云服务器哪家好?五款工具找出最理想供应商

2019-04-08 09:53:06来源: 51CTO 阅读 ()

新老客户大回馈,云服务器低至5折

随着将更多工作负载逐步转移到云环境当中,大家可能发现准确并及时地追踪自己的月度云计算账单并不像原本想象中的那么简单。当然,使用云服务供应商的产品肯定要比自行购买硬件更便宜,或者说我们已经能够借此将原先的资本支出转化为如今的运营支出。除此之外,现在大家已经能够以非常合理的每月费用使用由服务供应商准备的多核心超大规模服务器设备。

不过尽管云服务供应商设定的这种按照用户实际使用量计费的方式值得称道,但账单当中所包含的种种元素仍然相当复杂且难于理解,这还只是最为保守的说法。事实上,很多云组件的每月使用成本可能只要几毛钱,但一部分特定资源(例如那些需要处理繁重负载的多核心CPU)在根据用量计算后很可能让客户在不知不常见中流出大量真金白银。

云方案的演进方向之一就是对自身的费率计算方式加以调整。一部分供应商,例如Amazon Web Services,允许那些能够提前给出资源使用计划的客户享受显著的使用成本折扣。也另一些厂商,例如IBM的SoftLayer,则提供免费的入站及出站数据传输量作为赠品。

而且全部云服务供应商目前都在定期削减产品价格。先让我们从规模最大的云服务巨头说起,AWS EC2自2006年初次投放市场以来,至今在价格方面已经削减了44%。而这还只是AWS旗下数十种产品中的一种,事实上每种产品都迎来了不同程度的价格跳水。考虑到这一点,准确把握各服务项目价格动向并加以计算实在有些困难。

当然,云服务供应商们一直在在自己的网站中提供切实有效的计费帮助页面。不过由于每一家服务供应商的计费标准根据各存储单元、CPU核心、内存容量、磁盘空间以及数据传输总量等因素的浮动而有所区别,因此客户即使已经提前了解到自身特定实例的具体参数、也很难据此得出准确的计算结果。

AWS拥有大量不同类型的服务项目,它们通过链接接入其所谓经济中心,而客户则能够在这里了解如何削减每月使用成本并对配置方案进行优化。AWS可能是目前市面上账目透明度最高的云服务产品了。其它供应商则要求客户注册其服务(或者至少利用一条有效电子邮件地址创建一个账户)才能访问由其提供的价格查询页面。

除此之外,不同服务供应商所使用的虚拟CPU类型也有所区别。Cloudorado已经编写出自己的vCPU基准测试方案,这确实是个良好的开端,但客户应该拥有更多与此类似的工具、从而更轻松地对不同供应商的处理机制作出比较以最终决定是否购买。

再有,每家服务供应商还拥有着自己的一套营销手段,例如谷歌公司最近就在其官方网站上发表博文、将自家云产品与AWS进行了一番比较。不出所料,按谷歌的计算方式,他们的产品更具价格优势。因此,将实际情况与看似可信的资料区分开来绝非易事。

在今天的文章中,我们将了解总计五项云产品比较服务,其中包括Cloudorado、CloudHarmony的CloudSqaure、CloudSpectator、Datapipe以及RightScale的PlanForCloud.com。其中一部分涵盖了大量云服务供应商,但也有一些仅仅面向少数几家供应商。

我们为什么需要采用云成本计算服务?

除了了解自己每个月的云计算付费账单之外,为什么还要费心使用此类服务?下面让我们一同论证其理由并了解相关用例:

· 大家可能希望在现有市场上更换服务供应商或者同时使用多家供应商的产品以削减成本或获取新功能。

· 大家需要了解如何实现价格削减,例如预留实例或者按需使用虚拟机系统,这些都能降低账单上的成本数字。

· 大家可能对于停机时间、客户技术支持或者其它由现有服务供应商提供的非计算性因素感到不满,并希望了解市面上还有哪些可资替代的产品选择。

· 大家希望了解其它替代性虚拟机配置方案,从而在获取同等计算资源的同时拥有更为理想的成本效益。

上述服务能够为大家带来独特而颇具吸引力的功能及成效。这些服务中一部分以广博著称、一部分以深入为诉求,也有一些兼而有之,因此大家可能希望同时使用两种甚至更多服务项目。其中大部分提供免费的报告或者成本预测工具,能够帮助大家在分析工作中获得更具指导意义的意见。大家应当首先下载这些免费报告,并在支付任何服务费用之前首先对其进行认真评估,因为只要花点时间、它们就能为各位节约下大量资金预算。

