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今天我們講講云廠商的核心利益——如何掙錢。
公開談這類內(nèi)容需要脫敏，我提及的推導(dǎo)過程和詳細(xì)數(shù)字都以公網(wǎng)公開報價為準(zhǔn)，不會涉及現(xiàn)在和過去工作單位的經(jīng)營狀況;因為只用常識推導(dǎo)不涉及具體技術(shù)，也給業(yè)內(nèi)同行留足了用自身技術(shù)繼續(xù)解釋的空間。
云計算產(chǎn)品繁多，IaaS層云產(chǎn)品是按資源池付費，要先看超賣比再看市場價，PaaS服務(wù)是按量付費，直接看成本和市場價的區(qū)別。
IaaS云資源的超賣—— CPU、內(nèi)存、硬盤和帶寬
云計算超賣和機(jī)票超售差不多，即你實際售出的資源數(shù)量，大于實際擁有的資源數(shù)量，賭的就是客戶不會100%用滿。
做云計算成本預(yù)估首先要考慮到資源超賣，但超賣是一門學(xué)問，超賣不同資源的后果完全不同。IaaS層從硬件開銷角度看只有四類資源：CPU、內(nèi)存、硬盤和帶寬，每種資源的超賣策略和影響都不同。
首先說CPU可以放心超售，只有極個別高算力用戶會受CPU超售的影響，就算過度超售也不會宕機(jī)。但是CPU資源默認(rèn)就很充足，用不盡的資源沒必要過分超售。
內(nèi)存超賣天生就是個無解的話題，超賣內(nèi)存會帶來的巨大性能開銷，只要國內(nèi)想長期正規(guī)運(yùn)營的廠商，只要不是低配的個人機(jī)型，都沒人敢動超賣內(nèi)存的主意。
云硬盤超賣一般說的是類似Ceph+SSD的網(wǎng)絡(luò)塊存儲，本地盤既沒油水又沒必要超賣。網(wǎng)絡(luò)塊存儲有共享IOPS的優(yōu)勢，可以“延遲分配”給客戶硬盤，即客戶買個600G的云硬盤只用了1G，則實際上只占有用了1.1G的磁盤空間，等驅(qū)動要寫入新空間時再擴(kuò)大到1.2、1.3G。這樣做的初始超賣比非常高，但后續(xù)會越來越接近真實售賣容量，而且客戶只刪除數(shù)據(jù)不會回收硬盤空間。這種超賣的風(fēng)險是直接鎖死存儲引發(fā)計算群集宕機(jī)，所以云硬盤超賣比要靠運(yùn)營人員藝高人膽大。
公網(wǎng)帶寬的超賣風(fēng)險和IDC運(yùn)維差不多，帶寬越小的客戶超賣潛力越大，假設(shè)客戶買5M帶寬日常能用1M就不錯了，但客戶買10G帶寬很可能會用夠9.5G。
云主機(jī)的成本和售價分析—— 云主機(jī)和RDS，賬面上利潤豐厚
我們先拿云主機(jī)和RDS進(jìn)行成本和售價分析，看他們默認(rèn)虧不虧。我們選16G內(nèi)存的典型配置(備注1)，云主機(jī)4C16G配置是每月￥550，RDS選16G內(nèi)存機(jī)型是每月￥1800。Mysql RDS默認(rèn)做了主從雙實例內(nèi)存占用翻倍，而且還有其他內(nèi)存開銷，所以實際成本和云主機(jī)差不多。
一臺主流配置(備注2)的服務(wù)器硬件造價不超過5.5萬元，每月機(jī)柜成本約為400元，按照3-4年硬件折舊周期，服務(wù)器和機(jī)柜成本每月成本在1500-1800之間。假設(shè)該服務(wù)器虛擬出8臺16G內(nèi)存的虛擬機(jī)，按媒體價每月產(chǎn)生的收入是4400元，從賬面來看云計算資源即使不做任何超賣都有充足利潤。
