研究机构451Research集团在5月初发布了最新一期的云价格指数。相信其中有趣的结果大家已经从不同的渠道看到了。不过，从一篇千字文的报道，我们很难了解这样的结论是由什么样的模式计算得出的。如果让这样硬生生的结论去指挥您的技术选型难免有些草率。在是否使用的开源技术向云迁移的问题上，所涉及的种种负责因素是无法用单纯的数字来体现的。

在以下的专栏文章中，你可以找到此次云价格研究的核心成果，以及作者对这一有趣的数字研究所持的个人观点。而我想说的是，单纯数字化的研究无法规避其局限性。对于451Research这样的研究机构来说，精心设计的价格模型在现阶段仍无法完整覆盖企业部署私有云的个性化场景，也无法针对私有不同的部署规模和需求进行计费衡量，更无法精确地体现企业部署私有云过程中必然会涉及到的灵活性、可扩展性、敏捷性，还有所谓的“自由架构”等因素。后面的这些因素很难用数字来衡量，但是它们同样是至关重要的。

用这样的价格指数模型来指导自己的云服务购买决策并不明智，但是其中的确包含了一些令人深思的话题，例如中美同样面临着OpenStack工程师稀缺的问题。如何突破人才瓶颈?是近期摆在OpenStack生态圈面前的一项重要课题。

而在私有托管云方面，中国的云服务商也正在展开积极的尝试。云服务商UnitedStack曾进行过测算，如果企业选择完全自建私有云，至少需要组建一个26人左右的技术团队，每年的人员成本大约为一千万人民币。这样的投入需要持续1~2年，而项目的成功率仅有10%左右。借助托管私有云模式，企业可以有效降低私有云部署的人力和时间成本，并提升项目成功率。这种创新的服务模式可以快速企业部署私有云的门槛，能够在短期内将更加经济、实惠的私有云交付到企业用手中。

以下为福布斯专栏作家Paul Miller所撰写的文章。

研究机构451 Research最新的私有云研究中引入了云价格指数，他们试图通过这种方式搞清楚不同私有云的真实成本到底是多少。

451 Research的研究显示，使用OpenStack发行版的私有云每虚拟机小时成本为0.08美元，然而运用VMware、微软或红帽私有云的成本也不高，均约为0.10美元。两者的运行成本都远低于公有云的每应用小时1.70美元(签约使用的AWS预留实例每应用小时为0.80美元)。

不过这些成本数字掩盖了问题的复杂性。这些数据不包括员工成本，而这方面的成本可能会彻底改变私有云的成本优势。与其他一些类似观察一样，这份最新报告指出了一些值得深思的东西。

但是，只有极其轻率的公司高管才会片面地根据这些数据，或是某一东西来制定他们的未来云管理策略。

自打云首次出现以来，有意购买的公司就一直在试图寻找对不同的云产品或服务进行比较的方法。知名云服务商网站上醒目的大降价广告掩盖了许多可怕的复杂问题。一家服务商的基本虚拟机实例的RAM速度比竞争对手慢许多，但是没有人会告诉我们这一情况。另一家服务商的网络连接非常差，但是如果不试用的话我们根本发现不了这个问题。第三家服务商针对计算密集型工作负载对数据中心配置进行了优化，但是如果你的应用是读取或是写入密集型，那么即便支付额外的费用也是无济于事。

6fusion等公司已经利用工作负载分配立方体(WAC)率先开发出了用于对竞争性云解决方案展开对比的模型。其他一些公司目前也在跟进之中。下面，我们来看看451 Research和Strategic Blue等公司新研究出的价格指数。每一种新尝试都为我们提供了一个不同的视角、更高的清晰度，同时也为决策程序提供了新的信息。

实际上，没有人能够说清楚什么是“最佳”(最便宜)的云。目前的决策过程中，仍然存在着大量的局部变量和很大程度的个人主观决策。

在对比公有云和本地企业计算时，许多东西都非常棘手。我们从亚马逊、微软或谷歌那里看到的价格就是我们需要支付的价格，其中包括了所有的东西，例如硬件、软件、网络、电费、冷却、运营人员等。早期云部署者还致力于让这些公有云具有与目前内部IT支出相同的透明度，不过他们对相对成本的看法有时并不现实。

通过一个理论上由500台虚拟机组成的虚拟机池，451 Research对不同类型的私有云运行成本进行了深度观察。这个池中的500台虚拟机在36个月中每天都拥有高利用率。其成本中还包括了软件许可与支持合同的成本。

由微软和VMware等厂商提供的专利私有云解决方案通常都被认为价格过高，但451 Research的研究显示，它们的每虚拟机小时成本只有约0.10美元。基于惠普和Canonical的OpenStack发行版的私有云平均成本约为 0.08美元，而下载OpenStack代码自行安装所有东西的成本为0.06美元，前者只比后者多了2美分。托管私有云，使用别人的数据中心成本会更高，不过这无法直接比较。451 Research的研究显示，这么做的平均每虚拟机小时成本为0.29美元，其中包括了运营人员的额外成本，以及知道有人正在全力为自己维护所有设备而产生的心理慰藉价值。对于许多人来说，增加的这部分价格物有所值。

这些关于价格方面的研究只是451 Research报告的很小一部分。所有客户都需要找到一个符合自己需求的解决方案。这一方程式中除去价格外，还包括厂商锁定、灵活性、弹性，以及是否与现有解决方案相匹配等因素。

最后，451 Research的研究报告还探讨了在加州雇用工程师以支持这些不同云所产生的成本。研究发现，由于OpenStack工程师目前非常缺乏，导致雇用这类人才的成本很高，平均每年为126,000美元。相比之下，熟悉微软或VMware产品的工程师的雇用成本为91,000美元。这一数据使得451 Research建议用户应该考虑到规模因素。运营OpenStack云的成本低于VMware同类产品，但是前者的支持成本过于昂贵，那么很可能小规模部署的OpenStack云总体成本将很高，但大规模部署的话总体成本则会很便宜。随着OpenStack技术的日益普及，情况可能会发生改观。

451 Research的数据采集方式非常有价值，它综合了各种情况、统计、方法、中值、模式、假设、理论、公开的(未公开的)意见，推测了在选择能够让公司成长和成功的使能技术过程中的困难。

附图 451 Research云价格指数摘要

上面的云价格指数摘要图掩盖了问题的复杂性，根本没有提及企业的真实情况，或是需求的任何详细信息。

一些厂商会迅速地鼓吹451 Research的研究数据，将此作为自己云服务模式的证明。还有一些厂商会迅速地提出抗议，认为这一研究数据歪曲了他们的产品、价值和价格。而我们能够做的事情是，把这些数据和回应纳入到我们的思考和决策之中。

总而言之，在一些理论性基础设施上运行一些概念性云的成本，以及在一段抽象的时间内追踪一些抽象性问题，与让自己员工在自己的基础设施上实际运行自己的云有着巨大的差距。我们应该知道这些数据，但是不要被这些数据左右。

本文作者：佚名

来源：51CTO