AI 与数据密集型系统的云成本优化：扩展时实现节省

发布: 3天前 (2025年12月2日 GMT+8 19:22)

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Source: Dev.to

现代 AI 系统、基于 LLM 的应用以及数据密集型平台能够创造巨大的价值——但它们也会产生巨额的云费用。随着组织在机器学习流水线、向量数据库、实时分析和 GPU 密集型推理工作负载上进行规模扩展，云成本很快会失控。结果往往是：令人印象深刻的 AI 成果伴随着 CFO 询问为何月度云账单突然翻倍。

这正是云成本优化变得至关重要的地方。能够在云上有策略地设计、架构和运营 AI 工作负载的公司，可以在不牺牲性能的前提下降低 30–70 % 的成本。有效的云优化不仅仅是削减开支——它还意味着实现可持续扩展、可预测的运营以及在整个 AI 生命周期中更好的资源管理。

在本文中，我们将拆解 AI 云支出高企的原因、最有效的云成本优化策略，以及在支持快速 AI 增长的同时实现有意义的云基础设施成本优化的可操作方法。

为什么 AI 与数据工作负载会变得昂贵

AI 工作负载与传统应用根本不同。它们需要：

用于训练和推理的 GPU 密集型计算
用于大规模数据集的高性能存储
跨网络的大规模数据移动
实时应用的常驻服务
用于可扩展性的分布式基础设施

正因为这些因素，糟糕的云规划会导致不必要的超支。最大的成本驱动因素包括：

GPU 过度配置

数据团队常常直接启动最大的 GPU 实例（例如 A100 或 H100），即使工作负载并不需要如此强大的算力。

空闲计算资源

训练任务、MLOps 流水线和推理服务往往 24/7 运行——即使在未使用时也是如此。

存储低效

将大数据集存放在高成本的存储层，或在不同环境之间复制数据，都会显著提升账单。

缺乏自动伸缩

没有自动伸缩策略，系统在低流量期间仍保持过度分配。

可观测性与成本治理不足

团队对成本中心缺乏足够的可视性，导致云费用失控。

AI 团队的关键云成本优化策略

为了确保可持续扩展，组织必须结合工程实践、架构选择以及持续的运营监控。

为任务选择合适的硬件

AI 工作负载通常高度依赖 GPU——但“最大的 GPU”并不总是最佳选择。

对推理使用较小的 GPU（如 T4、L4）而非 A100/H100。
对带有检查点的训练任务使用 Spot GPU 实例。
对预处理和 ETL 任务考虑 ARM 架构处理器（如 AWS Graviton）。
在延迟允许的情况下混合使用 GPU 与 CPU 推理。

将计算资源与工作负载需求匹配，可立即实现 30–50 % 的节省。

实施自动伸缩与右尺寸策略

AI 系统经常出现不可预测的流量峰值。自动伸缩确保在高峰期间扩展计算资源，在需求低谷时收缩。

在 Kubernetes 上使用 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)。
为非关键服务设置 scale‑to‑zero。
对向量搜索、嵌入或定时任务使用无服务器选项。
持续通过基于使用量的告警跟踪工作负载，以推荐右尺寸。

仅自动伸缩即可削减 20–40 % 的不必要支出。

为数据管道优化云存储

AI 数据集、嵌入、检查点模型以及日志文件很容易失控。

将历史数据集迁移至更便宜的存储层（如 S3 Glacier、Azure Archive）。
使用列式格式（如 Parquet）降低存储体积。
使用 DVC、LakeFS 等数据版本化工具去重数据集。
在验证后自动归档机器学习日志和检查点。

完善的数据生命周期计划可将存储成本降低至 80 % 以内。

使用高效的向量数据库和搜索架构

向量搜索系统（Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus）对 RAG、LLM 检索和语义搜索至关重要，但也可能成本高昂。

使用混合索引降低向量存储量。
将冷数据嵌入转移至对象存储。
采用分片和部分水平扩展，而不是过度配置大型集群。
考虑在自有 Kubernetes 集群上托管开源方案。

选择合适的数据库拓扑可降低 30–60 % 的成本。

压缩、量化并优化模型

模型压缩通过让更小或更便宜的计算实例提供服务，显著降低推理成本。

量化（FP16、INT8、INT4）
剪枝与蒸馏
LLM 的 token‑level 缓存
使用 ONNX Runtime、TensorRT 等优化运行时

模型优化可将推理成本削减一半，且精度损失极小。

使用 Spot 实例进行训练

训练 LLM、计算机视觉模型和深度神经网络成本高昂，但如果作业支持检查点，Spot GPU 实例可以大幅削价。

AWS EC2 Spot
GCP Preemptible Instances
Azure Spot VMs

Spot 训练可将成本降低 70–90 %，尤其是对长期批处理任务。

改进可观测性与成本治理

缺乏适当监控，成本泄漏往往不可见。

AWS Cost Explorer / Azure Cost Management
Kubecost 用于 Kubernetes
DataDog 或 Grafana 监控资源使用
MLflow 或 Weights & Biases 跟踪训练成本

实现完整的云成本优化，需要 AI、工程、产品等所有团队都能看到并承担自己的使用模式。

采用零浪费云理念

高级方法确保整个基础设施的浪费最小化：

删除未使用的快照、卷、集群和负载均衡器。
夜间/周末关闭开发环境。
使用严格配额将 dev / stage / prod 分离。
通过 cron 作业或 Lambda 自动清理资源。

零浪费实践可在无需额外工程投入的情况下，每月节省约 20 % 成本。

训练 vs. 推理的优化策略

AI 工作负载分为两类——训练和推理——两者需要不同的优化手段。

训练优化

训练是 GPU 密集、长时间运行且通常批量执行的任务。

使用 Spot GPU。
启用梯度检查点。
采用较小的 batch size。
选择更便宜的区域。
必要时进行分布式训练。
使用 SageMaker、Vertex AI 等自动伸缩集群。

推理优化

推理必须快速、可扩展且成本高效。

使用小模型或量化模型。
对轻量任务部署在小 GPU（T4/L4）或 CPU 上。
使用 token 流式传输与缓存。
强力自动伸缩。
使用无服务器推理（AWS Lambda + EFS、Vertex AI Serverless）。

构建云成本优化文化

技术本身无法解决成本难题——团队必须具备正确的思维方式。

工程在开发前评估云影响。
架构团队审查基础设施决策。
产品经理了解预算影响。
财务与技术领袖协作。
当成本阈值被触发时自动告警。

将这种文化嵌入公司后，能够在云基础设施成本优化上取得长期成功。

智慧扩展 AI，而非昂贵扩展

AI 驱动的系统和数据密集型工作负载本质上资源需求大，但并不一定在财务上不可持续。通过结合工程最佳实践、架构决策和自动化，组织可以实现可持续扩展，同时将云支出控制在合理范围内。