但是規(guī)模大的阿里云至今未實現(xiàn)收支平衡，其他云廠商也沒有說盈利的。這里既有人員、市場等其他成本，但一個重要原因是云計算行業(yè)有個叫“資源閑置”的吞金怪獸。大批量采購硬件的過程中就有資源浪費，而客戶可以按需申請?zhí)摍C(jī)也要預(yù)留大量資源，而損失大的場景來自大客戶突然流失帶來資源閑置。
中小型云廠商客戶關(guān)系固定較少出現(xiàn)資源閑置的，甚至說中小廠商會早實現(xiàn)盈利。如果按照項目制建設(shè)和擴(kuò)容私有云平臺，那會有固定客戶來負(fù)擔(dān)整個維保周期的費用。大型公有云平臺反而拉不下面子，心虛嘴硬的大喊來去自由按需付費，但正如我在上一篇文章所說的，按需付費的代價就是或者所有客戶分擔(dān)空置資源的開銷，或者客戶想買資源的時候。
AWS的競價實例從一定程度上緩解了此類問題，但大部分用戶業(yè)務(wù)不能用競價實例，而且友商跟進(jìn)后競價實例價格會繼續(xù)跳水。很多云平臺看資源實在是閑置可惜，一般就做促銷拉過來小客戶，然后友商的資源又該空置起來了。
云存儲的成本和售價分析—— 云硬盤和對象存儲，副本就是成本
云存儲資源分為兩種，IaaS層的云硬盤和PaaS層的對象存儲(當(dāng)然有些人把對象存儲是劃分在IaaS里面的)。
典型的云硬盤我們選600G中高速云盤，價格是每月180元，四年折舊客戶總支出是8600元。但三副本SSD的硬件成本得有10000塊(備注3)，云硬盤資源就是靠著延遲分配空間來保證賺錢的，延遲分配還能降低資源閑置風(fēng)險。但是遇到大硬盤快速寫滿的客戶，云平臺不僅虧錢還要承擔(dān)群集超賣后崩潰的風(fēng)險，這類客戶該引導(dǎo)到對象存儲。
對象存儲是個PaaS服務(wù)，其不存在超賣但也要預(yù)留資源保證始終可寫入。各家技術(shù)有高低，我們按照理想化場景來算，磁盤的成本占整個群集成本的一半(備注4)，已知一塊4T盤的價格是1000元，如果按照3年折舊給客戶做單點三副本群集，每T每月成本是64元(備注5)，當(dāng)前公開售價120元是不虧的。但如果做多地容災(zāi)三副本就抗不住成本了，必須得用多機(jī)房糾刪碼技術(shù)。
網(wǎng)絡(luò)的成本和售價分析—— IP地址和帶寬，哪個更有貓膩
網(wǎng)絡(luò)成本首先要說IP地址，因為IP地址是一次性買斷的資源，云計算廠商沒有后續(xù)投入，IP占用收費就是在逐步收回購買IP段的投資。
到帶寬部分，一般5M以下小帶寬售價是25元/M/月，5M-200M帶寬售價是80元，200M以上走定制訂單不公開報價。業(yè)內(nèi)均價來看，代播靜態(tài)BGP的成本是100元左右，動態(tài)真BGP的成本是300元以上。廠商成本到客戶售價之間的價格鴻溝靠的就是帶寬超賣來填平的。筆者親眼觀測幾個IDC做的小群集里，小帶寬用戶的帶寬超賣比超過了70倍，5-200M帶寬超賣比能到3-5倍，而每個大于200M的帶寬訂單的價格都是秘密。
其他涉及成本利潤的問題—— 融合、維護(hù)、數(shù)據(jù)運(yùn)營
本文算利潤時不關(guān)注包年甚至包三年的預(yù)售折扣，因為虛擬化的硬件也在降價和升級，而且提前一次性繳費有額外金融收益，長周期客戶的維護(hù)成本也會降低，終實際利潤率和客戶按月付費差不多。
國內(nèi)云平臺即使關(guān)機(jī)也要按照開機(jī)收取CPU內(nèi)存費用，那是因為“理論上”(備注6)客戶關(guān)機(jī)了也保留內(nèi)存準(zhǔn)備再次啟動，如果客戶很在意云平臺的關(guān)機(jī)持有成本，完全可以將主機(jī)制作鏡像后刪除。國外廠商不保證下次系統(tǒng)肯定有內(nèi)存可以開機(jī)，甚至IP都會開機(jī)時更換，所以不是國內(nèi)廠商太貪婪，而是國外廠商的承諾更經(jīng)濟(jì)。