不过,如果目前大家每月从云服务供应商处收得的账单数额不足1000美元,那么使用此类付费服务就显得不太划算了——事实上,此类服务主要面向的是那些云服务成本较高的大型企业客户。

考虑到目前市面上拥有近两百家云服务供应商,可以想见没有任何一项比照服务能够巨细无遗地将它们全部涵盖于其中。

· 如果大家希望寻找一家规模较小或者知名度较低的云服务供应商,那么不妨选择CloudHarmony这种包含有较多厂商选项的服务。而后将注意力集中在其中三到四家供应商身上,结合自身实际需求考虑其中最适合的选项。

· 如果大家希望根据一系列特定技术特性进行比对,例如供应商如何处理峰值性CPU使用量激增等,那么Cloudorado能够在短短几秒之内快速帮助大家找到最理想的供应商选项。

· 如果大家希望快速对多种技术支持规划进行比对,那么PlanForCloud针对此类需求提供了非常出色的参考页面。

· 如果大家目前正在使用AWS,但希望深入了解自己的账单构成且不介意在分析工作方面花点小钱,那么Datapipe应该会是您最理想的选择。

· 而CloudSpectator将帮助大家计算出将内部运营体系迁移至云环境下的实际使用成本。

下面一起来看各项服务的具体评测:

Cloudorado云托管比对服务

Cloudorado涵盖了二十六家云服务供应商,其中包含众多主流及新兴厂商群体,不过令人遗憾的是其中居然没有囊括IBM SoftLayer。各服务供应商需要付费才能将自己的名头添加到该服务的列表当中,因此用户也就无需为此承担使用成本了。如果大家查看其分析结果,就会在其中发现谷歌、Atlantic.Net以及M5等厂商的出镜率远高于其它服务供应商。Cloudorado站点主要由来自波兰格丹斯克的Marcin Okraszewski负责打造,其职责是对各服务供应商的CPU费率进行标准化评估,因此大家能够更清晰也更直观地对结果进行比较、并根据自己的工作负载规模准确计算出最终使用成本。考虑到这一点,尽管这项服务的立足根本在于服务供应商的资金援助,但其检测结果与比较结论仍然具备可信度并值得认真考量。

该站点的另一大显著优势在于,大家可以将现有工作负载分配至多种不同内存与CPU配置方案当中以计算实际成本。在某些情况下,如果大家通过这种方式租用数量较少的虚拟机实例,那么最终账单数额很可能会有所降低。此外,大家还可以指定特殊的地理位置以及查询功能,例如移动用户界面或者采用单一综合性账户。

Cloudorado也能够将每家云计算供应商的产品拆分为超过130项独立功能。这样的汇总机制非常值得称道,其将各类技术细节全部汇总在一起,例如是否支持OpenStack以及AWS API,或者是否能够支持特定ISO镜像等。该服务的用户界面设计效果出彩,因此非常直观且便于使用。总体而言,Cloudorado站点在云服务供应商涵盖数量与细节信息水平方面找到了良好的平衡点,因此足以成为大家踏上成本比较道路的理想起点。

CloudHarmony的CloudSquare

CloudHarmony公司位于加利福尼亚州拉古纳滩,其提供一系列付费咨询服务以帮助客户完成云服务评估。CloudSquare当中包含一系列免费交互式报告,其涵盖高达九十五家服务供应商,这也是此次我们评估清单当中容纳规模最大的服务项目。大家可以从供应商列表当中拖拽各产品图标,并从六种不同产品类型出发查看其具体差异,包括:计算、存储、CDN、DNS、整体PaaS以及数据库服务。大家能够通过不同地理区划对整体列表进行过滤(举例来说,在全部九十八家服务供应商中、有四十家同时在北美与亚洲地区拥有业务体系)。

