राय: आंद्रेसेन होरोविट्ज़ बादल के बारे में गलत है

अपनी एंटरप्राइज़ डेटा तकनीक और रणनीति को ऊपर उठाएं रूपांतरण 2021.


यह पोस्ट ग्राहक FinOps के निदेशक रिच होयर द्वारा लिखी गई थी सदा, एक व्यापार और प्रौद्योगिकी सेवा प्रदाता।

में क्लाउड की लागत, एक ट्रिलियन-डॉलर विरोधाभास Para, आंद्रेसेन होरोविट्ज़ कैपिटल मैनेजमेंट की सारा वांग और मार्टिन कैसाडो ने ड्रॉपबॉक्स के अपने सार्वजनिक क्लाउड परिनियोजन को बंद करने और डेटासेंटर पर लौटने के मामले पर प्रकाश डाला। वांग और कैसाडो ने इस तथ्य को एक्सट्रपलेशन किया कि ड्रॉपबॉक्स और अन्य उद्यमों ने व्यापक क्लाउड-उपभोग वाले पारिस्थितिकी तंत्र में अपने कुछ या सभी क्लाउड परिनियोजन पर रोक लगाकर 50% या उससे अधिक की बचत का एहसास किया। वांग और कैसाडो का निष्कर्ष? पब्लिक क्लाउड लीगेसी डेटा सेंटर परिवेशों के सापेक्ष अधिकांश उद्यमों के लिए बुनियादी ढांचे की लागत को दोगुना करने से भी अधिक है।

दुर्भाग्य से, लेख में कई सामान्य गलत धारणाएं हैं। 800 से अधिक क्लाउड वातावरणों का समर्थन करने वाले चिकित्सकों के रूप में, हम जीवन के हर चरण में तैनाती देखते हैं – वास्तुकला (योजना) चरण से लेकर लंबी अवधि की तैनाती तक जो पहले से ही सावधानीपूर्वक लक्षित अनुकूलन के कई दौर के अधीन हैं। हमारे विचार में, क्लाउड की तुलना में ऑन-प्रिमाइसेस वातावरण संचालित करने के लिए सस्ता है या नहीं, इस पर एक सामान्यीकृत बहस अविश्वसनीय रूप से सरल है।

अधिकांश मामलों में डेटासेंटर परिनियोजन की तुलना में अच्छी तरह से संरचित और अच्छी तरह से संचालित क्लाउड परिनियोजन अत्यधिक सफल होंगे। हालांकि, “अत्यधिक सफल” का अर्थ कम खर्चीला हो सकता है या नहीं भी हो सकता है। क्लाउड की लागत बनाम डेटासेंटर की लागत के बीच एक विलक्षण तुलना को एक अलग विश्लेषण के रूप में नहीं बनाया जाना चाहिए। इसके बजाय, लागतों के एक सेट बनाम विकल्प के अंतर ROI का विश्लेषण करना महत्वपूर्ण है। हालांकि यह किसी भी खर्च के लिए सही है, यह सार्वजनिक क्लाउड के लिए दोगुना सच है, क्योंकि प्रवासन का राजस्व पर गहरा प्रभाव पड़ सकता है। वास्तव में, क्लाउड के प्रमुख लाभ अक्सर राजस्व से संबंधित होते हैं, लागत से नहीं।

राजस्व बढ़ाने के लिए क्लाउड की क्षमता के दो सामान्य उदाहरण:

  • समय-समय पर बाजार चक्रों का त्वरण
  • राजस्व वृद्धि पर कब्जा करने के लिए बुनियादी ढांचे (अंदर या यहां तक ​​कि भौगोलिक क्षेत्रों में) में तेजी से विस्तार की संभावना

दोनों से जुड़ी राजस्व वृद्धि महत्वपूर्ण मात्रा में क्लाउड के लिए किसी भी सैद्धांतिक लागत प्रीमियम से अधिक हो सकती है, जिसके परिणामस्वरूप इन तकनीकों को अच्छी तरह से लागू किए जाने पर निवेश पर बहुत आकर्षक रिटर्न मिलता है।

