采用更少的费用做更多的事情似乎是一种矛盾说法。如何在减少云成本的同时交付预期数量的版本?云支出的两大组成部分是运行生产环境和运行测试。既然生产下线不成问题，如果减少测试，怎么能维持你的质量标准?企业如何在较少的测试空间下保持质量标准？

也许，有一种方法可以让工程和IT领导者取得平衡。

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很多企业可能也无法避免经济不确定性带来的压力。81%的IT团队在企业高管的指导下停止或降低了支出。如果预算削减还没有开始，它们很可能已经在路上了。一些专家表示还会继续下降。

在经济形势不明朗之际，企业高管更新了对云计算服务的看法。在几年前，42%的首席信息官和首席技术官表示，安全投资是他们在云计算方面的首要任务。

其优先级看起来更像这样：使IT交付速度与业务速度保持一致(25%)，确保满足合规性需求(22%)，直接增加收入(20%)。对速度、成本节约和合规性的强调已经改变了DevOps和IT的平衡。

现在很多企业已经采用一种更慎重的方法取代了“不惜一切代价发布”的心态——同时仍然根据发布的质量和数量进行评估。最成功的工程和IT领导者将采取简单而有效的步骤：优先考虑云迁移，向内寻找效率低下的地方，更快、更智能地失败，并投资于数据驱动的测试解决方案。

在不确定的时期，要达到适当的平衡需要创造力和战略调整。

工程和IT领导者的云成本和消费困境

假设企业有一个运行在云平台上的测试管道，而企业管理者要求减少云计算的消耗，以配合预算的减少。

企业将有几个选择：

在运行速度更快、执行时间更短的大型机器上进行测试(但每台机器小时的成本更高)。在多台机器上并行测试并减少执行时间(这将增加企业为自己的机器支付的成本) 。将开发和生产环境迁移到内部部署设施。

每一个选择都有缺陷。更不用说AWS等云服务的成本正在飙升，一些企业的存储费用翻了一番。

一些团队正在讨论将开发和生产迁移到内部部署。这不是一个容易的选择，因为大多数团队已经花费了大量的资源来迁移到云平台。这个选项不是万能的，因为除了为资本支出分配预算之外，还必须计划迁移。

2023年减少云支出和消费的4种方法

以下是明智的企业在经济趋好的情况下取得这些成果的做法。

(1)优先考虑如何让你的云服务获得最大的回报。

如今，云计算的价格非常昂贵。企业在2023年及以后对云计算投资的主要目标是速度、节省和合规性。一些企业可能认为减缓云迁移会减缓预算消耗，但事实恰恰相反。

麦肯锡公司表示，“一个常见的误解是，企业可以通过减缓云迁移和在他们已经付费的内部部署环境中工作来降低成本。然而，与云计算环境相比，内部部署数据中心需要以人工、公用事业、租赁和许可证的形式提供持续的操作支持，以维护系统、管理刷新周期和应对停机。在这些领域削减成本也可能导致昂贵的问题。”

通过优先处理为业务产生最大价值的工作负载来提高支出效率。排在它们后面的是开销最高的工作负载，或者在最过时的设备上运行的工作负载。这样，就可以为最需要它的系统优先考虑有价值的云计算空间。

(2)找到最容易成功的方法

并不是每一个节约成本的措施都必须是极端的。有时候，一些小措施可以帮助企业适应其预算。

麦肯锡公司讲述了有关大型公共部门机构的一个故事，该机构通过调整云计算服务以更好地满足应用程序需求，处置其已经支付但不再使用的资产，制定分层存储的基本准则，并将实例更新到最新版本，从而节省了大约20%的云成本。

“不惜一切代价释放”可能是鲁莽的，一些微小的改变就构成了一种更加慎重的云计算方法。

(3)更快地失败，但更聪明地失败。

这个原则可以适用于整个部门。企业尝试对云服务进行简单的修复，并将最有效的修复应用于其他环境。

在测试方面，更明智的做法是快速失败，并尽快对不可靠的测试进行分类——这是最容易解决的问题，并且可以减轻后续管道中更费力的测试。用户界面测试通常是最昂贵的，但是正确的数据驱动软件可以帮助您减少测试执行时间。美国最大的云计算公司之一采用了这种方法，并将测试执行时间缩短了90%，降低了测试执行的云计算成本。

工程和IT经理的关键是缩短测试套件的运行时间。如果可以实现这一点，将节省云消耗和开发人员的工作时间，从而使同一个开发人员团队获得更多的输出。还可以更快地发现失败，这意味着企业将会拥有更快的发布和更快乐的开发人员。

(4)投资于数据驱动的软件测试。

数据驱动测试软件使用机器学习从现有开发管道中的数据中生成最深刻的见解。

如果不使用数据来评估管道，可能会花费时间和云计算基础设施成本来测试那些永远不会影响企业发布能力的问题，并最终专注于管道最后真正重要的事情。这不利于节省云计算的消费和支出。

正确的软件根据对代码更改的重要性对测试进行排序，并允许实时创建独特的子集。这意味着企业可以运行测试套件的一小部分，同时仍然保持高度的信心，如果存在故障，它将被发现。

结语

没有人会说缩减预算是一件有趣的事，但这并不会减慢开发进程。采用由智能人工智能工具增强的方法，可以帮助工程和IT领导者在新的挑战中保持质量和数量。

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