将深入探讨FinOps的概念、原则和最佳实践,包括如何优化云资源的使用,如何最大限度地降低云成本,以及如何通过FinOps实现更好的业务成果。我们将探讨FinOps的关键领域,包括云成本管理、云预算和预测、云资源分配和利用率优化、以及云成本透明度和报告等方面的最佳实践。
专场:FinOps 
专场出品人:孟凡杰
腾讯云 容器技术专家
腾讯云容器技术专家,基于在离线混部、弹性计算、动态调度等多种手段为腾讯云客户优化成本。前eBay 资深架构师,主导Kubernetes在企业落地过程中的架构和开发工作,专注于网络、多集群、服务治理和服务网格等方向。Kubernetes社区贡献者,曾参与社区集群联邦的开发和服务控制器重构等工作。
1. 云原生成本管理面临的挑战及问题
   1.1 阐述并分析应用成本无法精确度量,管理难;成本容易超支,追踪难;成本优化难等问题及其原因
   1.2 国内外相应解决方案及其现状
2. 精细化的成本度量
   2.1 详细拆解云原生成本度量公式
   2.2 阐述成本度量的主要框架及关键技术点
3. 智能成本优化方案
    3.1 阐述优化云原生应用成本的大致思路和框架
    3.2 阐述以应用画像&资源画像为核心的智能成本优化解决方案包括资源画像,通过节点超卖、资源推荐、离在线混部等手
 段,以及在云场景下的常见优化手段
4. 总结&展望
    4.1 总结云原生成本管理的问题,挑战以及常用解决方案
    4.2 展望云原生成本管理的未来趋势
刘建
前搜狗 资深架构师
云智优本创始人,致力于帮助企业管理和优化云原生应用成本。
曾工作于腾讯、搜狗&IBM中国研究院,曾任腾讯专家工程师,Tech Leader&搜狗资深架构师。曾主导搜狗容器云平台研发&规模化落地,带领搜狗商业广告团队完成了从单机、到微服务和云原生架构的迁移。

擅长领域:云原生、分布式&微服务基础架构&平台。
待定
待定
云原生成本管理挑战和解决之道
云原生是未来IT主流架构。Gartner估计到2025年,超过95%的新数字工作负载将被部署在云原生平台。实践中,用户对云原生的成本顾虑越来越强烈,主要体现在应用成本无法精确度量,管理难;应用成本容易超支,追踪难;技术能力不足,自建成本高,优化难。我们将针对这些难点进行剖析,并给出针对性的实践和解决方案。
1. 了解云原生成本管理面临的挑战及行业现状
2. 了解云原生场景下成本常见的度量方式以及如何更精细化的度量应用的成本
3. 了解常见的成本优化手段
内容大纲
听众收益
王景学
腾讯 高级运维工程师
腾讯云原生SRE团队高级运维工程师,目前主要负责腾讯云原生容器产品的成本优化和稳定性工作,保障公有云和内部业务等的降本增效,高可用性、稳定性和演练等方面。
待定
待定
腾讯大规模云原生降本实践之路
1. 成本优化背景和现状
2. 降本Roadmap
3. 降本技术体系
   1)资源压缩+EVPA+EHPA应用
   2)成本可观测性以及业务效果
   3)故障自愈
   4)紧缩优先调度算法
   5)节点放大以及调度定制和水位调优等
4. 遇到问题以及探索性解决方案
   1)内存瓶颈问题以及优化措施
   2)cpu性能不均衡问题以及优化措施
5. 原生节点应用
6. 总结和展望

石鹏
美图 高级运维经理
石鹏(东方德胜),2016年加入美图,运维技术专家,美图产品SRE负责人。目前在美图负责社区、商业化、创新、实验室等全线产品的运维保障工作,同时参与公司部分工具平台和基础设施的建设。
多次参与或主导过公司基础设施的调整、改造,在监控、灾备、故障管理、稳定性运营等方面有一定的经验和积累。
业界多个技术大会的分享嘉宾或出品人。

待定
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美图FinOps探索之路
根据IDC的报告2019年出现了「上云」的拐点,更多的企业会倾向于选择基于公有云来构建自己的基础设施。
伴随着云上资源储备丰富、随用随取等便利特性而来的一个烦恼是企业在云上的成本开销占比持续攀升、ROI不够理想、资源利用率低下甚至存在大量资源闲置和浪费。
在这样的背景之下,FinOps的理念也应运而生。而美图公司是早在这个概念被提出之前就已经发现了相关的问题,并且也在做相关的探索和建设;在了解到FinOps这个理念之后,我们也积极地参与相关的推进活动。
目前美图已经初步建成了一套符合自己需求特点的成本管控流程,也初步建成了一个具有一定先进性的包含成本归集、成本分摊等相关功能的平台,同时我们也在做新应用场景下的架构迭代。
本次分享将围绕我们在FinOps方面做的工作来跟大家做个汇报。
1. 获得一套可以落地的FinOps推进方案
2. 了解建设一套成本分析、管控系统的一些思路
3. 规避一些FinOps推进过程中常见的坑点
4. 在AIGC风潮下推进成本管控的关键要素

1. VUCA & SRE & FinOps
2. FinOps相关的理论框架
3. 美图的FinOps探索之路
4. AIGC风潮下的FinOps工作开展

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