अल्पकालिक सोच अल्पकालिक परिणाम लाती है

वांग और कैसाडो के दावे के लिए एक सरलीकृत प्रतिरूप हमारे तर्क को स्पष्ट कर देगा। मान लीजिए कि एक निजी इक्विटी फर्म एक विनिर्माण कंपनी से संपर्क करती है और उन्हें सलाह देती है कि वे अपने कारखाने के आधे हिस्से को बंद करके राजस्व मीट्रिक की लागत को आधा कर सकते हैं। अगर वे इस सलाह का पालन करते हैं तो उत्पादन की मात्रा का क्या होगा? राजस्व का क्या होता है? यदि संयंत्र क्षमता पर या उसके पास चल रहा था, तो उनकी उत्पादन क्षमता – और इसलिए उनका राजस्व – भी आधा हो जाएगा। अब कल्पना करें कि उनके द्वारा बंद किए गए कारखाने के आधे हिस्से में वास्तव में सबसे अधिक उत्पादक असेंबली लाइनें थीं। उनकी लागत आधी हो गई है, लेकिन उनके राजस्व में और गिरावट आएगी। इस दृष्टिकोण के परिणामस्वरूप कुछ अनुकूल निकट-अवधि के वित्तीय परिणाम हो सकते हैं, लेकिन लंबी अवधि के लक्ष्य वाले निवेशक राजस्व गिरने पर इसे सड़क पर नीचे ले जाने जा रहे हैं। यदि कोई उद्यम लागत बचाने के लिए क्लाउड पर टिका है, तो उनका समय-दर-बाजार या राजस्व लोच कैसे प्रभावित हो सकता है? कौन से अवसर छूटे होंगे? इन गतिशीलता पर विचार किया जाना चाहिए, और इसका मतलब है कि आरओआई का विश्लेषण करना, बिक्री की लागत या बेची गई वस्तुओं की लागत जैसे अलग-अलग मीट्रिक नहीं।

ड्रॉपबॉक्स प्रत्यावर्तन: सांख्यिकीय चेरी-पिकिंग

इसके अलावा, क्लाउड उपभोक्ताओं के व्यापक पारिस्थितिकी क्षेत्र में सफल प्रत्यावर्तन के परिणामों को एक्सट्रपलेशन करके, लेखक इस धारणा के साथ पूरी तरह से बहुत अधिक स्वतंत्रता लेते हैं कि लागत के नजरिए से एक क्लाउड परिनियोजन की तुलना दूसरे के साथ आसानी से की जा सकती है।

सार्वजनिक क्लाउड की वास्तविक “लागत” का एक कार्य है:

  • विशिष्ट कार्यभार के लिए क्लाउड की उपयुक्तता
  • वास्तुकला
  • कुशल संचालन

परिभाषा के अनुसार, क्लाउड परिनियोजन जिन्हें सफलतापूर्वक प्रत्यावर्तित किया गया था, इनमें से कुछ या सभी आयामों के साथ विफल रहे, जैसा कि उनके सफल प्रत्यावर्तन द्वारा प्रत्यक्ष रूप से प्रमाणित किया गया है। लेकिन उन मामलों में भी जहां प्रत्यावर्तन को सफल माना गया था, यह शायद ही निश्चित है कि प्रत्यावर्तन सबसे अच्छा विकल्प था। उदाहरण के लिए, यदि क्लाउड परिनियोजन खराब रूप से संरचित था और/या लगभग पूरी तरह से लिफ्ट-एंड-शिफ्ट वर्कलोड पर आधारित था, तो क्या उन वर्कलोड को डेटासेंटर में वापस करने के बजाय क्लाउड-नेटिव में रिफैक्टर किया जा सकता था? हमने ऐसे मामलों में 90% या उससे अधिक की बचत देखी है। क्लाउड उपभोक्ताओं के व्यापक ब्रह्मांड में “सफल” प्रत्यावर्तन मामलों में “बचत का एहसास” को एक्सट्रपलेशन करने के लिए और इस तरह यह निष्कर्ष निकालना कि अधिकांश या सभी क्लाउड परिनियोजन समान विफलताएं तर्क के थोक बैकफायर का प्रतिनिधित्व करते हैं। तथ्य यह है कि ये परिनियोजन खराब रूप से संरचित थे या ऑन-प्रिमाइसेस चलाने के लिए बेहतर अनुकूल थे, इसका मतलब यह नहीं है कि सभी क्लाउड वर्कलोड हैं। यदि अधिकांश क्लाउड परिनियोजन के परिणाम इस प्रतिकूल होते हैं, तो बादल पर भगदड़ शुरू नहीं होती और आज भी जारी नहीं रहती।

चिंता न करें, आप अपने बुनियादी ढांचे के खर्च के आधे से ज्यादा खर्च नहीं कर रहे हैं

