这本该是云架构师的活。Mof 从成本入手,把国内外多云归一、看清、降下来,再用 AI 补上架构师的判断——这就是 MOFIS。
我们最初想做的是 DevOps 工具,但很快发现赛道已经拥挤。转向 FinOps 时,凭着做云架构师的经验,我们意识到一件事:对用户来说,成本几乎永远是第一位的——很多国内团队为了省钱,甚至甘愿切换云厂商。
可真要优化、管理云成本,用户往往无从下手;而架构师若不了解对方业务,也给不出真正合适的方案。 所以最终还是得客户自己来做决策——他们需要的,是一套可信的数据和顺手的工具,而不是一堆看不懂的账单。这就是 Mof 的出发点。
这些年我们把最大的力气花在了数据的采集与清洗和清晰的产品体验上。至于 Right Sizing 这类优化建议, 过去机器给的建议客户并不买账——因为机器不懂他们的业务。而 AI 时代来了,这件事完全可以交给 AI: 我们提供数据与能力,让 AI 来给方案。于是有了 MOFIS(AI 云架构师)。
前 AWS 研发工程师、腾讯云资深解决方案架构师,为苹果、小红书、浦发银行、OPPO 等 100+ 企业提供过上百种云方案,曾带队研发降本增效平台为团队提效 3 倍、降本 30%+;rk-boot 微服务框架作者。大连理工软件工程学士,伊利诺伊理工(美国)计算机科学硕士。
前亚马逊(美国)研发工程师,负责金融大数据平台、每日处理 10 亿+ 条数据;前百度理财平台、腾讯云资深研发,曾负责腾讯云在开源部署平台 Spinnaker 上的子模块。大连理工软件工程学士,匹兹堡大学(美国)计算机科学研究生。

