云数据库成本效率：FinOps 数据库指南

MofCloud
FinOps
27 Jun, 2025

在应用开发生命周期早期融入 FinOps 实践，有助于主动构建成本效益更高的云基础设施。我们此前已探讨基于虚拟机的应用成本效率架构，本文聚焦如何以成本效率为目标设计云数据库。

阅读本文，了解在应用设计阶段采用最有效的定价与使用策略，如何助力云数据库的精准前期成本估算与优化。

注意：本文不涉及数据分析（Hadoop、Spark、Databricks、Snowflake、BigQuery、EMR）、托管数据存储或流式数据库（S3、Redshift、数据湖、Amazon Timestream），这些服务可能是未来文章的主题。

关注云数据库的成本效率架构设计

根据 IDC 数据，数据库管理系统是云支出中最大且增长最快的领域。63% 的企业已将数据库迁移至云，另有 29% 计划在未来三年内迁移（IDC）。

2022 年，数据库管理系统（DBMS）市场 98% 的增长来自云数据库平台，Gartner（2023 年 6 月）指出，云数据库平台即服务（PaaS）占市场总份额超半数（55%）。从采购数据库许可证和基础设施作为资本支出（CapEx）转为按需付费的云数据库服务作为运营支出（OpEx），使企业只需为实际使用量付费。

云的动态性和近乎无限容量使云数据库使用和支出难以预测。更糟的是，低效数据库架构可能未被察觉，导致云成本大幅上升。为优化资源使用并确保成本可预测，在生产部署前设计成本效率的数据库架构至关重要。

在为云设计数据库工作负载时，需考虑影响总拥有成本和业务成果的若干挑战与风险，包括：

许可证：选择数据库平台前，需评估许可证影响，包括现有供应商合同、许可证排除的功能，以及团队添加新功能的能力（与开源选项相比）。
支持：数据库配置、升级、维护、备份和安全补丁可能成为繁琐任务，若管理不当，可能导致昂贵的停机和额外风险。
服务级别协议（SLAs）：托管云数据库服务通常包含可用性和维护保障，需审阅 SLAs，确保满足当前和未来应用需求。
性能：常见挑战包括网络延迟、数据库垂直或水平扩展限制、低效数据存储/检索、不佳查询设计（如不必要的 SQL 连接和表列宽）、错误索引、碎片化及为加速处理而过度配置资源。
供应商锁定：专有数据库可减少配置、部署和管理云数据库的时间和精力，但可能限制功能、第三方集成、区域可用性、安全性、扩展性和成本选择。
成本管理：云数据库支出的快速增长及云的不可预测性，使成本管理成为 IT 领导者的首要关切。

云数据库定义

云数据库是为公共或混合云环境构建的数据库，协助组织存储、管理和组织数据。云数据库可作为托管数据库即服务（DBaaS）提供，或部署在云虚拟机（VM）上，由内部 IT 团队自行管理。

数据库类型、用例与部署模型

数据库是有组织的数据集合，设计用于高效存储、管理和检索信息。数据库类型各有优势和适用场景，常见类型包括：

关系型数据库（RDBMS）
NoSQL 数据库
面向对象数据库
时间序列数据库
内存数据库
空间数据库
NewSQL 数据库

数据库类型、用例与部署模型

云数据库架构决策的关键输入

开发云部署的应用数据库时，需考虑功能性和韧性等因素，但成本同样至关重要。成本效率的架构设计适用于全新项目、本地应用迁移至云，或现有应用的重新设计与重构。这些输入涵盖组织和技术应用需求的多个方面。

