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极点宏观|Financial Cloud Cloud · AWS Re:cap

AWS Re:cap 13: Amazon 的 FinOps:全球电商巨头的云成本管理经验 (AMZ308)

讲者: AWS re:Invent 2025

场次: 13

场次
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
01 把架构写成 Steering,引导 AI Agent
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
02 Agent Harness 才是真正的工程护城河
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
03 用白话询问可观测性数据
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
04 以 Bedrock AgentCore 打造 Serverless AR 游戏
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
05 AgentCore 上的多 Agent 量化回测
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
06 三分钟用 Kiro 把博客变成幻灯片
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
02 使用 Terraform 实现 AWS 合规
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
03 从初学者到构建者:一段精彩的 AWS 云之旅
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
04 以团队为先:使用 Laravel 与 Bref 开展无服务器工程
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
05 活动开幕式
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
06 智能体到智能体:在 AWS 上构建可互操作的 AI
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
07 利用另一类遥测数据,借助 AI 智能体更快改进
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
08 告别氛围编程:使用 Kiro 进行规格驱动开发
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
09 使用 MCP 与 AI 智能体进行自动化测试
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
10 使用机器学习方法实现电信安全现代化
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
11 重新思考生成式 AI 智能体:RAG 与 MCP
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
12 使用 TAK 和 AWS 开展灾难与应急响应
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
13 从测试视角重新思考无服务器应用程序工作流
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
14 Practical AWS FinOps for Cloud Success
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
15 基于 AWS 的 AI 驱动全球纯 Alpha 宏观交易:重塑风险调整后资产收益
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
FSI Recap
01 现代交易生命周期:从交易到结算
FSI Recap
02 Goldman Sachs:通过 Fast Track 加速应用程序上云 - AWS Re:cap Q1/2023
FSI Recap
03 Zurich Insurance Group:在 AWS 上构建高效的日志管理解决方案
FSI Recap
04 FSI Meetup 2025 年第四季度 - Brex 数据库灾难恢复
FSI Recap
05 FSI Meetup 2025 Q4 - Graviton 迁移成功案例
FSI Recap
06 FSI Meetup 2025 Q4 - Stifel 现代数据平台
FSI Recap
07 FSI Meetup 2025 Q4 - PayPal 金融交易数据对账系统
FSI Recap
08 FSI Meetup 2025 Q4 - 规模化提升韧性
FSI Recap
