从被动到体系化：朴朴云上数据平台降本30%路径

AI科技 2025年09月28日 17:33 1 aa

2022年的时候，朴朴数据团队突然收到云厂商TAM团队的消息，月成本涨得有点离谱，说实话，那时候他们重心全在数据中台建设上，谁也没精力深究云资源的计费规则。

那些规则细得像绕线团，要捋清楚得专门花时间对接，之前成本全靠TAM团队月会反馈，这下突然爆涨，才赶紧启动了第一波成本治理。

最开始优化，他们先盯着最花钱的几个地方：计算、存储和网络流量。

计算这块主要靠EMR，这东西就像数据平台的“大主机”，成本拆成两部分，一部分是集群管理费，另一部分是EC2实例的费用。本来想直接砍实例数量，但后来发现不行，业务还得正常跑，只能在细节上抠。

比如把低于8x规格的小机型全下线，这些机型看着便宜，积少成多也是笔不小的开销；还有按业务忙闲调整扩缩容，比如晚上业务淡的时候就少开点资源，白天忙的时候再加上，不至于浪费。

另外，他们还把INTEL机型换成了AMD的，老实讲，同等性能下AMD确实便宜些，不少企业这么试过；按需付费的实例也少用，多买长期合约或者用竞价实例补溢出需求，竞价实例价格低很多，就是偶尔会断，但临时任务用着没问题。

存储这边也有坑，之前朴朴用S3存数据，不管冷热全塞标准层，就像家里衣柜堆满旧衣服，看着方便，其实好多数据放着没人碰。

无奈之下，他们开始清理无效数据，关了用不上的版本控制，还把没传完的分段上传给清了，最后居然清出了PB级的数据，月成本一下少了小十万。

还有EBS卷，之前集群扩大后，低规格实例多了，EBS用量跟着涨，后来参照计算层的办法优化，也省了不少钱。

网络流量的问题更隐蔽，跨可用区传数据要额外花钱，之前没注意，直到成本异常才发现。他们在A/B区都建了EMR集群，数据来回传就产生了费用。

后来调整了任务分布，尽量让计算任务靠近数据源，又优化了S3的访问方式，这部分开销才降下来。

从“被动等反馈”到“主动盯成本”，CUR+标签帮了大忙

第一波优化有效果，但团队也明白，总靠临时清理不行，得有能主动盯成本的办法，这时候CUR报告和自定义标签派上了用场。

CUR就像详细的“花钱清单”，每笔开销都列得很细，再加上他们自己设计的标签，比如标清楚哪个区域、哪个应用、哪个集群用的资源，就像给每笔开销贴了“姓名牌”，谁用的、用在哪都一目了然。

他们把这些数据建模后接入自研的BI平台，随时能查成本分布。

后来搞S3智能分层，就是靠这些数据找的方向，哪些数据常用、哪些是冷数据，分清楚后转存到便宜的存储层，一年下来省了上百万。

说实话，这招真的关键，之前成本分析像摸黑走路，有了这些工具，相当于开了灯。另外，他们还把S3的inventory和访问日志结合起来用。

inventory能导出数据的元信息，比如每个文件多大、最后修改时间，访问日志能看到谁访问过这些数据。

本来单独看这两个数据用处不大，后来用Spark把它们整合到一起，连数据的访问热度都能算出来，哪些数据没人碰、该清理，一眼就知道，治理效率高了不少。

第一阶段折腾了一个季度，成本降了不少，业务还没受影响，这给后面的治理打了好基础。

但团队也清楚，业务还在涨，数据量只会越来越大，光靠第一阶段的办法不够，得从平台能力和架构上改。

架构大改造：EMR升级+Flink上K8s，降本又稳业务

朴朴从2019年就开始用EMR，最早用的版本是Spark2.4.5，后来Hudi社区更新很快，新功能越来越多，旧版本不仅性能跟不上，还费资源，升级就成了必须做的事。

但升级这事儿不敢瞎来，本来想一次更到最新版，后来发现风险太大，平台上跑着好多业务任务，万一升级出问题，影响就大了。

他们只能分步骤来：先评估新版本的特性和风险，再把升级目标拆给每个人，接着做细粒度测试，还要验证和上层应用的兼容性，最后制定切换计划和回滚方案，分批次切换。

前后花了半年多，才从EMR5更到EMR7，核心组件版本也跟着更了。

升级后效果很明显，大部分离线任务的计算效率提了不少，成本自然也降了。

Flink这边也做了大改动，之前Flink任务跑在YARN上，时间长了问题越来越多，资源隔离差，任务之间总抢资源；集群扩缩容慢，业务忙的时候跟不上；大状态任务还容易把节点搞崩。

2024年初，他们决定把Flink迁到K8s上，选了FKO方案。

说实话，选方案的时候也纠结过，对比了好几种，最后选FKO是因为它能自动管理任务生命周期，比如任务故障了能自动重启，还能按需求扩缩容，不用手动写复杂的配置。

迁移花了近两个季度，过程还算顺利，偶尔出点小问题，都及时解决了。

迁完之后，通用流计算集群的月成本又降了一截，稳定性也比以前好很多。

后来他们还优化了FlinkHudi，比如把多个表的入湖任务合并，避免一个任务出问题影响所有表；又用上了Hudi的BucketIndex，解决了任务重启时卡在bootstrap阶段的问题，之前个别大表重启要等半小时，现在快多了。

到了第三阶段，朴朴又搞了体系化治理，他们建了成本数仓，把存储、计算的成本都量化，谁用了多少资源、该摊多少成本都算清楚；还做了个数据治理平台，分平台层和用户层协作，平台层自动生成待治理的任务，用户层负责执行，大家对着OKR干活，不会各干各的。

另外还有治理健康分，给每个团队的治理情况打分，低分的要整改，这样就把治理变成了常态，不是一阵风。

现在回头看，朴朴这三年降本，不是靠瞎砍资源，而是在成本、稳定性、易用性之间找平衡。

好多公司降本就想着少花钱，结果业务受影响，朴朴这个思路我觉得挺对的，先发现问题，再靠技术优化，最后建体系把治理固定下来。

未来业务还会涨，成本治理肯定也得跟着变，但只要这个框架在，应该不会出大问题。

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