规划数据库实施时，需根据应用方式和需求选择合适的数据库类型并优化其架构。需考虑的因素包括存储数据类型、数据查看或修改频率、支持的用户数量及用户地理分布。

其他应用需求包括响应时间、同步与异步模式、连接存活时间（TTL）、加密、管理、监控指标、集成、应用部署与运维（如 DevOps）。

下表列出在公共云上设计数据库前应思考的多种考虑因素和输入：

考虑因素	需提问的问题	潜在决策
组织核心能力	是否拥有或计划招聘、培训并保留具备所需专长的员工？团队对云原生数据库的经验如何？技术团队对某一数据库类型或品牌经验更丰富？培训是否易获取，团队是否愿意学习新技能？	若缺乏数据库管理员（DBA）、业务分析师或数据运维（DataOps）团队，考虑完全托管的数据库服务，而非低成本自管理选项。
现有应用和数据库	是否有大量专有或遗留数据库？遗留应用是否使用特定数据库品牌？将本地应用迁移至云时，是否可行迁移至其他数据库类型或品牌？	考虑转向更通用的数据库（拥有强大社区和广泛技术劳动力）。为降低云迁移风险，可分阶段迁移或重新架构数据库。
数据库软件安装、部署和运维人员	是否有中央 IT 团队按组织安全政策和标准安装数据库？手动数据库管理（创建、监控、升级、备份）耗时多少？是否有员工执行这些任务？	组织可通过自动化安装和部署数据库，确保高效安全管理，可能涉及内部成本追溯。尽量自动化。若员工有限，完全托管云数据库可能是更好选择，尽管成本较高。
组织一致性需求	是否有企业许可证和支持合同的考虑？新增应用使用特定数据库品牌的边际成本是多少？内部是否围绕某数据库类型或品牌形成专长社区？能否轻松实现和测试通用“非功能”能力？	新数据库品牌和方式的许可成本对边缘应用可能是合理的。员工分配灵活性和数据库一致性具有价值。考虑高可用性（HA）、灾难恢复（DR）、性能、可维护性、可靠性和扩展性等非功能能力。
持续数据库软件补丁	数据库软件更新如何部署？应用对高优先级补丁安装所需的停机是否敏感？	若发现数据库软件漏洞，需快速应用补丁以防数据丢失或泄露。
运营成本	直接迁移（lift-and-shift）是否存在成本风险？组织是否有大量技术专才用于持续监控、管理和运维？	运营故障排查可能需额外可见性，或专用可观测性工具。
支持	应用或供应商是否支持其他数据库选项？	若应用需求变化，是否可使用更低成本的替代方案？
部署时间	支持应用的数据库部署时间表如何？	规划数据库、索引等，动态创建数据库与使用现有数据库表相比。
应用生命周期	非经常性工程（NRE）与持续成本的预期如何？	若数据库仅用于一个月质量保证（QA）测试，而非持续应用，运营成本可能不是架构或效率的关键驱动因素。
许可	是否有可带到云的自带许可证（BYOL），或可加入企业最终用户许可协议（EULA），以避免许可证审计、容器许可或云服务商 PaaS 包含许可的问题？是否有企业许可证可 BYOL？	若组织已有数据库许可证或支持特定 RDBMS 的内部能力，可能不鼓励其他数据库平台。若支付固定数量许可证，未来五年企业许可协议（ELA）可能限制超出数量。
预测应用/数据库使用增长	数据运维团队扩展数据库的速度如何？使用增长时成本如何上升？	水平扩展数据库可动态增减计算和存储容量，但管理更复杂。垂直扩展数据库部署更快，但扩展灵活性较低。
性能	服务级别协议（SLAs）是什么？	消费信贷机构可能要求 200 毫秒 SLA 以交付就业验证和信用报告。
投资回报率（ROI）	能否衡量数据库价值？是否有单位成本和单位经济的可见性？	共享数据库架构可能更高效，但难以将成本归因于单个应用、用户、项目或团队。
数据库“原生功能”	数据库本身是否有构建应用所需的功能？	开发团队可选择数据库外的业务逻辑，使数据库层替换或升级更简单。
合规性认证	应用是否需要安全或合规认证，如 SOC2、HIPAA、HITRUST？	选择云上合规的数据库解决方案（如 HIPAA 合规的 AWS DynamoDB、RDS）。
高可用性（HA）和灾难恢复（DR）	应用可用性是否有服务级别协议（SLAs）？若发生中断，数据库恢复速度需多快？	关键应用（如医院急诊室应用、执行仪表板、期末财务分析、每日批处理记录更新）对可用性要求和成本差异较大。

实现成本效率的架构决策

选择云数据库架构时，需考虑直接影响构建、部署和运营应用生命周期成本的关键决策。每种数据库类型有其独特优缺点，选择取决于应用或系统的具体要求、用例范围及关键场景。

云服务商提供详细指导，说明哪些数据库类型和部署模型适用于特定场景。以下是一些实用链接：

数据库部署模型

IaaS 数据库与数据库即服务（DBaaS）

在基础设施即服务（IaaS）模型中，客户在云上运行数据库，基于计算实例（如 Amazon EC2、Google Compute Engine 或 Microsoft Azure 虚拟机），类似本地数据中心，保留完全的管理和运营控制。这种控制需求可能源于定制化或监管约束。客户需负责安装、配置和维护数据库软件。

