API成本优化需超越传统静态分析，转向持续优化、战略设计和FinOps思维。通过自动化缩小洞察到行动的差距，结合实时可观测性和模块化工具，关注单位经济效益，实现技术、流程和文化的持续改进。
译自：Your APIs Are Costing More Than You Think
作者：Saqib Jan
API 是现代软件的连接组织，为从微服务通信到关键业务功能的方方面面提供支持。但尽管它们的价值显而易见，但它们的真实成本往往被隐藏起来，埋藏在复杂的云账单、庞大的开发环境和低效的运营实践中。
许多组织发现，传统的成本监控无法揭示支出的根本驱动因素。Steve Rodda 是 Ambassador 的 CEO，这是一家 API 开发公司，为云原生 API 生命周期提供工具。他评论说，传统方法通常“观察历史问题，但在防止浪费或推动及时行动方面步履蹒跚”。API 成本的现实不仅仅是网关费用或计算周期，还在于复杂的开发和测试环境中积累的大量且经常被忽视的费用，尤其是在微服务使用量增长时。
此外，静态分析通常会失败，因为“洞察到行动的差距”（即识别成本问题和部署修复程序之间的时间）可能会延长到几个月，从而使初始分析变得过时。再加上多云扩张以及相关的网络和存储成本的复杂性，很明显，我们需要一种新的方法。
有效的 API 成本优化需要超越被动的监控。它需要一种范式转变，转向持续的自动化优化、拥抱模块化的战略架构选择，以及将技术实现直接与业务价值和单位经济效益联系起来的整体视图。
为什么传统的成本分析会失败
有效管理 API 和云成本的最大障碍之一是传统分析方法中固有的延迟。许多组织依赖于分析历史使用数据，查看上个月或上个季度的账单以识别异常或趋势。虽然这提供了一些可见性，但 Kyle Campos 是 Cloudbolt 的 CTPO 和 FinOps Foundation 的理事会成员，他认为这“在避免浪费或采取措施方面表现非常糟糕”。
核心问题是 Campos 所谓的“洞察到行动的差距”。这是观察数据、执行分析、提出建议以及最终让工程团队实施变更之间的显着延迟。“我们处理的许多企业，都需要几个月、几个季度，或者永远不会……这个循环永远不会闭合，”Campos 告诉 TheNewStack。当基于历史数据的优化建议到达工程师手中时，“今天的条件已经不同了”，从而使洞察变得过时并容易被抛弃。期望人们处理“大量分析数据”，提出批量建议，并让工程师在几周或几个月后采取行动，这在动态云环境中根本行不通。
这种滞后意味着传统的、回顾性的成本分析通常无法捕捉到利用率、需求和配置漂移的实时动态。它可以识别已经发生的问题，但不适合主动防止浪费或快速适应不断变化的条件。为了真正优化成本，组织需要超越这种静态模型，并大幅缩小“洞察到行动的差距”，争取以天或小时而不是月来衡量优化周期。
隐藏成本和系统复杂性
除了分析中的延迟之外，API 成本 通常会被隐藏的费用和不断增长的系统复杂性所掩盖。一个主要的、经常被低估的领域是非生产环境。Rodda 指出，“开发和传统的 QA 环境通常占总技术支出的 30% 左右。”虽然单个环境最初可能看起来很便宜，但随着并行开发流和微服务数量的增加，成本会迅速成倍增加，尤其是在大型组织中，可能会变成一笔巨大的开支。
API 使用通常会触发其他层中的下游费用，例如数据传输的网络出口费用或增加的存储输入和输出。Campos 解释说，“在存储、数据和网络层有很多连锁成本，[API] 团队……可能只是[忽略]了，因为它们通常属于‘其他’类别，”他解释说。这些相关成本通常不属于 API 开发团队的直接管辖范围，而是落在不同的成本中心或共享基础设施预算中。这最终会创建映射到云账单上的组织孤岛，从而妨碍了整体视图并阻碍了系统级的优化工作。团队会在本地优化他们可以看到的成本，可能会错过系统中其他地方更大的节省机会。
