竞价市场可能带来的节省时，该平台才能真正发挥其价值。自动化承诺算法可确保锁定承诺不会造成太多浪费。其突出特点包括：

• 专注于AWS，确保算法针对该云的特殊性进行了调整

• 机器学习驱动的优化程序可确保接近完全利用

Nutanix：拥有大型多云部署的企业可以使用Nutanix作为抽象层来部署应用程序。虽然该层的大部分功能处理存储或资源管理等琐事，但其中一个名为成本治理(前身为Beam)的部分会追踪跨一系列安装(包括本地托管的私有云机器)的成本。该工具可进行定制，通过计算加热和冷却成本、硬件和数据中心租金，来生成私有安装的准确成本估算。这使得企业能够更准确地决定将工作负载分配到成本最低的部署。该过程可自动化以优化和调整硬件规模，从而简化管理。其突出特点包括：

• 私有云计量可直接洞察本地硬件的成本

• 预算警报和动态优化有助于调整消费规模以最小化成本

ServiceNow：运行大量微服务集合的团队依靠ServiceNow通过其一系列产品(如AppEngine或Integration Hub)来管理部分或全部技术栈。许多工具都是面向客户的解决方案，如IT自动化，但也有更多后端工具通过智能管理性能来优化IT运营。它提供了几个仪表板，可提供成本的高级视图和详细细分。云支出分析可追踪过去的表现，并提供未来预算的预测。其突出特点包括：

• 广泛的选择用于追踪和优化IT资产的工具

• 风险管理工具与治理工具高度集成

Splunk AppDynamics：AppDynamics的目标是在多云、混合和本地环境中追踪和控制容器。它曾被称为Replex，现在是Splunk Observability Portfolio的一部分。成本管理只是其更大系统的一部分，该系统还追踪性能和日志文件，寻找异常并做出未来预测。例如，Splunk的AIOps可以监控安全违规和超支情况。策略控制层提供精细的限制，以确保团队能够访问他们需要的内容，但无法访问他们不需要的内容。其突出特点包括：

• 将成本管理与应用一般监控相结合

• 与Open Telemetry集成，旨在统一本地本地机器与多云环境的数据

Umbrella(前身为Anodot)：Umbrella的云监控工具套件的首要任务是追踪数据通过各种服务和应用程序的流动。如果有任何会影响用户的异常或故障，它都会发出警报。Umbrella部署了一种机器学习算法，将当前支出与过去进行比较，以便异常支出峰值能够凸显出来。追踪多个云中的实例和Pod成本是这一更大任务的一部分。仪表板会生成一系列信息图表，使企业能够研究每个微服务或API，并确定在需求高峰和低谷时保持其运行的成本。这种精细的细节使你能够发现昂贵的工作负载并找到削减它们的方法。其突出特点包括：

• 集成多云分析，为检测异常支出提供标准化和可操作的数据，同时也为常规部署提供准确的规划

• 一种名为COST GPT的生成式AI提供了一种机会，可深入支出数据并使用自然语言界面进行探索

VMware Aria CloudHealth：博通旗下子公司VMware构建了Tanzu CloudHealth(前身为Aria Cost和Aria Automation)，以管理所有主要云平台以及混合云的部署。成本会计模块会追踪支出，将其分配给业务团队，同时优化部署以最小化成本。建模层可以制定摊销和消费计划以预测未来需求。财务经理和开发团队可以深入研究这些预测，以专注于特定应用程序或服务集合。更大的产品线将成本管理与自动化部署和安全执行集成在一起。其突出特点包括：

• 支出治理确保团队遵循资源消耗的单独预算

• 将云成本与业务指标和关键绩效指标集成，以了解计算成本与底线之间的联系

Yotascale：云成本在很大程度上取决于编写和部署代码的工程师。他们做出启动更多实例和存储更多数据的精细决策。Yotascale希望为工程师提供更多信息，使他们能够使用旨在追踪机器并直接将成本分配给相关团队的工具来优化其硬件消耗。预测工具还可以发现异常情况，并发出警报以防止月底出现任何意外账单。仪表板承诺用动态、响应迅速且准确的“单一管理界面”取代静态电子表格。其突出特点包括：

• 面向工程师的工具可直接向构建软件和启动机器的团队提供预算信息

• 自动化追踪可提供预测并标记问题和过度消费

Zesty：虽然许多云管理器通过复杂的报告提供洞察，但Zesty旨在自动化启动和关闭额外实例的工作。其主要功能使其能够观察预留市场中具有过剩容量的大幅折扣实例。它提供了一种由AI算法驱动的工具，可与AWS的API协同工作，做出决策，在满足用户需求的同时保持足够的机器运行而不会超出预算。该工具甚至可以控制分配给单个机器的磁盘空间量，同时在预留实例市场上即时买卖处理器时间。其突出特点包括：

• 对存储空间分配等细节进行深度管理，以最小化成本

• 与竞价市场集成，以利用最低可能成本

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