自动化云优化会取代你的 DevOps 工作吗？

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自动化听起来确实很诱人。但除了它会帮你完成现在占用你大量时间的任务之外，还有什么其他好处呢？让我们拭目以待，看看自动化是否真的会在短期内威胁到你的DevOps工程师、云工程师或解决方案架构师的工作。

用算法效率取代人为失误，意味着更快更好的服务，以及每次都能享用到完美的芝士汉堡。那么，当自动化解决方案开始对您的云基础设施进行决策时，您又能期待些什么呢？

自动化能够完成各种任务，这无疑可以为你争取时间去做比微观管理云基础设施更有趣的事情。

我写了一份指南，帮助你了解自动化对你工作的影响：

• 世界上合格的工程师远远不够。
• 在科技领域，自动化是不可避免的。
• 云计算已经减少了不少工作岗位。
• 那么DevOps呢？
• 云自动化不会取代你的工作，而是会改变你的工作方式。
• 自动化云成本优化能带来哪些好处？
• 以下是一个自动化云优化工作原理的示例。
• 不要把时间浪费在微观管理基础设施上

世界上合格的工程师远远不够。

看看DevOps工程师和云工程师的就业市场就知道了。

美国市场上大约有79.4万名DevOps工程师。根据《2020年技能提升：企业DevOps技能报告》，寻找和留住技能娴熟的DevOps专家是当今两大挑战。人力资源经理们甚至愿意参加“鱿鱼游戏”（Squid Game，一种网络游戏）来吸引你加入。

而且，这方面的需求只会不断增长，因为仅仅构建流畅的 CI/CD 流水线已经远远不够了。此外，工程师们需要完成的重复性任务也越来越多。

即使自动化能够减少部分工作，也远远不足以解决该领域的技能短缺问题。实际上，它或许可以帮助你将目前需要三个人才能完成的工作，过渡到一个更可持续的流程。

根据牛津大学的研究，一个网站预测 DevOps 工程师被自动化取代的概率仅为 4.2%。

在科技领域，自动化是不可避免的。

编写代码也在走向自动化。GitHub 首席执行官 Chris Wanstrath 等行业领袖已经开始推动这种趋势，他预计未来编码将完全自动化。

还有Dev9的首席执行官威尔·艾弗森，他利用自动化技术打造了一种名为“持续开发”的流程：小型团队编写代码，而人工智能则负责自动化测试和部署。这既加快了交付速度，又最大限度地降低了人工成本。

云计算已经减少了不少工作岗位。

如果您的企业使用 AWS 云基础设施，那么您肯定需要投入时间来妥善管理它。因此，您可以聘请软件工程师来负责这项工作。

但如果您从未接触过 AWS 及其丰富的托管服务呢？ 

您需要自行构建云平台，并雇佣更多工程师来维护基础设施的完整性、安全性、可扩展性等等。AWS 为您解决了这个问题，并通过托管服务实现了解决方案的自动化。 

因此，使用公共云服务的公司不再需要拥有庞大的数据中心、虚拟化、存储或数据库管理团队。

那么DevOps呢？

DevOps 的核心在于帮助团队频繁发布产品并减少瓶颈。而没有自动化构建或测试，这一切都无法实现。 

自DevOps诞生以来，自动化一直是其根本支柱。而且它确实有效。

在2021 年 DevOps 现状报告中，绝大多数（97%）在 DevOps 转型过程中处于领先地位的公司都认为自动化提高了他们的工作质量。 

但也有人批评DevOps是“大量裁员”的借口。这种观点之所以获得广泛认同，是因为人们普遍关注自动化如何影响IT行业以外的就业以及整个社会。

如果你对此感到疑惑，世界经济论坛估计，到 2025 年，科技带来的就业岗位将比其取代的就业岗位至少多出 1200 万个。 

你需要一位能够将这种开发文化与公司其他所有流程相协调的人才。你需要他/她开发云原生解决方案，并确保关键客户服务能够真正受益于所有这些自动化和编排。

以上所有步骤都需要花费大量时间思考，自动化无法完全取代这些思考。但它可以为你争取更多时间来完成这些工作。

云自动化不会取代你的工作，而是会改变你的工作方式。

如果你曾经负责管理云支出，你可能知道这需要投入多少时间和精力。 

以下是我们大多数客户在开始使用自动化之前通常遵循的成本优化步骤：

1. 在特定时间点记录您的云成本快照。
2. 将成本分配到各个团队或部门，以了解成本来源。
3. 确定使用情况和增长模式，以明确哪些成本是合理的，哪些成本适合优化。
4. 深入检查您的基础设施，看看是否可以消除任何成本（例如废弃的项目、影子 IT 项目或未使用的运行实例）。
5. 检查团队使用的虚拟机和其他资源，查看是否存在过度配置或利用不足的情况。
6. 制定优化方案，并与工程团队沟通以获得支持和确认。 
7. 此外，还要尽力说服工程师，在云资源方面，成本与性能同等重要。
8. 所有审批通过后，即可实施基础设施变更。
9. 现在是时候考虑未来了。分析你的需求，并开始计划如何获得额外的产能或移除你不再需要的资源。
10. 查看您的云服务提供商的报价，了解他们的定价，预测您的成本，提前预留容量，或与供应商协商批量折扣。
11. 制定规则，让团队遵守，以最大限度地利用您购买的折扣资源。
12. 然后祈祷月底你的云账单能像你预期的那样高！

很显然，分配、理解、分析和预测云成本需要花费大量时间。 

而且这不是每月只需做一次的事情。要想手动实现合理的成本节约，你需要不断地进行基础设施变更、启动新的资源，以及采取许多其他措施来构建一个能够响应当前需求的、经济高效的基础设施。

自动化云优化解决方案可以帮你完成所有这些任务：

自动化云成本优化能带来哪些好处？

通常情况下，自动化解决方案会处理这些任务：

• 选择最具成本效益的实例类型和大小，以满足您的应用程序需求。
• 自动扩展云资源以应对需求高峰和低谷，
• 移除未使用的资源以降低成本，
• 通过优雅地处理潜在中断来自动化Spot实例的使用，
• 帮助您避免在其他方面产生费用——自动化存储和备份、安全以及对配置和设置进行各种更改。

最重要的是，自动化意味着所有这些更改都能实时应用。这就是掌握云成本优化的关键所在，云成本优化是一项即时性工作。

所有这些操作都无需增加任何重复性任务。该解决方案全天候监控您的应用程序和可用资源，以便发现新的节省成本的机会，并可即时扩展或缩减资源。

以下是一个自动化云优化工作原理的示例。

我们的团队之前在 AWS 按需实例和竞价型实例混合上运行应用程序。我们使用 CAST AI 分析了我们的配置，并找到了最具成本效益的竞价型实例替代方案。我们需要一台配备 8 个 CPU 和 16 GB 内存的机器。

该平台选择了一个名为 INF1 的实例。但是等等，那不就是那台价格极其昂贵、配备强大的机器学习专用 GPU 的超级计算机吗？

CAST AI 为什么会选择它？

查了价格之后，一切都清楚了。结果发现，当时 INF1 的价格比我们使用的通用虚拟机还要便宜。 

如果让工程师手动查找，他们绝对想不到要在这个类别里寻找实例。自动化可以帮助他们发现这个隐藏的宝藏。

不要把时间浪费在微观管理基础设施上

手动云成本优化方法（例如成本监控和报告）会占用您大量时间，让您无法去做更有趣的事情。

自动化云优化旨在将您的工作转变为一种轻松的工作，让您摆脱重复性、您不喜欢的任务的负担。

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