转向多云或混合云环境 引入了另一层复杂性，这通常会破坏现有的成本优化模型。Campos 强调，在单云环境中运行良好的策略和工具在扩展到具有不同服务、定价模型和监控能力的不同提供商时，通常被证明是“完全不可扩展的”。在云扩展或并购活动期间，实现跨异构环境的一致可见性和优化所需的成本和精力经常被低估，从而导致进一步的成本控制挑战。
持续优化和可观测性
如果传统的静态分析由于延迟而达不到要求，那么解决方案在于转向持续优化。Campos 提倡这种范式转变，将其潜在影响与持续集成和持续交付 (CI/CD) 如何颠覆手动部署相提并论。“持续优化需要为工作负载和成本优化做[同样的事情]，”他指出，将其定义为“实时观察性能动态……然后通过自动化自动适应当前条件，对吗？而不是通过在人与人之间传递信息并恳求工程师做某事。”这种方法有助于将“洞察到行动的差距”从几个月缩短到几小时甚至几分钟。
这种实时适应取决于高级可观测性的基础。对于复杂、分布式的 API 生态系统，标准的基础设施监控是不够的。“你必须在那里有一个强大的遥测系统，分布式追踪是一个很棒的模型，”Campos 建议道，他提到了 OpenTelemetry (OTel) 和像 Honeycomb 这样利用它的平台。
Vlad Mystetskyi 是 Monday.com 的软件工程师团队负责人，他也赞同这一点，他指出，“分布式追踪等功能对于追踪和理解复杂的跨服务流程至关重要。”这种精细的可见性使系统不仅能够了解单个组件的性能，还能了解请求如何遍历多个服务，从而查明真正的瓶颈和成本驱动因素。
在建立了强大的实时可观测性的基础上，下一步是考虑成本和性能的自动化分析和行动。正如 Campos 所说，优化系统应该同时分析性能 SLO 和成本数据。目标不仅仅是保持在性能目标范围内（“在绿色区域”），而是以具有成本效益的方式做到这一点（“在成本方面脱离红色区域”）。这需要能够做出智能决策的自动化——有时缩减规模以节省成本，有时扩大规模以满足性能需求——持续调整系统配置以根据当前条件保持最佳平衡。
战略设计和分解
除了实时运营调整之外，重要的成本优化还源于生命周期早期做出的战略架构和设计决策。这不仅涉及高效构建，还涉及灵活构建。
基本的设计模式可以大幅减少不必要的 API 调用及其相关成本。Mithilesh Ramaswamy 是 Microsoft 的高级软件工程师，他建议团队仔细地“根据用例权衡新鲜度”，质疑数据真正需要更新的频率与频繁调用的成本。对于最大限度地减少资源消耗，诸如实施“如果来自 API 的数据不经常更改，则使用缓存代理”或采用“事件驱动模型而不是轮询”（在特定事件上触发调用而不是持续检查）等技术至关重要。
更广泛地说，采用分解——将系统分解为通过 API（通常是微服务）公开的模块化组件——除了简单的资源效率之外，还提供了深刻的成本效益。Monday.com 的 Mystetskyi 解释说，分解允许“每个团队准确地获取、处理和返回数据”，从而使领域专家能够进行有针对性的优化。它还创建了更清晰的边界，从而使重构代码、采用新技术以及管理测试和部署变得“更加高效”和安全，从而降低了与整体架构中常见的技术债务累积相关的长期成本。
Stephen Fishman 是 Boomi 的 Field CTO，他将分解视为一种强大的财务战略。“分解本身会创造期权价值，这是可衡量和具有战略意义的，”他假设。通过预先投入稍微多一点的资金来构建模块化、API 驱动的系统，组织可以保持未来的灵活性。这种“可选择性”允许适应不可预见的机会，并且可以从最初未计划的数字产品（例如 Google Maps 的 API）中释放高利润的“非竞争性”收入流。将默认思维模式从构建整体架构转变为构建模块化组件已成为一种经济上的必然。
