运维体系（Ops / SRE Platform）
目标：让系统“可发布、可回滚、可治理、可恢复”
P0（基础运维）
├── CMDB
├── 容器平台（K8s）
├── 发布平台
├── 配置中心
P1（稳定运行）
├── 服务治理（Service Mesh / Dubbo / SpringCloud）
├── 运维工具集
P2（事件驱动）
├── 事件中心（告警 / 事件 / 变更）
├── 灰度平台（Feature Flag）
├── 变更管理平台
P3（可靠性工程）
├── 自动化运维 / 自愈
├── 容量 & 成本管理
├── 运维审计 / 合规
容量 & 成本管理（Capacity & Cost Management / FinOps）
下面我从“资源即成本、容量即风险缓冲”的视角，对 容量 & 成本管理（Capacity & Cost Management / FinOps）做一次企业级、平台化、可治理的系统性拆解。重点不是“省钱”，而是：在满足稳定性目标的前提下，用最低的确定性成本支撑业务增长。
一、容量 & 成本管理的本质定位
1️⃣ 一句话定义
容量 & 成本管理，是对算力、存储、网络等资源进行预测、规划、分配、优化与约束，使系统在满足 SLO 的同时，避免过度冗余和失控支出的治理体系。
两个核心问题：
- 要多少？（Capacity）
- 花多少？（Cost）
2️⃣ 一个常见误区
❌ 成本管理 = 砍资源 ✅ 成本管理 = 在风险可接受的前提下，减少浪费
二、容量管理（Capacity Management）
1️⃣ 容量的真实含义
容量 ≠ 当前资源量 容量 = 在目标 SLO 下，可承载的最大负载
2️⃣ 容量管理的核心能力
（1）容量画像
- QPS / TPS
- 峰值 / 均值
- 利用率
- 冗余度
（2）容量模型
- 峰值驱动
- 弹性模型
- Buffer 设计
（3）容量预测
- 历史趋势
- 季节性
- 活动因子
3️⃣ 容量规划方法
| 方法 | 场景 |
|---|---|
| 静态预留 | 核心系统 |
| 弹性扩缩 | 在线服务 |
| 混合模式 | 大多数业务 |
📌 容量不是越多越好，而是刚好够用 + 可快速补充。
三、成本管理（Cost Management）
1️⃣ 成本构成拆解
- 计算（CPU / GPU）
- 存储
- 网络
- License
- 人力（隐性）
2️⃣ 成本可视化（第一步）
- 按应用 / 服务
- 按团队 / 项目
- 按环境
📌 看不见的成本，一定会失控。
3️⃣ 成本归因（Chargeback / Showback）
- 服务 → 资源
- 资源 → 费用
- 费用 → Owner
4️⃣ 成本预算与告警
- 月度预算
- 突增告警
- 异常波动
四、容量 & 成本的一体化治理（关键）
1️⃣ 为什么要合在一起
- 容量过剩 → 成本浪费
- 容量不足 → 稳定性事故
👉 容量和成本，本质上是同一个旋钮的两端。
2️⃣ 统一决策视角
业务需求
↓
容量需求
↓
成本影响
↓
SLO 风险
3️⃣ Error Budget 驱动资源决策
- Error Budget 富余 → 可压缩资源
- Error Budget 紧张 → 禁止削减
五、平台核心能力模块
1️⃣ 数据采集层
- Metrics
- Billing
- CMDB
2️⃣ 分析层
- 利用率
- 峰谷
- 预测模型
3️⃣ 决策层
- 扩缩建议
- 资源回收
- 成本优化
4️⃣ 执行层
- 自动扩缩
- 资源下线
- 配额调整
六、典型优化场景（真实价值）
1️⃣ 资源过配
- CPU 利用率 < 20%
- 自动降配
2️⃣ 闲置资源
- 长期无流量
- 自动回收
3️⃣ 峰值浪费
- 临时活动
- 临时扩容
七、与周边平台的协同关系
与 CMDB
- 服务映射
- Owner
与发布 / 变更
- 变更前评估成本影响
与 SRE
- SLO / Error Budget
与自愈平台
- 自动扩缩
八、常见失败模式
- 只看账单，不看容量
- 成本优化影响稳定性
- 没有责任归属
- 没有预测，只靠拍脑袋
九、成熟度演进模型
L1：账单查看
- 月末对账
L2：成本可视
- 按服务拆分
L3：容量规划
- 定期预测
L4：FinOps 化
- 团队共担
L5：智能化
- 自动调度
十、一句话总结（适合对内）
容量 & 成本管理的目标，不是“最省钱”，而是：在业务不确定性下，用最小的确定性成本，换取最大的稳定性保障。