Panopta则针对每一家服务供应商提供了第二套正常运行状态比较标准。大家可以指定特定时间段,了解在此期间各服务方案的执行状况。举例来说,在过去一个月内,来自印度的Tata电信是计算服务表现最糟糕的供应商,其间出现了总长四小时、先后多达四十次的服务中断。不过在此期间,大部分供应商都实现了100%正常运行时比例,这样的结果想必会让关注云计算的朋友们颇感欣慰。

针对每一家服务供应商,CloudHarmony都提供与其产品的正常运行时状态相对应的链接,其便于使用且内容相当全面:每座数据中心(根据CloudHarmony报告内容来看,AWS拥有28座)在这里都拥有独立的正常运行状态统计。如果大家点击对应服务供应商的名称,将会看到更为详尽的各项收集指标结果。举例来说,我们可以据此发现AWS在美国西部及欧洲地区的各基础设施在过去一年内皆拥有100%正常运行时间比例。

说到正常运行时间,我们发现每个星期天的早间时段CloudHarmony网站都会出现404错误(这意味着此时其服务器处于下线状态)。而在其它时段,该服务的功能状况一切如常。

除了交互式比较图表,CloudHarmony还提供一系列面向多种项目的常规性深层报告,其中包括托管DNS或者计算服务等。这一切都会以特定时间点作为检测范畴,但其内容非常全面。如果大家打算选择某家特定服务供应商或者目前的服务供应商无法根据其事先给出的承诺提供服务项目,那么这部分内容绝对值得各位认真查看。感兴趣的朋友可以点击此处,了解自2014年7月以来“云服务运行状态”的近期报告内容。

CloudSpectator

CloudSpectator公司位于美国波士顿,其主要业务是向企业客户及供应商销售分析服务。他们对内部系统者基准考核,从而帮助IT部门了解将现有工作负载迁移至云环境将带来怎样的使用成本变动。

他们同时提供两款免费产品。其一为一系列与云成本、性能以及其它数据相关的报告服务,与CloudSquare颇为类似。大家需要注册一个账户才能访问这些报告的具体内容。

其最新报告发布于2015年2月,其中比较了Azure的A系列及D系列各实例。这部分报告内容非常具体,但其它报告则比较一般、无甚亮点。此外,他们还在2015年1月的报告当中比较了十家服务供应商的整体使用成本。

需要再次强调的是,由于云服务市场的变化速度非常之快,因此单独截取某个时间点往往会有跟不上时代的可能。不过这样做的好处在于,他们能够提供更多与各家云服务供应商紧密相关的定价细节信息。在2015年1月的报告中,我们发现其整体篇幅长达47页——这已经相当说明问题了。他们还拥有自己的一套实验排序机制,从而使比照结论更为严格可靠。

在最新的报告当中我们发现了一条有趣的结论,即微软Azure拥有最低的数据块存储成本水平,而SoftLayer在大型Windows实例运行方面最具性价比。与Cloudorado类似,CloudSpectator也在努力以更具意义的方式对比对过程中的各个变量进行标准化处理,因此大家无需再绞尽脑汁自行总结相关数据了。

他们提供的第二款产品旨在针对七家服务供应商给出交互式报告,它们分别为Digital Ocean、AWS、Rackspace、Google Cloud、Century Link、Profhost以及微软Azure。这些供应商目前并不都是CloudSpectator的客户。当大家访问这些交互式报告时,可以根据需要选择其中的某家供应商并查看基准测试运行结果,而后该网站会生成一系列报告以说明测试得出的响应时间、输入/输出操作以及其它统计数据。

所有这些信息都以图形化方式显示,这虽然让图表整体变得非常美观,但分析部门的工作人员可能对此比较抵触。

接下来他们还计划推出第三款产品,名为Selector,其作用是整合分析与性能数据,这一点与其它几家竞争对手非常相似。该产品计划于今年夏季推出,并将涵盖至少十五家服务供应商。

Datapipe,面向AWS的云分析服务

Datapipe具备一系列自有服务产品,旨在管理托管空间。其中包括一项作为其整体管理工具组成部分的云成本服务。基本上讲,大家可以利用该服务管理自己的AWS账户,并使用由其提供的各项分析结果了解自己业务实例的运行情况。该服务在设计上主要面向每月使用成本至少为3500美元的大规模环境。Datapipe会将整体AWS账单数额中的一小部分作为其使用费。

