一批新的證據(jù)表明，比人們所想象還要多的企業(yè)運行私有云，而不是在公共云中運行相同數(shù)量的虛擬機。

調(diào)研機構(gòu)451研究公司最近對150位行政級IT領導人進行的一項調(diào)查中，41%的人表示為每個虛擬機運行私有云基礎架構(gòu)比公共云成本更低。在某些情況下，節(jié)省的費用是驚人的——9%的受訪者表示他們在私有云中運行節(jié)省了至少50%的費用，而他們在公共云消費方面所支付的費用要高得多。

451研究公司分析師Owen Rogers表示，在2016年的一項研究中，以前的一項研究確定了私有云比公共云昂貴的盈虧平衡點。但是，它并沒有澄清有多少企業(yè)通過提高自己的內(nèi)部效率來跨越這條線，從而在價格方面打敗公共云。

他表示，其結(jié)果令人吃驚。Rogers預計只有10%到20%的受訪者會在私有云成本方面會比公共云成本要低。與其相反，結(jié)果是他預測的兩倍。

許多公司密切關注私有云成本。他們可以使用電子表格人工跟蹤關鍵績效指標，也可以使用IT業(yè)務管理軟件(例如VMware vRealize Suite或Apptio Inc.)的軟件來跟蹤關鍵績效指標。許多人采用Chef和Puppet來提高效率。

Clearsense LLC是一家位于美國佛羅里達州杰克遜維爾市的醫(yī)療保健分析公司，發(fā)現(xiàn)將業(yè)務遷移到Amazon Web Services(AWS)在經(jīng)濟上是有意義的。

當Clearsense公司在2015年首次開始使用AWS時，每月的賬單為20，000美元。這個數(shù)字不久后就迅速翻了一番，達到每月40，000美元。 Clearsense公司首席技術官Jimmy Hurff預測，到2017年底，該公司每月將花費12萬美元。由于快速增長，Hurff決定該公司將在自己的基礎設施上運行業(yè)務。

他說：“這些圖表中讓我們暫停和重新評估我們的策略，”他提到了每月花費2萬美元和4萬美元的開支，但每月12萬美元，該公司可以用這筆費用建設一個很好的數(shù)據(jù)中心。

該公司在EC2上托管了Hadoop大數(shù)據(jù)醫(yī)療分析平臺，主要是m4.2xlarge和c4.2xlarge實例，但沒有使用任何其他AWS服務。

現(xiàn)在，在TierPoint公司擁有的托管數(shù)據(jù)中心中，Clearsense公司使用與AWS相同數(shù)量的邏輯節(jié)點，但其CPU處理能力是AWS的11倍，存儲容量是AWS的18倍。在三年的硬件更新周期中，將其成本從支付AWS的每月40，000美元降低到每月15，000美元。該公司采用了戴爾R630 1U服務器，戴爾MD3000存儲器，以及DriveScale 公司提供的網(wǎng)絡適配器構(gòu)建了基礎設施，以擴展JBOD(磁盤簇)的存儲空間。該公司仍然使用AWS進行災難恢復。

Presidio公司的首席技術官Vinu Thomas說，大多數(shù)企業(yè)都在處理公共和私有云成本的比較。

通常，他們并沒有完全掌握運行私有云與公共云相關聯(lián)的所有成本的范圍。這不僅僅是關于IT基礎架構(gòu)和應用程序，還包括流程和人員。

Thomas表示：“當我們向他們展示在AWS或Azure中將花費多少費用時，這個效果是非常顯著的，因為很多客戶并不知道公共云的真正成本。”

許多用戶還忽略了一些隱含的費用(如網(wǎng)絡帶寬)，而只是關注應用實例的每小時費用。在考慮安全性，治理，合規(guī)性，績效和依賴性要求之后，企業(yè)通常會進行成本分析。此外，內(nèi)部部署數(shù)據(jù)中心運行的一些的應用程序效率低下，而在公共云中運行，其成本更高。

Thomas說：“成本通常是企業(yè)運營考慮的重點，但如果應用程序不能解決安全性，相互依賴性或性能問題，那就很難承擔其成本。”

許多客戶并不總是優(yōu)先考慮成本因素。 451研究公司的報告中近四分之一的受訪者表示，他們將使用私有云，而不擔心比公共云多付10%的費用。

“當我購買咖啡時，我通常愿意多支付10%以上費用購買自己喜歡的咖啡。”451研究公司Rogers說。

拋開云計算成本的比較，私有云需要更多的工作，從數(shù)據(jù)中心空間管理到硬件評估和購買。但是，如果一家企業(yè)希望更多地控制數(shù)據(jù)或者需要滿足合規(guī)性要求，只要額外的成本不會太高，那么這可能是值得的。

這些調(diào)查結(jié)果是公共云與私有云成本比較辯論中最新的一大難題。 2016年研究的其他報告也揭示了私有云的成本低于公共云。他說，公共云今后的價格可能會持續(xù)下降，而企業(yè)數(shù)據(jù)中心的私有云將更好地進行容量規(guī)劃和自動化，并會促進分析和人工智能的進步。