Azul 的 EMEA 副总裁 James Johnston 认为，只有通过 FinOps 团队与工程团队的紧密合作，才能有效管控过度配置的 Java 资产、降低云成本以及提升
性能。
在本文中，您将了解：
- 29% 的受访者表示，跨环境追踪软件使用情况存在困难
- FinOps 团队与工程团队必须就一套透明的规则达成一致
- 仅有 3% 的 ITAM/SAM 团队未参与支持安全计划的活动
尽管 FinOps 的采用正趋于成熟，但它在企业中的广泛应用已不足为奇。根据《Flexera 2025 年云现状报告》，59% 的企业正在扩展其 FinOps 团队的职责，以重新掌控开支。事实上，已经部署或计划部署 FinOps 团队的受访企业同比增加了 8 个百分点。
从历史来看，FinOps 的工作重点是成本透明度、资源标记和监控，使组织能够准确掌握支出情况，并将相关费用合理分摊至各个部门。这是组织能够合理规划预算和预测云使用情况的基础。此外，FinOps 还注重异常检测，确保组织能够发现问题，避免成本超支，优化工作负载，并减少云资源浪费。
然而，正如《FinOps 基金会 2025 年 FinOps 现状报告》所强调的，如今 FinOps 团队正在加倍努力减少云资源浪费和优化工作负载，这两项工作已被列为首要任务。
这反映了通过优化创造价值的持续趋势，因为如今，为了支持创新，对计算资源的需求日益增长，性能正成为越来越关键的因素。在人工智能等技术的推动下，硬件资源竞争日益激烈，导致这些成本不断飙升。如果组织能够将云资源精简到 CPU、网络和数据存储级别，将带来显著优势。
因此，规划和估算新技术与新工作负载的成本仅仅是开始。FinOps 从业者必须向利益相关方阐明优化的益处，使其能够高效地为云端构建架构。在运营过程中，让工程师参与工作负载优化和开展费率优化应成为关键活动。
要取得成功，FinOps 团队和工程团队需要紧密协作，这也需要对 DevOps 思维方式进行调整。这种协作是在不牺牲性能的前提下优化云端使用情况的关键。
通过协作实现优化
协作至关重要，因为使用云资源的主要参与者是工程团队和 DevOps 团队。迄今为止，他们尚未被要求了解启动新的云实例所带来的成本影响，而潜在风险在于，他们可能在不知不觉中成为推高间接云支出的关键因素。
为什么？DevOps 是一门学科，其主要目的在于实现新特性和新功能的快速开发与交付。
它秉持用完即弃的基础设施思维模式，团队通常主要以性能 SLA 为衡量标准，以确保应用程序能够及时投入生产并保持高可用性。如果优先考量这一点，DevOps 团队往往不会倾向于关注云资源的使用成本。因此，FinOps 团队与工程团队的合作对于解决这个问题至关重要。
对于需要海量数据集进行建模的数据分析平台以及 AI 或 ML 环境而言，情况尤其如此。驱动大规模 Java 资产需要大量算力，这可能会增加持续性云服务的消费承诺额度，并导致预算预测发生变更。
那么，如何避免这一问题发生？
将 FinOps 政策应用于 Java 应用程序的工程实践
FinOps 团队需要与工程团队合作，制定一套透明规则，首先就团队能够容忍的资源浪费上限达成一致。这将使组织能够强制实施资源利用率策略，无需等待工程师自行遵守规则。这也有助于平衡对适当规模基础设施的需求，确保开发者拥有及时构建新功能所需的云资源容量。
将此方法应用于 Java 时，需考虑一些特定因素。Java 在数据处理领域的应用已有很长时间。它极为稳健，但在应对高速事务时（尤其是在出现流量激增的情况下），存在预热时间的问题。用户一直担心，在不影响客户体验的前提下，对延迟敏感的 Java 应用程序无法及时调配额外的服务器资源来满足流量需求。
为解决这一问题，许多组织都过度预配置了云资源作为备用，以确保性能、可扩展性和灵活性。然而，这会导致利用效率低下，因此，大型 Java 资产是 FinOps 团队最容易着手优化的对象。
鼓励协作文化
如果 FinOps 在 Java 环境中得到有效部署，它就能让组织更积极地进行创新，并鼓励采用不同的方法来部署云资源。
我们可以得出一条显而易见的经验：必须在 FinOps 团队和工程团队之间建立协作文化。就像刚开启新赛季的一级方程式赛车队一样，每一分微小的收益都离不开协作。更加注重团队合作将使组织认可 FinOps 的价值，促使其优化 Java 资产，以减少云资源浪费并提高性能。
通过 Java 降低云成本
Azul Platform Prime 是一款高性能 Java 平台，它能够更快地执行 Java 代码，提供稳定的性能，并改善预热过程以提高弹性，使应用程序能够使用更少的计算实例来处理相同的工作负载，从而降低云资源浪费。企业使用 Platform Prime 可将云计算成本降低 20% 以上。
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