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id: ctp-topic-63-optimise-resource-cost-using-automation
title: "CTP Topic 63 Optimise resource cost using automation"
type: source
tags:
  - AWS
  - Cost-Optimization
  - Automation
  - FinOps
  - CTP
date: 2026-04-14
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## Source File
- [[raw/Cloud & DevOps/Public-Cloud-Learning-Sessions/05_FinOps/ctp-topic-63-optimise-resource-cost-using-automation.md]]

## Summary
- 核心主题：通过自动化技术降低云资源成本
- 问题域：云成本优化、基础设施自动化
- 方法/机制：批准区域标准化、实例类型优化、承诺计划、存储优化、自动化调度
- 结论/价值：综合运用多种策略可显著降低云支出，自动化调度可节省高达 70% 成本

## Key Claims
- 使用批准区域可提高安全性、标准化管理和成本优化
- Graviton ARM 实例比同规格 Intel 便宜 20-25%
- 1年承诺计划可获约 40% 折扣，3年可达 60-64%
- GP2 迁移到 GP3 可直接节省 20% 存储成本
- 自动化调度（非工作时间停止实例）可节省高达 70% 成本

## Key Quotes
> "如果每天只运行 10 小时，可节省 70% 成本" — 自动化调度演示

## Key Concepts
- [[Approved Region]]：推荐的云资源部署区域，有助于提高安全性、标准化管理和优化成本
- [[Instance Type Selection]]：根据工作负载选择合适的实例家族以优化性能和成本
- [[Commitment Plans]]：通过预先承诺使用云资源获得折扣价格
- [[Storage Optimization]]：通过选择合适的存储类型和及时清理降低存储成本
- [[Automation Scheduler]]：通过定时任务自动启动和停止云资源
- [[Graviton]]：AWS ARM 处理器，性价比更高

## Key Entities
- [[AWS]]：云服务提供商
- [[Micro Focus]]：组织名称（CTP 云转型计划所属）
- [[Pushka]]：演示者

## Connections
- [[FinOps]] ← related_to ← [[CTP Topic 63]]
- [[Right Sizing]] ← related_to ← [[CTP Topic 63]]
- [[Rate Optimization]] ← related_to ← [[CTP Topic 63]]
- [[Storage Cost Optimization]] ← related_to ← [[CTP Topic 63]]

## Contradictions
- 无明显冲突

## Action Items
- [ ] 评估现有云资源的使用情况，确定可以迁移到批准区域的资源
- [ ] 分析不同工作负载的资源需求，选择合适的实例类型
- [ ] 评估现有云资源的使用率，考虑购买承诺计划
- [ ] 在研发环境中实施自动化调度
- [ ] 定期清理未使用的存储卷和快照
- [ ] 探索 Graviton 实例用于兼容的工作负载