精算自建CDN的成本和利潤的文章已經(jīng)有很多了，我這里只提一下融合CDN的核心競爭力。融合CDN看似毫無科技含量的二道販子，融合采購的成本也比自建節(jié)點更高。但融合CDN沒有節(jié)點帶寬空置成本，即融合CDN沒必要為短時間的帶寬峰值做幾十G的帶寬擴(kuò)容，也不會因為擴(kuò)容帶寬不合算而降低服務(wù)質(zhì)量。
融合云計算看似能像融合CDN一樣降低資源池空置率，但云主機(jī)和云容器沒那么好搬，我們只能等到 Serverless 成為行業(yè)事實標(biāo)準(zhǔn)以后，才能玩像融合CDN一樣的融合云計算。
正如上一篇采購篇說的，一個云廠商就是半個IT業(yè)，企業(yè)IT咨詢服務(wù)是未來行業(yè)的營收突破點。當(dāng)前云計算客戶還是價格敏感型，而且客戶還自有IT技術(shù)人才，導(dǎo)致云廠商不敢報出來四千一人日的價格。但是隨著高增值客戶的增加，以及客戶技術(shù)團(tuán)隊將精力徹底轉(zhuǎn)向業(yè)務(wù)邏輯，企業(yè)服務(wù)會成為比資源販?zhǔn)鄹匾睦麧櫧M成部分。
總有一些云平臺異想天開，想通過插手用戶運(yùn)營和用戶數(shù)據(jù)的方式實現(xiàn)盈利，我認(rèn)為這是想多了，那么多IDC和CDN有誰成功控制過自己的客戶?云計算市場一開場就是激烈競爭，云平臺根本沒控制客戶的議價權(quán)，黑產(chǎn)偷到的數(shù)據(jù)也沒法寫到財報里。
如何面對各類客戶—— 小客戶、性價比優(yōu)先客戶和服務(wù)優(yōu)先客戶
在云計算廠商來看，客戶可以分為小客戶、性價比優(yōu)先的客戶和服務(wù)優(yōu)先的客戶，看完下文大家會覺得賣云計算和賣IDC的方式一樣。
首先看小客戶，大都是初始創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊或者個人站長，這類客戶就像買散U共享帶寬的IDC用戶一樣帶寬超賣比極高，但云平臺的壓力主要是單價低、壓榨硬件極限、服務(wù)成本過大，云平臺一年辛辛苦苦賺20塊錢，客戶發(fā)個投訴微博就全毀了。
大公司如果用toC的霸王條款欺壓小客戶，會是自毀形象影響打其他大單，而且蠻橫客服會誤傷大中型客戶，大公司如果把每個小客戶都做高標(biāo)準(zhǔn)支持，成本根本扛不住，而且會遇到各種碰瓷專業(yè)戶。這類客戶還是留給運(yùn)營成本更低的小IDC云吧，他們的運(yùn)營成本和策略更靈活。
各大云平臺不用為了小客戶的成長潛力而強(qiáng)拉到自己平臺，乙方自認(rèn)為養(yǎng)大了甲方是白癡的自作多情。企業(yè)間的生意永遠(yuǎn)只是生意，小客戶規(guī)模變大會更有議價能力去挑選供應(yīng)商。吸引小客戶不如影響小客戶，做好中立的云培訓(xùn)和宣講維持圈內(nèi)的高大上形象，放出順手的免費工具包實幫朋友們解決問題，結(jié)下單純的善緣比被客戶邊用邊罵能走到更遠(yuǎn)。
性價比優(yōu)先的大客戶其實挺好相處的，對方就是想找個物美價廉的供應(yīng)商，云平臺該學(xué)學(xué)自己的服務(wù)器供應(yīng)商，他們怎么能做到超低利潤運(yùn)行的?如果講不清產(chǎn)品性價比是營銷線的責(zé)任;如果產(chǎn)品性價比確實不夠那就讓技術(shù)團(tuán)隊改進(jìn);如果友商燒錢賺客戶，那友情提示一下客戶不要簽強(qiáng)捆綁的合同;如果客戶一定要極限低價，那客戶必須用法務(wù)合同承諾不讓云平臺承擔(dān)資源空置等風(fēng)險，不簽合同的時候云平臺連條內(nèi)存都不會買。
