三分之一的企业云预算超支高达40%

Pepperdata对750名来自金融,医疗保健,汽车,广告和其他数据等行业的750位高级企业IT专业人员进行的一项调查显示,超过1/3的企业的云预算超支额高达40%,其中1/2的企业超过了这一数字。

云预算超支

进行该调查是为了更好地了解组织如何在云中运行其大数据应用程序和工作负载。接受调查的公司从500名员工到5000多名员工不等,在大数据分析上的花费从500,000美元到超过1,000万美元不等。

企业向云计算的转变正在稳步进行。尽管云既提供了即用即付模式的好处,又具有按需弹性的能力,但企业几乎普遍看到成本上升。这是因为IT部门通常对云性能缺乏足够的可视性,并且没有用于优化应用程序的工具。

主要发现

对于64%的受访者来说,“成本管理和控制”是他们与运行云大数据技术和应用程序有关的最大问题。
大多数受访者表示,“更好地优化当前云资源”的愿望是他们最优先考虑的大数据云计划。
到2020年,对于三分之一的受访者,云支出预计将超出预算20%至40%。
十二分之一的受访者表示,他们的云支出预计将超出预算40%以上。
“这项研究向我们展示了可视化对大数据工作负载的重要性。它还强调了自动优化作为控制失控成本的一种手段。” Pepperdata首席执行官Ash Munshi说。

“接受调查的公司中,有超过一半的人表示缺乏对云支出的控制,这使得优化和可见性成为控制成本的关键。”

云预算超支和其他统计数据

云的类型:47%的受访者使用私有云; 21%位于公共云中;28%的企业同时使用两者。

在云中运行大数据应用程序时最大的担忧:39%的受访者表示成本管理和控制;33%的人表示复杂性增加;14%的企业表示将资本支出转为运营支出;13%的人表示缺乏控制。

当被问及预算迁移到云对预算有何影响时,有40%的人表示预算保持不变并由IT托管;31%的人表示预算与IT管理人员共享;30%的人表示预算转移到一个或多个业务部门。

当被问及企业如何根据云实例衡量应用程序/工作负载性能时,有30%的企业表示他们正在使用应用程序性能监控解决方案;28%的人说他们使用了云提供商工具;大约有20%的人表示自己开发了解决方案;17%的人表示可观察性解决方案,可提供见解,警报和自动化;百分之五的人说他们根本不监视。

迁移到云通常意味着对组织的哪个部分拥有大数据应用程序的支持和故障排除感到困惑:44%的人表示他们在ITOps和业务部门/ LOB开发人员之间拥有共享的支持模型;35%的受访者表示支持与ITOps有关;22%的人表示业务部门内的开发组织拥有此文件。

支出:34%的受访者表示,他们估计今年将在云中进行大数据分析的支出在50万美元至100万美元之间;26%的人表示介于$ 1百万和$ 2M之间;15%的受访者表示200万美元至1000万美元之间;7%的受访者表示超过$ 10M。

预算:到2020年,有44%的人表示他们在预算之内;预期有35%的预算超出预算20%至40%;8%的受访者认为他们超出预算40%以上。

云优化可节省大量资金

根据Google的说法,即使是最少的云优化工作,也可以在两周内使每项服务的业务节省高达10%。经过全面优化并可以长期运行(超过六周)的云服务可以节省20%以上的费用。围绕云优化的主要发现是:

顶级大数据云计划包括更好地优化当前云资源以及继续将工作负载迁移到云中。优先级较低的计划包括提高对应用程序和工作负载性能的可见性;扩展到其他公共云供应商;更多使用容器;并找到Hadoop的可靠替代品。

受访者认为,消耗最多资源的应用程序和工作负载类型为:Hive,获得29%的选票;Spark,占27%;MapReduce为16%;泰兹(Tez)为11%;其他应用占18%。

为了减少IT运营流程的浪费并实现真正的云优化,企业需要可观察性和自动调整。这需要机器学习和统一的分析堆栈性能平台。这样的设置为IT运营团队提供了所需的云工具,以使其基础架构保持最佳运行,同时最大程度地减少支出。

来源:helpnetsecurity

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