云计算（Cloud Computing）是指通过互联网交付计算资源的一种方式，包括服务器、存储、数据库、网络、软件以及分析能力等。用户无需自建和维护物理基础设施，而是通过云服务商（如 Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud）按需使用这些资源。 与传统本地部署相比，云计算让企业能够以更低的前期成本、更高的弹性和更快的交付
什么是云成本优化？ 云成本优化是指系统性地识别并实施各种策略，在不降低（甚至提升）应用性能、可用性和可扩展性的前提下，减少不必要的云支出。 这通常包括：分析使用数据以发现未充分利用或处于空闲状态的资源，选择最具性价比的云服务和定价模型，并采用诸如无服务器计算（Serverless）、自动化以及数据生命周期管理等架构最佳实践。其核心目标，是在确保云资源创造最大业务价值的同时，降低
什么是云总体拥有成本（TCO）？ 云总体拥有成本（TCO）用于衡量企业在一段时间内采用云服务所带来的全部财务影响。它不仅包含订阅费用等直接成本，还包括迁移、配置以及长期运维等间接成本。 TCO 是一个基础的财务指标，用来衡量投资回报并判断利润空间——云投入和任何其他业务支出一样，同样需要用 TCO 来评估。 在 云 FinOps 的语境下，
AI 已经不再是“可选项”。它就是新的云——更快、更响、更贵（如果你不控制的话）。Bessemer 风投最新的报告把这一点讲得非常清楚：AI 已经成为云软件的重力中心，并且以一种会惩罚薄弱单位经济性的速度在扩张。——Bessemer Venture Partners 下面是给非风投出身的人一句话翻译：上一波云浪潮用了好几年才重塑预算结构。 这一波 AI 浪潮用几个季度就能做到。Be
AI 的使用成本在今年悄悄爬升，让许多以工程团队为主导的公司措手不及。它看起来不像典型的云成本增长方式：来自 Bedrock 的几笔“神秘”账单、Azure Cognitive Services 的一笔大额收费，再加上几项 Vertex AI 服务 —— 总和突然变得让人不太舒服。 如果你是一个快速迭代的小型或中型团队，你没有时间去精通每一家云厂商的计费细节。你真正需要的只有两件事： 1.
一位兼具 FinOps 思维的 CPO，正在让创新与成本效率保持平衡 人工智能正在重塑产品构建方式，但它也带来了新的成本复杂性 —— 即便是经验丰富的云团队也可能被它打得措手不及。 炫酷的 AI 功能”必须和“云预算”保持沟通。 从 FinOps 视角拆解四类快速演进的 AI 架构：LLM Workflows（大模型工作流） *RAG（检索增强生成）