09 最大限度提高 AI 推理成本效益:战略性采用 AWS GPU 实例
FSI Recap
10 高级智能体 AI 设计模式
FSI Recap
11 在 AWS 上构建全新的现代化应用
FSI Recap
AWS re:Invent 2025
01 Coinbase re:Invent 回顾 (IND3312)
AWS re:Invent 2025
02 利用 AI 和 AWS 构建未来交易平台
AWS re:Invent 2025
03 交易创新:Jefferies 基于 Amazon Bedrock 构建的 AI 助手 (IND3315)
AWS re:Invent 2025
04 FSI 如何通过 Agentic AI (GBL302) 彻底改变 HFT 分析
AWS re:Invent 2025
05 使用 Amazon Time Sync 改进分布式系统(采用 Nasdaq)
AWS re:Invent 2025
06 Amazon Aurora HA 和 DR 全球弹性设计模式 (DAT442)
AWS re:Invent 2025
07 构建智能体式 AI:Amazon Nova Act 与 Strands Agents 实践 (DEV327)
AWS re:Invent 2025
08 深入探讨 Amazon Aurora 及其创新 (DAT441)
AWS re:Invent 2025
09 深入探讨 Amazon S3(STG407)
AWS re:Invent 2025
10 Nasdaq:为全球金融服务构建弹性基础设施 (HMC327)
AWS re:Invent 2025
11 AWS Lambda 新功能 (CNS376)
AWS re:Invent 2025
12 使用 Kiro 进行规范驱动开发 (DEV314)
AWS re:Invent 2025
13 Amazon 的 FinOps:全球电商巨头的云成本管理经验 (AMZ308)
AWS re:Invent 2025
14 AWS 上交易平台的 Tick-to-Trade 延迟
AWS re:Invent 2025
政务数据
01 The AI Era: The Boundary Between Development and Design Is Disappearing
政务数据
02 端侧多模态 AI 与智慧城市实践
政务数据
03 大模型能力评测与 AI 项目落地方法论
政务数据
04 基于云代理的政府开发全链路受控自动化
政务数据
05 从多智能体看 Agent 时代软件新生态
政务数据
06 AI 驱动的宏观量化研究与智慧治理
政务数据
07 公共数据授权运营与智慧政务实践
政务数据
08 数据资产化落地实践:确权合规、工程治理与数字政府案例
政务数据
09 AI技术赋能心理健康公益:可信平台的治理、架构与实践
政务数据
Amarathon 2025 回顾
01 开发者的智能体架构设计路线图
Donnie Prakoso
02 Amazon Bedrock 数据自动化
Hafiz Syed Ashir Hassan
03 AgentCore 上的多智能体
Tan Xin
04 实践中构建智能体式 AI:Nova Act 与 Strands Agents
Haowen Huang
04 使用规格驱动开发,通过 Kiro 加速迁移项目
Sanchit Dilip Jain
06 从「匹配」到「理解」:由 AgentCore Memory 驱动的个性化 AI 搜索实践
Liu Cao
07 从观察到优化:从 LLM 可观测性迈向 AIOps,将实时洞察转化为智慧自动化
Jimmy Soh
08 部署 TEAM 并打造最佳工程团队
Yuji Oshima
09 五年来所谓无服务器数据库带来的五个惨痛教训
Renato Losio
14 如果 AI 替我工作会怎样:Q Developer CLI 与 Kiro 如何改变我的日常工作
Miguel Angel Muñoz
16 兼顾速度与警觉:Amazon Bedrock Agent 开发的安全要点
Brian Tarbox
26 在单张 H100 上运行 OSS LLM:更智能、更便宜、更快速
Adit Modi Adit Modi
28 现代统一元数据架构:打破数据孤岛的新方法
Shaofeng Shi
29 无服务器 MediaOps:使用 Amazon Web Services 上的 AI 自动化视频工作流
Luis Valdivia
30 通过大规模性能测试构建兼具效率与可靠性的架构
Luis Guirigay
31 通过开源连接世界:技术、社区与全球开发者关系的实践历程
Richard Lin
33 构建流式 Iceberg 表以进行实时物流分析
Fahad Shah
34 加速大规模机器人策略训练:基于 Kiro、Trainium 和 EKS 的自动化闭环架构
Junjie Tang
35 通过规格驱动开发,从 Vibe 走向可行方案
Ricardo Sueiras
36 让云成本分析更智能:使用 Strands 和 AgentCore 构建 FinOps 智能体
Xiaofei Li
37 使用 CNCF Kagent、K8sGPT 和 Nova Sonic 转型 K8s 对话式智能体 AIOps
Shaoyi Li