最有趣的是，第三方 API 的战略性使用也可以优化成本。Ramaswamy 指出，第三方通常“通过批量处理和预处理数据”或通过处理重试和验证等复杂任务来“提供价值”。通过适当地利用这些服务，团队可以通过卸载无差别的繁重工作来“节省实施和维护成本”。
FinOps 思维模式和衡量重要事项
技术和设计为优化提供了重要的杠杆，但要维持成本效益，需要一种文化转变，转向 FinOps 思维模式，并专注于衡量真正的业务价值。这意味着打破通常映射到云账单上的组织孤岛，并防止整体优化。Campos 强调，有效的成本管理需要了解不同成本中心之间的“互连性”，并优化整个系统，而不仅仅是本地组件。Mystetskyi 对此表示赞同，他提倡将技术可观测性与业务 分析相结合，以获得能够告知优先事项的“360 度全方位视图”。这改善了技术、财务和业务团队之间的协作，共享数据和责任。
这种思维模式的核心是衡量真正重要的事情：单位经济效益。虽然优化工作负载成本和性能 SLO 至关重要，但最终的成功衡量标准是将这些因素与收入联系起来。Campos 问道：“我们的收入是否与此[成本和性能]以任何方式一致……或者这是否会将我们推向破产或盈利？”了解为特定单位（用户、交易、API 调用）提供服务的成本相对于它产生的价值，可以为优化工作提供必要的业务背景。
这种关注点与领导目标直接相关；Ambassador Labs 委托进行的研究发现，降低基础设施成本是工程领导者的首要任务 (53%)，这突显了将技术支出与有形的业务成果联系起来的必要性。尽管对于许多人来说，实现成熟的单位成本分析仍然是一项挑战，但这是使技术支出与业务成果保持一致的关键目标。（在 Ambassador 关于优化容器开发的电子书 中进一步详细介绍了采用 FinOps，它提供了性能调整和成本优化的方法。）
组织做出的工具选择会显着影响他们有效优化的能力。Rodda 强调，行业显然正在从大型、单一的“一刀切”API 管理平台转向更加专业化、模块化和可组合的工具。开发人员越来越重视“策划专门为我们的需求设计的定制工具包”的自由，为 API 生命周期的不同部分选择最佳解决方案，而不是满足于通用方法。这种对模块化的偏好不仅仅是为了灵活性；它使团队能够仅使用他们需要的组件来构建定制的解决方案，这些解决方案通常可以更好地与现有堆栈集成，并且比具有未使用功能的大型平台更具成本效益。选择支持这种可组合性、集成和清晰可见性的工具，与开发人员的偏好和成本优化目标非常吻合。
维持云原生效率
在当今复杂的云原生环境中优化 API 成本，需要果断地超越静态的历史分析。传统方法固有的延迟，加上开发环境中的隐藏成本、相关的基础设施费用和多云复杂性，需要一种更加动态和整体的方法。
正如我们所探讨的那样，有效的策略包括采用由高级可观测性（如分布式追踪）驱动的持续优化，通过自动化缩小关键的“洞察到行动的差距”。这必须与战略设计选择相结合——利用高效的模式（如缓存和事件驱动架构），并将 API 分解视为一种强大的经济杠杆，而不仅仅是一种技术策略，从而创造灵活性和未来价值。
重要的是，培养 FinOps 思维模式——一种鼓励跨职能协作、强调单位经济效益并支持模块化、最佳工具的思维模式——对于持续成功至关重要。
为此，解决 API 成本不是要找到一个单一的灵丹妙药；而是要采用系统级的视角，并致力于在技术、流程和文化方面进行持续的、数据驱动的改进。通过专注于实时适应、战略设计和真正的业务价值，组织可以将 API 成本管理从一种被动的负担转变为效率和创新的主动驱动力。
如果您希望在基于容器的开发中专门应用这些原则，采用像 FinOps 框架这样的结构化方法。正如本电子书 优化基于容器的环境中的开发 中详细介绍的那样，可以提供一条明确的前进道路。
