今天小编分享的互联网经验：专注K8s场景，一站式云原生FinOps平台「KubeFin AI」想要帮企业自动降低50%+云成本，欢迎阅读。
作者｜吴思瑾
编辑｜王与桐
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FinOps（全称 Financial Operations，云成本管理）是 "Finance" 和 "DevOps" 的结合体，它定义了一系列云财务管理规则和最佳实践，在工程、财务、技术和业务团队协同的过程中，基于数据驱动成本决策，帮助组织更好地管理云计算成本，提高效率和灵活性。
简单来说，FinOps 对云成本的管理分为三步，一是成本数据可视化，二是通过优化费率和用量来节省成本，三是企业可通过优化流程、管理规范等运营手段进行成本的持续优化。
在 FinOps 出现之前，企业通常以分配云资源的方式实现对云成本的管控，或直接将预算下发至不同的业务部门进行自我管控，其管控依据主要来自新的业务规划和过往的实际开销，但问题往往来自企业只知道过往花了多少，却不知道花的对不对。以企业通常收到的 K8s 服务账单为例，只有数额，没有详单。
图源：KubeFIn AI
「KubeFin AI」创始人兼 CEO Francis 告诉 36 氪：" 云厂商为企业提供了至少 4-7 种计费模式，包括按需实例、竞价实例、预留实例、Savings plan 等，此外，每年还会推出大量云服务实例类型，比如 AWS EC2 就有超过 500+ 云服务类型，要弄清楚每种实例的规格、价格以及最适合使用的场景，对绝大部分企业和工程师来说都是很困难的事情；此外，众所周知工程师们往往更关注、‘线上稳定性’而非‘价格’，以拿 m5.xlarge 跑静态网站为例，实际资源利用率不到 10%，完全可以选择更低规格实例部署此类应用。综上所述，全球企业云资源利用率其实都不高，IDC 的报告统计也说明了这点——目前全球数据中心资源利用率仅为 10%~20%。"
企业对此也早有意识，在资源分配的过程中，有 IT 能力的企业通常会按照分摊模型进行分摊，比如打标签定价、对资源进行产品化，或是通过不同的云账号对成本进行独立核算；对于拥有众多业务线的企业来说，还会自研工具实现对云资源的实时监测和预警，达到成本可视化的目标。
但这只是成本管控的第一步，如何在此基础上实现分析、优化甚至自动优化，是企业们正在摸索的方向，也是 FinOps 的目标。
KubeFin AI 正是瞄准了这个机会，在 2022 年研发了一款针对 K8s 的云原生 FinOps 产品，并于 2023 年 8 月面向全球市场开源。
和其他 FinOps 产品类似，KubeFin AI 的产品也包括两项主要功能——成本数据可视化和云成本自动优化。其中，成本数据可视化是指帮助企业获取 Kubernetes 成本报表，并按集群、命名空间、工作负载三大维度进行拆账，为企业构建全方面、多维度的 K8s 成本报表并进行实时成本监控。据介绍，该功能面向所有用户免费使用。
KubeFin AI 的收入主要来自后续的云成本自动优化功能。" 或许大公司还可以通过自研工具实现成本可视化和实时监控，但后续的成本自动化分析和优化，目前在主流的 K8s 作業系統上还没有特别成熟的产品；对于中小公司而言，不论是云成本可视化还是成本自动优化，均对第三方产品有强烈的需求 "， Francis 告诉 36 氪。
在云成本自动优化功能上，KubeFin AI 正在自研 AI 引擎，计划通过持续分析集群云资源用量，一边为企业构建业务精准画像，一边对容器节点规格匹配自动调优机制，以实现对云成本优化的建议和实施自动优化，在提高资源利用率的同时还可以保障业务运作过程中的连续性。据介绍，该功能将于 2024 年上线。
对于这款 AI 引擎，KubeFin AI 介绍其背后的规则一方面来自创始团队过往积累的云计算 " 行业 Know how"，比如 AWS EC2 同规格下，AMD 芯片的实例往往要比 Intel 芯片的实例便宜 15% 以上；另一方面来自 AI 引擎根据集群资源画像持续迭代和完善调优策略。
KubeFin AI 的创始团队共有两人，CEO Francis 毕业于清华大学经管学院，曾就职海内外知名云厂商任云产品专家和 Tech leader，在云原生领網域有多年从业经验，联合创始人 Wei 是云原生领網域多个开源项目 Owner，曾就职于国内知名云厂商任云原生技术专家，负责核心架构设计和开发工作。
开源的模式能够帮助 KubeFin AI 快速积累种子用户并打开市场，但也意味着其未来面对的竞争对手是来自世界各地的 FinOps 产品，比如 CloudZero、ProsperOps 等等。
KubeFin AI 表示，这正是他们基于 K8s 场景开发的原因。首先，虽然 K8s 开源于 2014 年，但随着全球企业云原生化进程加速，2020 年容器就已经超过虚拟机成为企业部署计算的最小单元，K8s 成为名副其实的 "Cloud OS"，在 K8s 的成本可视化方面，已成为开发者和企业最痛的点。
其次，目前海外的 FinOps 产品很少有针对 K8s 来做成本可视化，包括 CloudZero 和 ProserOps 在内的 FinOps 产品主要面向虚拟机开发，KubeFin AI 与对方不直接竞争。当下针对 K8s 开发的 FinOps 产品主要来自两类公司，一是云厂商推出的 FinOps 套件（如 Azure Cost management），还有一类是创业公司。这两类产品和 KubeFin AI 一样都只有成本可视化功能，且对方以闭源为主；而云厂商做 FinOps 则存在‘既做裁判又做运动员’的矛盾，很难赢得客户信任。
在后续的定价模式上，KubeFin AI 表示将基于按量付费，即按照集群管理费 + 集群 vCPU 核数收费，分为基础版和企业版两个套餐。据介绍，KubeFin AI 正在进行种子轮融资。