视频: https://www.youtube.com/watch?v=-GuZhm4XGxM

Amazon 现代化历程的关键经验

● 基于 AWS Billing and Cost Management 服务构建

● 为 FinOps 实践奠定基础

● Amazon 的业务运行于 AWS 之上,因此需要采用全面的 FinOps 策略

● 最初使用自定义财务报告统计每月云成本

● 逐步转向使用 AWS 数据导出、成本和使用情况报告 (CUR) 及其他 AWS 账单服务

● 从月度和账户级粒度转向 ARN 和小时级粒度的可视化

● 向各团队(开发人员、管理者、财务团队和 FinOps 团队)普及成本数据

● 启用 Cost Explorer,支持自助式成本分析和实时决策

● 在整个组织中实施标签策略,加强成本管控

● 与 Compute Optimizer、Cost Optimization Hub 等 AWS 功能集成

● 从集中式报告转向分布式成本洞察模式

● 利用 AWS Organizations 实现一致的管控,并提供统一的工具集

通过与业务目标一致的机制提升效率

● 挑战:推动成本管理实践得到广泛采用

● 关键洞察:在团队层面将云成本与业务成果关联起来

● 将 AWS Cost & Usage Report (CUR) 中的精细成本数据与团队关注的业务指标相结合

● 清晰呈现支出情况以及每一美元支出所带来的价值

通过智能自动化扩展 FinOps 实践

● 着重实现流程自动化,从而高效扩展 FinOps

● 详细介绍所采用的具体自动化策略和工具

● 强调自动化对于维持和扩展 FinOps 实践的重要性

融入业务背景

通过关联成本与业务成果推动采用

● 推动采用的关键:将成本与团队的业务成果关联起来

● 将账户和基于标签的成本分摊纳入业务背景及投资跟踪

● 利用 AWS 成本管理服务自动执行投资回报分析——

● 简化成本可见性

● 使用 AWS Cloud Intelligence Dashboard (CID) 获取可执行的洞察和优化机会

● 将 AWS 各项服务的预算数据与实际用量进行嵌套对比,呈现预算偏差

● 使财务和运营效率团队能够推进成本削减计划,并修订预算和预测

● 将具备业务背景的数据与 AWS 基础设施使用情况相结合

● 创建针对不同角色的视图,供团队深入分析各项服务——

● 实际案例

● 团队可以识别成本突增及其来源账户、服务和资源

● 将业务影响与收入或预算等指标一并可视化

● 将成本突增关联到具体人员或计划,以便立即采取行动——

● 持续演进的效率提升方法

● 认识到效率提升没有一套适用于所有场景的方法

● 衡量基本的资源利用率指标(CPU、内存、网络吞吐量)

● 针对不同工作负载采用不同的效率提升方法

● 建立统一的效率提升机制

● 跟踪特定业务的效率

● 依据集中商定的理想标准监控资源利用率

● 在适用的业务线中显著提升效率并降低成本

融入业务背景(续)

信用评分指标

● 创建名为“信用评分”的指标,用于衡量各类服务的资源效率

● 通过迭代不断完善统一基准

● 评估与统一效率提升计划(例如容量利用率、存储类别优化)的契合度

● 结合业务数据(收入、预算),衡量各业务线的 FinOps 成熟度

● 帮助团队开展优化并节省大量成本——

● 每周效率评分

● 团队每周都会收到附有成本优化建议的效率评分

● 建议可按技术类别(存储、计算、生成式 AI、数据库、网络)分组

● 建议与账户、团队和负责人相关联

● 所有利益相关者(财务团队、管理层、技术负责人和运营效率团队)均可从各自视角查看数据——

● 通过自动化扩展 FinOps 实践

● 真正的云财务管理是一个持续运转的智能循环

● 将 AWS 服务与自动化工作流集成,把手动流程转变为能够自我改进的系统

● FinOps 自动化之旅从提升云成本可见性开始

● 持续迭代,打造能够更深入洞察基础设施支出模式的系统

● 每一项改进都会反馈到学习循环中,不断增强智能云财务管理能力

● 有效的 FinOps 自动化需要全面掌握使用趋势、预算偏差和容量需求

通过智能自动化扩展 FinOps 实践

通知和自动响应

● 团队通过其首选渠道接收优化机会通知

● 对于已有充分认知的场景,团队可以定义策略和阈值,以触发自动响应

● 在自动化与监督之间取得平衡,是建立信任和推动采用的关键——

● 通过透明度建立信任

● 扩展 FinOps 实践需要始终保持透明

● 每项操作(无论自动还是手动)都必须详细记录并跟踪

● 团队需要准确了解其基础设施成本正在发生哪些变化及其原因

● 透明度优先是采用自动化和规划功能的关键——

● 将人的洞察与自动化分析相结合

● 这种方法在零售业中尤其有效

● 以 AWS 服务为基础,开启 FinOps 自动化之旅

● 首先着力提升成本可见性

● 逐步自动化已有充分认知的流程(例如财务规划、OP1 周期、计划制定和容量管理)

● 随着透明度和实际成果逐步建立信任,扩大自动化的范围并提升其复杂程度

● 目标不是取代人,而是通过自动化增强人的能力

制定自己的 FinOps 路线图

坚实的基础

● 从自定义工具、机制和流程起步

● 与自定义解决方案相比,AWS 账单和成本管理服务能够提供更清晰的成本可见性

● AWS Cost and Usage Report 提供精细数据,实现细粒度成本管控

● Cost Explorer 直接为各团队提供分析能力

● AWS Organizations 支持超大规模治理——

● 将业务成果与云成本关联起来

● 只有将业务成果与云成本关联起来,才能实现真正的转型

● 与仅了解支出金额相比,明确成本对收入的归因更有助于采取行动

● AWS Cost Intelligence Dashboards 展示团队层面的价值及与目标一致的指标——

● 通过自动化实现规模化并提高效率

● 从每月审查转向每日执行优化操作

● 智能系统能够检测异常、提出优化建议并自动实施改进

● 由自动化处理日常任务,让团队专注于战略决策

● 借助自动化实现规模化运营