Datapipe所使用的技术源自其几年前收购Newvem所获得的成果; 今年年初,该公司还收购了云服务供应商GoGrid。Datapipe公司总部位于新泽西州泽西市,其在全球范围内部署有数据中心。

不过Datapipe公司最出彩的产品还是要数其Cloud Analytics for AWS——正如其字面含义,面向AWS的云分析服务。他们同时提供一套面向Azure的类似方案,而且在收购了GoGrid之后还一直在考虑如何利用这部分客户群体。接下来Datapipe公司很可能推出的产品之一在于利用分析结果帮助客户了解自己在将工作负载由AWS迁移至GoGrid或者Azure后会给使用成本带来怎样的影响——也许有所削减,也许有所增加。

一旦大家将Datapipe工具接入到自己的AWS账户当中,它就会开始检测当前各类AWS产品的具体配置方案。大家能够以图形化方式查看各项历史趋势数据,其中还提供一套有趣的热门程度图、帮助我们更好地制定容量规划决策。

Datapipe亦能够显示当前运行实例随时间推移而出现的各种变化,这在我们此次评测的各类云成本核算服务当中算是一大独特优势。

除此之外,我们还能从中获得面向账户的独特安全评估结论。Datapipe还能帮助大家根据过往账户历史记录找到其它应当购买的必要实例。我们可以将多个AWS账户合并为同一套信息仪表板,从而利用Datapipe对其进行整体管理。

RightScale的PlanForCloud.com

RightScale公司拥有自己的云管理与分析业务,并通过RightScale Cloud Analytics这一捆绑工具集进行整体销售。IT部门可以申请为期六十天的免费试用,但这项服务事实上主要面向每月云服务使用成本高于6000美元的大型企业。RightScale公司的PlanForCloud服务采用位于英格兰的基础设施作为支持,属于其产品体系中的免费分支,且能够利用该公司分析平台所收集到的信息内容。

大家首先要做的是将多种部署场景汇总起来,这样各位就能够基于此类假设作出敏感性分析。PlanforCloud目前支持六家云服务供应商,它们分别为AWS、Rackspace、Azure、Google Cloud、SoftLayer以及惠普云服务。大家能够以访客身份进行登录,并利用其三层式Web应用场景作为示例了解其起效方式。

PlanforCloud部署场景的第一步是提供一套模型,在这里大家需要选择自己所购买的特定虚拟服务器、内存及CPU等附加资源,而后指定与实际情况相符的规模增长模式。这套场景当中包含另外五种标签,大家可以借此添加存储库、数据库、与云环境相关的数据传入与传出、特定支持规划以及各类杂项费用指标。

其中支持计划标签最值得大家予以关注,如果大家有意购买额外的技术支持服务、那么这部分汇总信息绝对值得认真参考。不过该服务仅适用于AWS、谷歌、惠普以及Rackspace云产品。

如果大家还需要更多服务,则可以创建一个免费账户并将自己的预设场景保存在其中,这样就能随时加以查看、并选择除美元之外的其它结算货币了解自己的成本分析结果。

一旦大家在服务器列表当中添加了可用实例项目,PlanforCloud将能够生成一份为期三年的成本报告,显示成本总额由哪些指标所构成。而更重要的是,其中还将说明每个月之间这些成本的变化情况。这项功能在其它任何云服务培训费服务中都找不到替代方案。

最后,大家可以将来自每家服务供应商的使用计划在可用实例当中进行变更,并了解这会给实际使用成本带来哪些影响。

与Datapipe类似,大家同样可以登录到自己的AWS(或者RightScale)账户并将自己的现有配置直接导入至PlanforCloud工具当中。

PlanForCloud的一大突出优势在于,它允许大家将来自六家服务供应商的各类服务进行混搭与匹配,并以综合性方式构建起部署场景。这项功能非常有趣,而且除其之外其它成本核算服务都无法提供可资替代的方案。

不过相较而言,PlanForCloud的报表显得有些简陋,大家能够从其中快速看到哪家服务供应商在使用特定配置方案时能够提供成本最低的实例方案,例如惠普的“三倍大”产品能够以每小时90美分的成本提供32个虚拟CPU,这一数字要比任何AWS实例都更具价格竞争力。

备注:(1)CloudSpectator的报告涵盖多家不同服务供应商,但其交互式工具只适用于其中七家供应商。

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