आधुनिक उद्यमों के लिए, सवाल “क्लाउड बनाम डेटासेंटर” नहीं है, बल्कि “क्लाउड के लिए कौन सा वर्कलोड है, डेटासेंटर के लिए कौन सा वर्कलोड है?” इस निर्णय का विश्लेषण करने के लिए प्रक्रिया के चरणों में निम्नलिखित प्रश्न पूछना शामिल है:

  1. लोच, भू-लचीलापन, या तकनीकी नवाचार क्लाउड ऑफ़र से कौन से कार्यभार लाभान्वित होते हैं? यदि माइग्रेट किया गया है या वर्तमान में केवल क्लाउड में दी जाने वाली नवीन नई सेवाओं पर निर्भर है तो कौन से कार्यभार वास्तव में “उतार” सकते हैं? सार्वजनिक क्लाउड पर चलने के लिए ये सबसे अच्छे उम्मीदवार हैं।
  2. क्या मौजूदा या नियोजित वर्कलोड जहां संभव हो, क्लाउड-देशी प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने के लिए तैयार किए गए हैं, या वे डेटासेंटर बुनियादी ढांचे के क्लोनों को उठाकर स्थानांतरित कर रहे हैं? यदि उन्हें डेटासेंटर में 1:1 क्लोन किया जा सकता है, तो कंपनियों को हमेशा क्लाउड-नेटिव तकनीकों का लाभ उठाने के लिए कार्यभार को फिर से तैयार करने पर विचार करना चाहिए। उदाहरण के लिए, आप अपने Hadoop को क्लाउड में वैसे ही स्थानांतरित कर सकते हैं, लेकिन हमने देखा है कि समान क्वेरी BigQuery में 73x तेज़ी से चलती हैं। आप VMs पर चलते रह सकते हैं, लेकिन आप कंटेनरों में रिफैक्टरिंग करके 60% बचा सकते हैं। आप CPU पर अपने टेराफ्लॉप्स के साथ रह सकते हैं, लेकिन आप TPUv4 पर एक एक्सफ़्लॉप (हाँ, यह 1,000,000x तेज़) प्राप्त कर सकते हैं।
  3. क्‍या क्‍लाउड में इन्‍फ्रास्‍ट्रक्‍चर खर्च के ROI को मापा जा रहा है और समय-समय पर समान अवसंरचना लागत के मॉडल की तुलना में? और इसके विपरीत? यह सत्यापित करने के लिए नियमित सत्यापन किया जाना चाहिए कि ऑन-प्रिमाइसेस और सार्वजनिक क्लाउड वर्कलोड का सही मिश्रण बनाए रखा जा रहा है। गंभीर रूप से, आरओआई विश्लेषण में एक विकल्प के राजस्व अवसर लागतों को दूसरे पर शामिल करना चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि प्रत्यावर्तन के लिए एक कार्यभार पर विचार किया जा रहा है, तो मॉडल को राजस्व में गिरावट का कारक होना चाहिए जो कि क्लाउड की लोच को समाप्त करके लगाया जाएगा और जिससे बाजार में समय धीमा हो जाएगा, जिससे राजस्व खिलने के बजाय स्टॉक-आउट हो जाएगा, आदि।
  4. क्या सार्वजनिक क्लाउड अवसंरचना के संचालन के लिए सर्वोत्तम-इन-क्लास प्रथाओं का पालन किया जा रहा है? क्या एक अच्छी तरह से प्रशिक्षित और सुसज्जित FinOps टीम की स्थापना की गई है?

यदि आप सार्वजनिक क्लाउड में बड़े कार्यभार चला रहे हैं, तो घबराने का समय नहीं है। इसकी अत्यधिक संभावना नहीं है कि आप अपने बुनियादी ढांचे की लागत का आधा या दो-तिहाई हिस्सा क्लाउड में चलाकर बर्बाद कर रहे हैं, इसके लिए बिना किसी वृद्धिशील लाभ के। ऊपर दिए गए दिशा-निर्देशों का पालन करके, आप सुनिश्चित कर सकते हैं कि अकेले लागत पर टनल विजन के परिणामस्वरूप आपके क्लाउड और ऑन-प्रिमाइसेस दोनों ही परिनियोजन सफल हैं, बिना किसी एक या दूसरे से बाहर निकले।

SADA में FinOps समूह के निदेशक के रूप में, Rich Hoyer ग्राहकों को उनकी Google क्लाउड सेवाओं की निगरानी, ​​माप और मूल्य में सुधार करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन की गई सेवाओं का विकास और वितरण करता है।

वेंचरबीट

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