在数据库即服务（DBaaS）模型中，客户可直接从云服务提供商使用完全托管的数据库（如 AWS 的 RDS、GCP 的 Cloud SQL 或 Azure 的托管 SQL 实例），或通过云市场从第三方 SaaS 供应商获取。在该模型中，云提供商或第三方负责数据库的大部分管理和运维任务。

下表展示 IaaS 和 PaaS 模型中具体任务的责任分配：

功能	IaaS 模型责任	PaaS 模型责任
数据库优化	客户	客户
扩展	客户，自定义配置	基于策略，自动化
高可用性（HA）和冗余	客户，自定义配置	云提供商提供功能，客户配置
监控 - 技术	客户，自定义配置	云提供商提供
监控 - 成本	客户，自定义配置	云提供商提供有限功能
备份	客户，自定义配置	云提供商提供功能，客户配置
数据库补丁和安全	客户，自定义配置	云提供商提供并规定
数据库安装	客户，自定义配置	云提供商提供
操作系统安装、补丁和安全	客户，自定义配置	云提供商提供
硬件和物理服务器	云提供商提供	云提供商提供
底层基础设施（电源、网络、冷却）	云提供商提供	云提供商提供

通常，云服务商 PaaS 实例成本高于同等 IaaS 实例，即便剔除隐含的许可成本。然而，PaaS 提供的功能可节省人工（如系统数据库管理员，DBA）。此外，PaaS 强制按计划补丁，可能提升合规性和安全性。建议组织在评估 PaaS 与 IaaS 时，仔细权衡所有成本与收益。客户应检查表格中“云提供商提供”的功能，判断 PaaS 服务是否满足需求。若需额外功能，可能影响选择 PaaS 或常规 IaaS 实现。

经验表明，IaaS 云数据库在需要严格应用要求、细粒度控制和生命周期管理，或特定监管要求的环境中更受欢迎（如银行和金融机构的大型数据库部署）。PaaS 数据库在现代绿地网络规模架构和部署中更常见，应用动态且能适应数据库版本的频繁更改。

另一决策是组织是否为所有应用标准化使用 PaaS，或逐个应用评估 PaaS 与 IaaS。这更多取决于组织考虑，而非技术因素。

许可模型

将本地数据库许可证迁移至云数据库需谨慎评估。不同许可模型可能导致意外成本或限制。了解许可影响对确保合规和避免罚款至关重要。例如，混合许可优惠可显著降低云数据库工作负载成本。以下是关键考虑因素：

商业 vs 开源数据库：取决于应用或组织需求。
自带许可证（BYOL）（如现有最终用户许可协议，EULA） vs 通过云服务提供商采购许可证。
评估当前许可协议与云数据库解决方案的兼容性。
判断是否需要修改或额外许可证以确保兼容。
考虑云环境的性能调优需求。
实施访问控制措施，有效管理用户权限。
定期审查许可证分配和使用模式，优化利用率。
使用可观测性工具分析数据库使用模式，识别过度配置和未充分利用的数据库。
通过优化频繁或长时间运行的查询和调整索引，提升许可证利用率。

BYOL vs 云服务商许可证

在选择 BYOL、云服务商或市场购买的数据库许可证时，需考虑每个工作负载的预期使用情况：

许可证和支持费用的总成本是多少？了解内部可用许可证的单位成本。
是否有可用许可证？
实例是否 24×7 运行，或更零散运行？云服务商提供的许可证（含支持）在 24×7（每年 8760 小时）运行时成本可能高于每实例 EULA 许可证，但若实例运行时间较短（如“扩展工作时间”，每年 2880 小时，12 小时/工作日），云服务商许可证可能更低成本。
数据库实例是否长期运行？若仅用于测试环境、试验或创新实验，将许可证加入企业协议可能要求组织在协议期限内支付维护费用，远超实际需求。因此，即便云服务商许可证更贵，整体成本可能更低。

组织应根据具体情况详细计算，因单个实例和 BYOL 模型的许可证成本各异。这是与 ITAM、SAM 或采购团队合作，了解数据库及其他许可证成本和可用性的绝佳机会。

采购模型

在云端，可通过多种采购策略实现数据库支出的显著节约，基于长期使用承诺。这包括预留和基于承诺的折扣。为有效实施，需准确估算使用模式，为 24×7 运行的实例（如生产工作负载）采购预留。非生产工作负载通常每天运行 10-12 小时，按需开关。假设非生产每周 5 天、每天 12 小时，每月共 240 小时；生产每月 24×7 共 720 小时。通过此模型，可减少 2/3 的小时数，从而降低成本。

