成本优化不是“买折扣”这么简单，而是对负载稳定性与架构韧性的一次体检。下面给出一套可执行的选择流程，帮助你在 Savings Plans、RI 与 Spot 之间做合理组合。
一分钟对比表
| 方案 | 适用负载 | 灵活性 | 主要风险 |
|---|---|---|---|
| Savings Plans（Compute/EC2） | 稳定基线计算 | 中高 | 需要长期承诺 |
| RI（EC2/RDS/Redshift 等） | 长期固定容量 | 中 | 资源绑定更强 |
| Spot | 批处理/可中断 | 高 | 随时被中断 |
要点：
- Compute Savings Plans 覆盖 EC2/Fargate/Lambda，灵活度最高。
- EC2 Savings Plans 与 EC2 RI 对实例族/区域限制更多，但折扣更高。
- 数据库类（RDS/Redshift）主要靠 RI。
选择流程：从稳定基线开始
先评估稳定基线（60%-70%）
对月度峰谷不大的生产负载，优先用 SP/RI 覆盖。
有多团队或跨服务复用需求
首选 Compute Savings Plans，避免被实例族限制。
EC2 族稳定、区域固定
选 EC2 Savings Plans 或 标准 RI。
数据库长期稳定运行
选 RDS/Redshift RI，并结合多 AZ 与读写分离策略。
异步/批处理任务
选 Spot，配合容错与回退机制。
组合策略（更接近真实生产）
- 70% 基线：Compute SP / EC2 RI 覆盖核心负载。
- 20% 弹性：On-Demand 处理峰值。
- 10% 成本优化：Spot 跑批处理或可重试作业。
这类组合对绝大多数中型规模系统更稳健，也方便逐步扩展承诺规模。
实施要点（架构师关注点）
- 看覆盖率与利用率：用 Cost Explorer 的 Coverage/Utilization 报表。
- 对齐自动扩容策略：避免“过度承诺 + 弹性上不去”。
- 提前设计可中断容错：Spot 任务需要 checkpoint/重试机制。
- 按业务节奏分批购买：避免一次性锁定过大承诺。
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