服務(wù)優(yōu)先的大客戶會善意保證云平臺的利潤，云平臺必須以穩(wěn)定服務(wù)、承擔(dān)責(zé)任、工作減壓、技術(shù)引導(dǎo)、幫忙捧場等方式回報客戶。這類客戶也并不都是國企，很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也不在意云計算成本占總成本的5%還是7%，能提供穩(wěn)定的服務(wù)總好過燒錢促銷的時候業(yè)務(wù)宕機(jī)。
目前以此為賣點的云平臺很少，因為每個客戶都要精耕細(xì)作，中小型云平臺因為法務(wù)、溝通、決策的成本較低，才能通過無限服務(wù)的方式留住客戶，但中小型云平臺需要費力招攬能無限服務(wù)的人才。大型云平臺敢拍板又能拍板的精英還是太少了，終客戶的競爭又變回了售前和方案人才的競爭。
為保證閱讀流暢性，我將大量推導(dǎo)信息引到了文末，有詳細(xì)數(shù)據(jù)推倒熱情的讀者可用看備注。
備注1：云主機(jī)不要選擇低配的1C1G的機(jī)型，那個機(jī)型的超賣比就不是給企業(yè)用戶用的;RDS因為能連帶吸引云主機(jī)等消費，多個廠商對低配RDS有費用補(bǔ)貼，其價格不中立。
備注2：正文說的5.5萬元的物理服務(wù)器的參考配置是： 2*12cpu+256G內(nèi)存 4*800G SSD+2*4T SATA +2*萬兆網(wǎng)卡模塊+附屬網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。5.5萬的服務(wù)器加上每月400元的機(jī)柜成本，3年折舊每月成本是55000/36+400=1927，四年折舊成本是55000/48+400=1545。
備注3：中高速云盤的硬件基礎(chǔ)一般是三副本中檔SSD加上網(wǎng)絡(luò)，標(biāo)記容量800G的硬盤實際可用也就600G。一塊中檔 800G SSD硬盤價格不超過3000，三副本SSD加上其他硬件成本得有10000以上。
備注4：技術(shù)理想環(huán)境下，整個存儲群集80%的硬件成本在存儲節(jié)點，整個存儲節(jié)點70%的硬件成本在磁盤，10%的硬盤空間要預(yù)留等待新寫入，0.8*0.7*0.9=0.504，即磁盤的成本占整個群集成本的一半。
備注5：一個磁盤有10%-20%的空間要預(yù)留做維護(hù)用，4T只能算3.2T可用空間;單盤功耗7瓦加上其他設(shè)備功耗，單盤可以按每月20塊機(jī)架費來算。如果按照3年折舊給客戶做三副本群集，每T每月成本是(1000*3+20*36)*2/3.2/36=64元 ，詳解是 (1000*3 三倍磁盤價格 + 20*36 3年機(jī)柜費)*2 磁盤開銷占總?cè)杭杀?0%/33.2T可用空間/36 客戶分期36個月付款。用三副本做對象存儲是初階浪費硬盤的技術(shù)方法，現(xiàn)在各平臺都已經(jīng)逐步過渡到糾刪碼了。
備注6：理論上客戶關(guān)機(jī)了云平臺也保留內(nèi)存準(zhǔn)備再次啟動，這是守規(guī)矩廠商的做法。實際操作過程中不排除有云平臺冒險“盜賣”關(guān)機(jī)者的內(nèi)存;也不排除有些小型云平臺想“盜賣”但技術(shù)不夠，因為有些技術(shù)實現(xiàn)會帶來的連鎖反應(yīng)會很好玩。
(原標(biāo)題：云計算廠商的那些賺錢“套路”)
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