[论文解读] Cloud and AI Infrastructure Cost Optimization: A Comprehensive Review of Strategies and Case Studies

Saurabh Deochake|arXiv (Cornell University)|Jul 24, 2023

Cloud Computing and Resource Management被引用 4

一句话总结

本文全面回顾了云成本优化策略，分析了定价模式、资源配置技术及实际案例研究，展示了显著的成本节约。该研究提出了一种结合按需、预留和抢占式定价的框架，并辅以自动化与FinOps实践，在如Prime Video和Pinterest等实际案例中实现了高达70%的成本降低。

ABSTRACT

Cloud computing has revolutionized the way organizations manage their IT infrastructure, but it has also introduced new challenges, such as managing cloud costs. The rapid adoption of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) workloads has further amplified these challenges, with GPU compute now representing 40-60\% of technical budgets for AI-focused organizations. This paper provides a comprehensive review of cloud and AI infrastructure cost optimization techniques, covering traditional cloud pricing models, resource allocation strategies, and emerging approaches for managing AI/ML workloads. We examine the dramatic cost reductions in large language model (LLM) inference which has decreased by approximately 10x annually since 2021 and explore techniques such as model quantization, GPU instance selection, and inference optimization. Real-world case studies from Amazon Prime Video, Pinterest, Cloudflare, and Netflix showcase practical application of these techniques. Our analysis reveals that organizations can achieve 50-90% cost savings through strategic optimization approaches. Future research directions in automated optimization, sustainability, and AI-specific cost management are proposed to advance the state of the art in this rapidly evolving field.

研究动机与目标

• 分析不同云定价模式（按需、预留、抢占式）对企业工作负载总体拥有成本的影响。
• 识别并评估关键的成本优化技术，如资源配置调整、自动扩展和跨云提供商的工作负载迁移。
• 通过实际案例展示通过战略性定价和基础设施优化实现可衡量成本节约的实践。
• 探讨自适应扩展、多云成本建模和可持续性驱动优化等未来研究方向。
• 为组织提供一个结构化框架，以实施FinOps实践，并在云环境中实现长期成本效率。

提出的方法

• 分析按需、预留和抢占式定价模式，包括其成本结构、灵活性及对不同类型工作负载的适用性。
• 评估资源配置优化技术，如实例大小调整、过度配置缓解和高效数据传输管理。
• 应用自动扩展和预测性资源分配，根据工作负载需求和历史使用模式动态调整容量。
• 通过持续监控、成本分配标签和预算强制执行，将FinOps原则整合到云环境中。
• 利用实际案例（如Prime Video、Pinterest）通过真实部署和成本跟踪验证策略的有效性。
• 提出未来研究方向，包括多云成本建模、成本-性能权衡以及绿色计算的整合。

实验结果

研究问题

• RQ1 不同云定价模式（按需、预留、抢占式）如何影响不同工作负载模式下的总体云支出？
• RQ2 在不损害性能的前提下，哪些技术和运营策略最有效地降低云基础设施成本？
• RQ3 在生产环境中，自动化与FinOps实践能在多大程度上降低云支出？
• RQ4 预测性分析和工作负载分析如何改善云工作负载的成本-性能权衡？
• RQ5 在多云、混合云和可持续云架构中，哪些未来研究方向最有可能进一步优化成本？

主要发现

• 通过采用预留实例和优化的工作负载部署，组织可实现高达70%的成本节约，Pinterest的实际案例已证明这一点。
• Prime Video通过利用按需和抢占式实例来应对可变的流媒体工作负载，显著降低了运营成本并提升了可扩展性。
• 使用节省计划和免费试用资源可提供额外的灵活性和成本效率，尤其适用于长期且可预测的工作负载。
• 有效的FinOps实践，包括成本监控、标签管理和预算控制，是实现长期成本优化的关键。
• 自动扩展和预测性资源分配显著减少了过度配置和空闲资源成本，提升了成本效率。
• 未来在自适应扩展、多云成本建模和绿色计算方面的研究，可进一步提升云系统的成本-性能表现和可持续性。