若云实例未正确调整规模，预留过度分配且未充分利用的实例（CPU、内存、存储），问题将加剧。在承诺节省计划或其他承诺项目前，应探索实例的正确调整规模。

治理与工程实践

云拥有与传统数据中心遗留运营模型根本不同的运营模式。

实施一致的云最佳实践，使团队能够基于数据决策。例如：

为数据库实例标记适当的基础设施和应用所有者。
实施策略，识别并通知用户关于未充分利用或过度配置的资源。
管理数据库生命周期（如存储、内存、实例类型、备份）。
选择合适的备份频率和保留策略（例如，对象存储中的数据库备份比托管云数据库便宜 80%）。
通过持续监控使用量和性能，适时调整数据库规模。
选择最具成本效益的数据库存储（例如，标准性能 SSD vs 高 I/O SSD）。
确保自动删除过期快照，遵循保留周期和生命周期。

在云上设计数据库时，根据应用需求优化内存、性能或 I/O。RDS 定价因选择的数据库引擎而异。

探索开发测试环境的无服务器策略，避免应用未运行时的数据库基础设施成本。
单可用区（AZ） vs 多可用区（multi-AZ）部署：仅为符合恢复时间目标（RTO）/恢复点目标（RPO）业务需求的工作负载选择多 AZ。跨 AZ 数据传输和额外目标 AZ 均有成本影响。非生产环境禁用多 AZ，除非必要。

存储类型

云数据库存储成本因云提供商、数据库引擎、存储类型和数据存储区域而异。关系型数据库通常需低延迟存储（如块存储）。对象存储性能较低，常用于归档和备份关系型数据库。

此外，云提供商常基于使用量提供不同定价模型和层级：

对象存储（如 Amazon S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage）：存储大量非结构化数据最具成本效益，适合文件、备份、日志等非关键数据检索场景。
冷存储（如 Amazon S3 Glacier、Google Cloud Storage Coldline、Azure Archive Storage）：为长期数据归档设计，比标准对象存储更经济，但检索时间较长，适合合规或监管要求的罕见访问数据。
关系型数据库存储（如 Amazon RDS、Google Cloud SQL、Azure SQL Database）：通常基于 SSD 或 HDD 存储，比对象存储昂贵，但性能更高。
NoSQL 数据库存储（如 Amazon DynamoDB、Google Cloud Firestore、Azure Cosmos DB）：NoSQL 数据库存储成本通常高于关系型数据库。
内存数据库存储：内存数据库主要在 RAM 中存储数据以加快访问，因内存成本高于磁盘存储，费用较高。

备份

云上数据库备份策略与传统本地数据库备份有所不同，每项架构决策均有成本影响。例如：

本地备份是否足够，或需跨可用区或区域复制？
根据恢复时间目标（RTO）/恢复点目标（RPO）确定备份频率？
备份保留策略如何（基于 RTO/RPO）？
备份数据存储在哪里？EBS 卷、S3 存储桶还是归档存储？
是否利用去重和压缩减少备份大小和存储成本？
是否使用云原生工具和自动化，采用更适合云的备份策略（如时间点快照）？

无服务器数据库

无服务器数据库（如 AWS Aurora）为用户提供底层存储容量，无需配置专用计算资源，可能避免相关成本。查询此类数据库类似于调用 AWS Lambda。备份和韧性策略与传统数据库不同（参考 AWS Aurora 概览）。因此，设计无服务器数据库需考虑这些差异，并评估并发性和安全性需求，因并非所有数据库引擎适合无服务器。

灾难恢复

数据库复制是在不同位置创建和维护多个数据库副本，以确保数据可用性、容错、数据冗余和性能提升。每种灾难恢复相关的复制策略都有成本影响，包括可能因需升级到更强大 DBMS 版本（如 SQL Server 标准版 vs 企业版）导致的许可成本。典型复制策略包括多 AZ 和多区域，采用主从或活跃-活跃配置。

需根据具体用例、工作负载需求、RTO/RPO 要求及数据一致性和可用性选择合适的复制策略。此外，需考虑网络延迟、数据量、应用恢复及复制节点间潜在冲突。灾难恢复测试应涵盖从应用到数据库的端到端流程。还需估算跨区域出口成本（如 Amazon RDS、Azure SQL、Google Cloud SQL）。

