[TechWeb编译]有什么比云计算价格表更诱人的吗？我们中没有多少人能记住花一分钱买一块糖果，但云用户享受的价格甚至更小。
Google的N1标准机价格为每小时$0.0475，但如果您愿意承担更重要的工作，则可以按每小时$0.01的价格来满足您的批处理需求。疯狂的消费者可以以每小时0.015美元的价格升级到高CPU版本，仍然不到2美分。
Azure在其存档存储层中存储一个月的数据，每GB收费0.00099美元。。不过，亚马逊可能会提供最令人大跌眼镜的低价–为支持Lambda功能而对128 MB的内存收取无穷的0.0000002083美元。 （四位数的精度？）
这些小数目使我们措手不及。医疗保险和房地产账单可能会压缩预算，但是当涉及到云时，我们可以像纸屑一样尽情地花钱。那是因为许多云服务的价格实际上低于一片五彩纸屑的价格。
然后，月底来了，云账单比任何人预期的都要大得多。这些几分钱怎么这么快加起来？
以下是云计算公司如何将0.5美分转化为更多实际资金的七个秘密。
隐藏的“附加功能”
有时候，最引人注目的数字由您没有注意到的附加功能所控制。亚马逊的S3 Glacier具有用于长期备份的“深度存档”层，其诱人的价格为每GB0.00099美元，相当于每月每TB 1美元。可以想象，为了简化Amazon服务，将备份磁带和麻烦放在一边。
但是，假设您要实际查看这些数据。如果单击价格表上的第二个选项卡，则可以看到检索成本为每GB0.02美元。查看数据的费用比存储一个月的费用高20倍。如果餐厅使用此定价模式，则牛排晚餐费用为2美元，银器费用为40美元。
我认为亚马逊的定价模式具有很强的意义，因为他们将产品设计为支持长期存储，而不是随意浏览和生成无数报告。如果我们想经常访问，我们可以为常规的S3层付费。但是，如果目标是节省档案存储，则我们需要了解次要成本并提前计划。
位置很重要
云公司经常通过显示全球数据中心的地图使我们眼花缭乱，邀请我们将工作负载停在我们最舒适的地方。价格虽然并不总是相同。亚马逊在俄亥俄州的价格为每GB0.00099美元，在北加州的价格为每GB0.002美元。天气温暖吗？靠近海滩？还是仅仅是房地产成本？
中国云计算公司阿里巴巴显然希望鼓励开发人员在全球范围内使用其数据中心。在中国境外，低端实例的起价为每月2.50美元，而在香港，每月起价为7美元，在中国内地则为每月15美元。
我们需要注意这些价格并做出相应选择。我们不能仅仅因为数据中心看起来更方便或成为检查旅行的理想人选而选择数据中心。
资料传输费用
仔细查看价目表并将我们的工作负载转移到最便宜的数据中心的唯一问题是，云公司也会对数据移动收费。如果我们试图聪明地通过在全球范围内转移位置来寻找最便宜的计算和存储来套利成本，我们最终可能会为移动数据付出更大的代价。
整个网络的数据流成本惊人地高。偶尔一个千兆字节也没什么区别，但每毫秒在全国复制一个频繁更新的数据库可能是个大错误，因为可能会有地震或飓风发生。
蟑螂汽车旅馆
一个蟑螂陷阱的著名广告宣布：“蟑螂可以检入，但他们不检出。”当您查看数据出口成本时，您可能会有相同的感觉。云公司通常不要求您将数据带入云中。商店会向顾客收费吗？但是，如果您尝试将数据发送出去，则出口费用将无限大。
任何人，无论大小，只要看到某些内容被病毒传播，都会被它咬伤。突然，每个人都想在你的服务器上看到一些meme或视频，当你的web服务器有效地满足所有的请求时，出口收费表旋转得越来越快。
沉没成本谬误
有时，当前的机器或配置很难完成任务，但如果您只是增加大小，就可以了。每小时仅需多花几分钱。如果我们已经每小时支付几美元，那么再花几便士就不会使我们破产。而云计算公司只需单击即可为您提供帮助。
场知道通往我们钱包的途径。到目前为止，我们已经走到了–再付一小笔钱也不算什么。但是精明的会计师知道，沉没的成本谬误（又称“一掷千金”）对赌徒，管理人员以及几乎所有的孩子（小孩子）来说都是一个大问题。我们花的钱都没了。它永远不会回来。不过，我们可以控制新的支出。
开发软件时会有所不同。我们通常无法确定一项功能需要多少内存或CPU。在某些时候，我们将不得不提高机器的功能。真正的挑战是保持我们对预算的关注并一路控制成本。只是在这里增加了一些CPU或内存，就可以在本月底获得大量账单。
间接费用
云机器本身不是机器，而是一个更大的物理机器的一部分，它被分成N部分。不过，这些切片的功能还不足以单独处理负载，因此我们部署了Kubernetes之类的工具来保持N个片段协同工作。为什么我们要把一个大箱子切成N片，然后再缝起来？为什么不让一台肥肉机来处理一堆肥肉呢？
云传道者可能会说，那些问这样无礼问题的人并没有从云中得到好处。操作系统的所有额外层和额外副本都带来了大量的冗余和灵活性。我们应该庆幸的是，所有这些实例都是在精心策划的舞蹈中启动和关闭的。
但是，使用Kubernetes恢复的方便性鼓励了草率的编程。节点故障不是问题，因为当Kubernetes替换实例时pod将继续运行。所以我们花更多的钱来维持额外的层，感谢我们能在没有任何障碍物的情况下启动一个干净的新机器。
最后，云计算的一个棘手问题是，最好的特性，它似乎无限的扩展能力来处理任何需求，也是一个预算雷区。每个用户的平均出口容量是10G还是20G？每台服务器需要2 GB的RAM还是4 GB？当我们启动项目时，不可能知道。
当需求激增时，为一个项目购买固定数量服务器的旧解决方案可能会开始出现问题，但至少预算成本不会飙升。服务器上的风扇可能会从所有负载中发出呜咽声，用户可能会抱怨响应缓慢，但你不会接到会计团队的惊慌电话。
我们可以汇总估算，但没人会真正知道。然后用户出现，一切都会发生。没有人注意到成本降低了，但是当电表开始旋转得越来越快时，老板开始注意。最深层的问题是我们的银行帐户无法像云一样扩展。
