Google Cloud 成本优化完全手册：让你的云账单降低 50% 的秘籍
成本优化不是“省钱”，而是让资源与业务价值匹配。本手册从 FinOps 视角给出 GCP 降本增效方法，覆盖 Spot 实例、CUD、BigQuery、网络与存储等关键场景。
成本优化的三大阶段
- 可视化：账单、标签、部门归属清晰
- 治理化：预算与告警、资源策略
- 优化化：结构性降本（CUD、Spot、架构改造）
云成本优化的第一步是账单管理与可视化，否则无法判断真实的成本来源。
快速见效的 8 个措施
- 统一标签（项目/团队/环境）
- 自动关停测试环境
- Compute Engine 右倾（Right Sizing）
- GKE 节点池按负载分层
- 选择合适的存储类型与生命周期
- BigQuery 分区 + Clustering
- 购买 CUD（Committed Use Discount）
- 使用 Spot/Preemptible 实例
重点服务优化清单
1. Compute Engine
| 优化项 | 动作 | 预期节省 |
|---|---|---|
| 右倾 | 调整到更小规格 | 10–30% |
| CUD | 1–3 年承诺 | 20–50% |
| Spot | 可中断任务 | 60%+ |
2. GKE
- Autopilot 适合小规模与弹性场景
- Standard 适合大规模集群
- 关键服务使用固定节点池，非关键服务使用 Spot
3. BigQuery
- 使用分区表降低扫描量
- 合并小文件，减少元数据开销
- 选择 On-demand vs Slot 计费
4. 存储与网络
- 冷数据迁移至 Nearline/Coldline
- 使用 Cloud CDN 减少跨区域流量
- 关闭未使用的静态 IP
30/60/90 天优化路线
| 周期 | 目标 | 关键动作 |
|---|---|---|
| 30 天 | 快速降本 | 关停闲置资源、统一标签 |
| 60 天 | 结构优化 | CUD 评估、BigQuery 分区 |
| 90 天 | 架构级降本 | 负载重构、跨区域优化 |
常见误区
- 只盯 CPU/内存，不看网络与存储
- 没有标签，无法精确归因
- 盲目上 Spot，导致核心业务不稳定
总结
GCP 成本优化的关键在于“可视化 + 治理 + 结构优化”，而不是单点省钱。只要建立正确的 FinOps 体系，账单降低 30–50% 是常见结果。
