云已经发生了革命性的变化，使其易于构建，启动和扩展服务。微软(Azure)，亚马逊(AWS)和Google(Google Cloud)的最新收益报告清楚地表明，这推动了主要云提供商的支出浪潮。微软刚刚报告了Azure的QoQ增长62%，AWS在2019年第四季度为亚马逊带来了近100亿美元的收入，谷歌在一月份首次报告了云收入。

各种规模的公司显然都在云上投资数十亿美元，而且似乎没有上限。Gartner预测，到2022年，整体云支出将超过3300亿美元，并且这个数字每年都在增长。但与此同时，目前的估计表明，数十亿美元的支出是不必要和浪费的支出的结果。最近对每年在云上花费至少500万美元的公司的调查发现，绝大多数(69%)经常将其云预算超支25%或更多。

虽然大多数公司，从德国汉莎航空公司的西雅图海鹰，以可口可乐，使用公共云解决方案，他们租用计算能力的成本暴涨。由于经常保持压力，或者应用程序无法高效运行，因此它们通常需要支付比所需更多的功率。使用云服务的CIO和CFO处于困境中：他们需要云的效率来交付服务，但是他们对董事会和股东负有信托责任，以降低成本。

云应该通过其按需付费的模式来最大程度地降低成本，那么，使每月云账单飞速增长的空间发生了什么？

问题在于，每个人都在为自己的要求付费，而不是实际使用的价格。资源超额配置是为了让您高枕无忧，并且仅在未满足SLA的情况下才进行性能调整。

我们是怎么来到这里的?持续集成(CI)和持续交付(CD)理应成为高效DevOps团队不可或缺的一部分，从而允许快速更新应用程序，以便工程师可以每隔几分钟就可以频繁地发布代码。传统上，这些推动新代码的工程师具有主要优先事项：确保该应用程序仍在运行或按预期水平运行。这一挑战使工程师不得不投入大量资源，但是他们常常盲目地这样做，因为没有优化工具，就没有确切的科学知识可以解决这个问题。这导致了超额配置和更高的成本，并且通常来说，效率低下和配置欠佳。

人们再也解决不了这个问题

公司需要弄清楚如何获得所需的性能，同时控制云费用。答案在于，随着新代码的发布，性能调整会不断发生，但是要做到这一点，他们需要超越人为因素而转向AI。

云计算中的变量太多，人类无法调整服务以实现效率和成本优化。即使是一个简单的5容器应用程序，也可以具有255万亿个资源和基本参数排列。这就是为什么大多数应用程序性能管理(APM)工具在建议减少使用率时几乎没有触及表面的原因。

这种由AI驱动的节省成本的活动甚至使大型云提供商受益，因为这意味着更多的公司将继续将这些节省的资金投资于其他云服务。毕竟，云提供商不想吓到拥有大量月度账单的公司，他们想鼓励采用更明智的云战略以带来长期支出。