分析：难以拒绝的云成本优势
其中的一篇文章来自于微软，文章的名字叫做云的价值：研究数据中心网络问题。该文章主要专注于数据中心的整体成本架构，并且讨论了哪些地方可以得到节省。第二篇文章来自于一个名叫Steve Denegri作者的一篇文章，叫做通过可再生能源来得到云计算的统治力，该文章首先由Virtual Strategy杂志发表。Virtual Strategy非常友好地将这篇文章放到它的网站上。
微软的文章描述了减少数据中心整体成本架构的挑战以及不同的策略，包括移植冗余以及强壮性策略(比如UPS)，范围从个人数据中心到数据中心块。使用这种方法，只需要很少的投资就可以完成，因为个人数据中心所需要的成本可以被预知。文章强调的另外一个地方就是数据中心的整体用电缺陷。尽管文章并没有给出具体的办法来减少电能的使用(尽量少地让数据中心在一个较高的温度上工作以减少交流电成本)，它确实推荐找到成本集中的地方以激励系统的用户把需求扩展到更多的用户模式。这确实具有减少峰值需求的效果，从而减少了整体的耗电量。文章在第一页包含了一个表格，给出了数据中心成本的不同组成部分，服务器占据了45%，位于首列;但是“电源分配和散热以及用电效率成本”则排名第二和第三，共占据40%。
第二批文章就像它的名字所表明的那样，专注于数据中心的能源组件。作者是原先投资银行的经济分析家，我曾经在读过他的文章之后有机会和他一起聊天，他的研究方法以及对数字的理解在这篇文章中展现了出来。他还做了很多数据中心成本架构方面的研究，尤其需要指出的是，他分解了位于圣安东尼奥的一个巨型微软数据中心(规模类似于在一个机房中有10万台服务器)的成本架构。他的文章引用了微软的一个说法(很不幸没有具体引用出处)，该说法表示，能耗占据运行一个数据中心的82%的成本。
Denegri研究了微软和圣安东尼奥城市之间关于财产税减轻的问题，以及微软和当地电能公司??CPS Energy之间的协议。从他的研究中，他得出结论：微软在它的财产税(这个折扣主要提供给那些对大型不动产进行投资的公司)方面获得了22%的折扣。而在电能方面，微软则获得了45%的折扣，这主要依赖于微软使用了足够的电能以满足“超级用电”用户条款。Denegri表示，这种优势在未来还会增强，因为潜在的税收还会应用到碳排放量为基础的电能。微软还可以通过让它的数据中心由干净的能源(比如风能或者太阳能)供电来达成一项协议，因此就避免了这些附加的税收。
其中一个被两篇文章都引用的因素就是劳动力成本。两篇文章都指出，这些大型的数据中心都趋向于人工的操作;确实，微软的这篇文章则特别的指出，减少成本的一个因素就是在这些云数据中心上的高等级的操作自动化。事实上，它指出，数据中心中很多问题的一大源头就是手动的管理性，它引入了很多的问题。该文章还指出了另外的一个操作成本方面的因素就是硬件标准化。这一点和公司数据中心有所不同，在公司的数据中心中，服务器趋向于以项目基础来获取，这样就引入了异构问题，而云数据中心则主要关注于硬件的同构问题。
Denegri表示，在微软和圣安东尼奥市达成的财产税协议中，微软得到了优惠的税率，尽管它不满足最小数量的工作要求：微软雇佣了大约75个人，而政策上要求至少雇佣500人。这就使得，每一个职员都要大约对1000台服务器进行维护。为了评判一个云提供者相比一个内部的数据中心所带来的优势，你需要认清两件事情：
1.在一个传统的公司数据中心中，对于一个操作人员能够管理多少服务器没有一个硬性的数字。而如果仔细去挖掘这个数字的话，那么大约在75到200人之间。
2.必须要了解的一点是，一个云计算操作人员和一个数据中心操作人员并不是一个直接可比的情况。这是因为，在一个传统的大型数据中心的操作包括了整个硬件和软件架构;而在一个云环境中，操作仅仅针对硬件和一定量的软件，但是绝对不包含应用程序本身。
然而，尽管云计算方式的同构性和标准化，它比起内部数据中心来讲还是可以获得极高的效率，对于操作人员来讲。也许这个比率大概在50%，虽然我认为这有一些低估它。
有了这两篇文章在手，我们就可以做一个很有意思的实验。让我们试图估计一下云计算数据中心和传统公司数据中心的整体成本优势比。每个因素的成本优势估计如下：
1.电能：45%，这主要来自于Denegri的文章;2.财产税：22%，这主要来自于Denegri的文章;3.操作职员成本：50%;通过比较来自于Denegri的文章以及我从Internet得到的一些研究作出了这个估计。
下一个问题是，每一个因素代表了整个成本的多大比例?以下就是一个详细的说明：
电能：40%，这主要来自于微软的文章，值得注意的是，Denegri的文章引用了微软(也许另外的引用就是不同的数据中心源)数据中心的例子中，估计电能要占据整个数据中心成本的82%。通过使用较低的微软的文章估计，我们减少了整体的云数据中心成本对比传统数据中心的成本优势。
财产税：20%。在Denegri的估计中，他计算了整体的成本，而财产税大概占到整体成本的20%。
操作职员成本：40%。在排除了电能和财产税意外的剩余整体成本。但是，它很好地和微软的文章中所观察的数字相符，这个操作成本占据整个数据中心成本很大的一部分比例。
为了计算一个云计算数据中心(在例子中以微软的为例)对比一个传统的数据中心的整体成本优势，我们用各自的成本因素优势乘以每个因素占整体成本的比例。而最终的因素优势就归结为决定整体的云计算数据中心的成本优势。
我们可以从上看到，基于文章的估计和操作职员成本的计算，比起传统的数据中心，微软可以获得大约42%的低成本优势。我相信这实际上低估了整体的成本优势，但是这是一个相对保守的估计。同样，对于不同的数据中心而言，优势也是有所不同的，依赖于财产税的让步以及给定地理位置的电能使用情况。
在查看这些数据的时候，我突然想起了Henry Ford的转向大规模生产的例子。他认真地履行了自动化技术到制造工厂的应用。如果处于历史的先河中，公司的数据中心就仍然是昂贵的、笨重的以及脆弱的手动技术;相比较，云计算则成为了工业自动化的天堂，应用于数据中心中。同样地，云计算也可以获得Ford自动制造技术所带来的成本优势。当福特汽车开始它的自动化之旅时，当时还有很多的汽车制造商;而25年之后，仅仅剩下了大约一打左右的制造商了。大约超过90%的制造商都已经消失了，它们不能够在承担大规模生产所需要的资金了，因此在价格上也就不再有竞争力了。也许，这对于我们每一个人，都是很好的一课。
Bernard Golden是咨询公司HyperStratus的首席执行官。他主要专注于虚拟化、云计算以及相关话题。他也是“Virtualization for Dummies”一书的作者，该书是到目前为止卖得最好的虚拟化方面的书籍。