自动扩展模型

垂直扩展：通过在更大、更高效的实例上运行数据库，采用扩展方式。垂直扩展通常较简单，但可能需重启数据库，导致临时离线或以有限容量运行（如只读），以扩展存储、内存或处理能力。
水平扩展：通过添加更多同类型实例，分散工作负载，提供无中断的高并发和并行处理、降低延迟、提升速度、弹性（高峰期优化性能，低需求时降低成本）和改进查询性能。
垂直 vs 水平扩展配置取决于数据库和应用类型，并非所有数据库支持两者。

预测

预测云数据库资源使用对按需付费模型下的业务价值交付至关重要。准确预测可制定节省成本策略（如采购预留和承诺、闲置时关闭实例）。但预测极具挑战，需深入了解使用模式及工程与业务团队的广泛协调。因此，应利用“架构良好框架”（AWS、Azure、Google Cloud、Oracle Cloud）最大化成本效率。根据组织和费率优化管理方式，需考虑以下问题：

选定数据库引擎能否在本地和多种云服务商环境部署？
数据库是否可从多种设备、服务和地理位置访问？
数据库能否根据应用消耗需求配置性能并上下扩展？
数据库是否支持多种用户角色和应用，还是仅为单一应用设计？
云数据库资源和许可证预测是否考虑应用使用增长？

角色参与

成本效率的云数据库架构需创新领导力和高技能团队协作。业务需求决定数据库模式及其他架构设计决策，如索引、缓存、复制、维护和灾难恢复。在需求阶段，产品、财务、采购和 FinOps 团队协作，定义衡量数据库效果的关键标准，如查询响应时间（插入、更新、删除）、维护和安全补丁的数据库停机时间、区域可用性和故障转移服务级别协议（SLAs）。

明确业务需求后，额外团队协助定义数据库架构。数据库管理员（DBA）、云架构师、功能架构师、开发人员、云工程师/运维和数据运维（DataOps）评估最有效且成本效益高的数据库选项，以满足业务需求。以下是产品开发时间线示例，展示各阶段涉及的角色。小型组织可能合并这些角色/职责。

角色参与

需求阶段角色与交付物

团队或角色	FinOps 从业者输入	FinOps 交付物
产品	应用愿景、用例、目标、业务指标、SLAs 和预期使用模式	成本分配计划及成功案例
财务	总体应用预算、收入、盈利目标	预计年度产品收入和支出
业务领导	批准业务应用需求、预算、收入和盈利目标	预计年度云应用成本、成本驱动因素和盈亏平衡分析
采购/法律	首选云和软件供应商选择标准、支出承诺、消耗折扣、数据主权和监管要求	预计年度云应用成本
云架构师	可行性、云考虑因素	预计年度云应用成本、分配计划

数据库架构阶段角色与交付物

团队或角色	FinOps 输入	FinOps 交付物
产品	用户角色、期望、故事和客户反馈	云应用成本驱动因素和盈亏平衡分析
财务	应用使用增长预测及效率指标（如每用户、每交易或每会话成本）	云应用成本驱动因素、分配计划及效率指标估算和目标
业务领导	批准应用开发	预计应用利润率、效率目标
采购/法律	软件即服务（SaaS）、现成商用软件（COTS）推荐，应用、数据库、可观测性和软件的购买 vs 新建决策	按时间段和季节（小时、日、周、月、季、年）估算承诺云服务、SaaS 和 COTS 软件使用量
数据库管理员（DBA）	云数据库架构选项和考虑因素、数据库模式、安全、存储、缓存和监控	各架构替代方案的预计成本节约、云数据库成本效率建议、云数据管理成本考虑
云架构师	云数据库设计选项、建议和考虑因素	云数据库和数据存储成本效率建议的预计成本节约、云成本管理考虑
功能架构师	功能需求、监管合规和成本效率的数据库硬件、软件、计算、存储和网络	云数据库和数据存储成本效率建议的潜在成本节约及成功案例
开发人员	数据库可靠性、性能、扩展、韧性目标及概念验证测试，建立基线和峰值使用成本	云数据库定价、成本基准、考虑因素和成功案例
云工程师/运维	数据库可靠性、性能、扩展、韧性要求及优化应用成本效率的可观测性计划	云数据库成本驱动因素、效率指标估算、成本基准、考虑因素和成功案例
数据运维（DataOps）	优化关系型数据库和数据管道成本效率的数据可观测性计划	数据成本驱动因素、效率指标估算、数据库和数据存储成本基准、考虑因素和成功案例