掌握云资产的支出比以往任何时候都更加重要。这些平台将帮助人们了解云使用情况和相关成本，这些成本可能会迅速增加。
云成本管理工具是一个相对较新的产品。就在十年前，云被认为可以为我们省去投标、安装和维护自己硬件的麻烦。每小时的价格以便士为单位。怎么会出事?
人们发现一分钱的所有这些小部分都可以累积成一个超出预算的数字。云成本管理平台可以提供帮助，跟踪所有账单并将其分配给负责其累积的各个团队。这样，添加太多需要太多存储和服务器时间的花哨功能的团队将不得不考虑他们的挥霍无度。不会使用过多RAM和磁盘空间的优秀程序员可以获得奖励。
配置简单的小型团队可能可以使用云公司的库存服务。成本控制现在是许多CIO的一个大问题，云公司也知道这一点。他们已经开始添加更好的会计工具和警报，这些工具和警报会在账单到达平流层之前触发。
一旦您的云承诺变得更大，独立的成本管理工具就会开始变得有吸引力。它们旨在与多个云一起使用，并构建统一数据以方便使用的报告。有些甚至在跟踪本地运行的机器方面做得很好，因此您可以比较租用成本与建造自己的服务器机房的成本。
在许多情况下，云成本管理器是更大套件的一部分，旨在不仅关注底线，而且还执行其他规则，例如安全性。他们还帮助管理可能遍布全球的新兴服务器实例帝国。
以下是许多最佳云成本跟踪工具的按字母顺序排列的列表。随着企业经理认识到他们需要控制他们的云账单，该领域正在迅速扩大。
Cloudability
Apptio提供了大量用于管理IT商店的工具，而Cloudability是其处理云成本的工具。该工具准确地分解了正在使用的各种云实例，将它们分配给您的各个团队以进行会计处理。理想情况下，您的团队将能够通过提供的各种报告和图表仪表板来控制自己的成本。例如，Cloudability的TrueCostExplorer提供可旋转的图表以在各种聚合变量之间切换，以便制定准确的计划并预测未来的使用情况。Cloudability还与票务工具(如Jira)集成，用于规划和跟踪工具(如用于监控的Datadog)。
CloudAdmin
CloudAdmin创建的仪表板简单而直接。该工具的后端跟踪云使用情况，Web界面提供有关调整服务器大小或将其转换为预留实例的建议。服务器实例可以分配给团队，然后使用预算进行跟踪。如果支出超过规定的界限，警报会与电子邮件或PagerDuty等其他常用通信工具集成，以通知员工需要注意的事项。
Cloud Checkr
CloudCheckr专注于控制云成本和安全性。其成本管理功能可跟踪标准问题，例如实例的消耗、预测和调整大小。该工具还支持将自己的层添加到商品云实例的公司转售。白标签选项可以通过所有报告和图表来帮助您的客户了解他们的帐单。还有一个重点是支持*使用的公共云。
Densify
根据Densify的说法，运行集群的最佳方式是保持精确、细致的负载记录，然后使用这些数据快速扩展和缩减。Densify的优化器专注于云资源，例如实例、Kubernetes集群和VMware机器。Densify建议这种方法将扩展性提高了30%，这个数字肯定会让财务团队高兴。Densify的FinOps工具生成大量报告，以帮助让应用程序开发人员和bean计数器满意。
FlexeraOne
称为FlexeraOne的云管理产品套件有一个专门用于控制预算的部分。该工具提供多云会计，用于跟踪支出，并提供按团队和项目细分的详细报告。FlexeraOne还通过针对浪费分配提供优化消费的建议，并提供一些自动化系统将这些观察付诸实践。
Harness
DevOps团队可以使用Harness中包含的管道来自动化部署，然后在代码运行后跟踪使用情况以保持预算一致。Harness的成本管理功能可以观察与历史支出相比的异常情况，并为团队生成警报。自动停止未使用实例的功能可以与现货机器一起使用，有效地释放其节省成本的潜力，同时解决其短暂的性质。
Kubecost
依赖Kubernetes部署容器pod的团队可以安装Kubecost来跟踪支出。它将适用于所有主要(和次要)云以及本地托管的Pod。随着Kubernetes进行调整以处理负载，并在一组统一的报告中显示成本，因此会跟踪成本。大跳跃或意外部署可能会触发人工干预警报。
Nutanix Xi Beam
拥有大型多云部署的组织可以使用Nutanix Xi Beam来跟踪一系列安装的成本，包括本地托管的私有云机器。通过考虑加热和冷却成本、硬件和数据中心租金，可以定制该工具以生成私人安装的准确成本估算。这样可以更轻松地做出将工作负载分配给成本最低的部署的准确决策。该过程可以自动化，以简化预留实例预算的管理和前瞻性规划。
Replex
在Kubernetes环境中跟踪和控制容器是Replex的目标。该工具监视公共云中或本地运行的集群，收集有关负载的统计信息，以构建向负责它们的团队收取成本的报告。Replex还提供专有的机器学习引擎，将历史数据转化为有效部署的计划。策略控制层提供精细的限制，以确保团队可以访问他们需要的内容，但无法访问他们不需要的内容。
Spot
Spot市场通常是获取计算资源的最便宜的机会，但管理起来可能很棘手。Spot自动执行一些管理保留实例集合的工作，并根据需要使用Spot机器增加它们。它的Elastigroup工具将根据过去的性能提供扩展计划，而CloudAnalyzer会生成报告以帮助了解资金的去向。
Turbonomic
IBM依靠Turbonomic提供人工智能驱动的解决方案来管理部署，以将应用程序需求与基础设施相匹配。该工具将根据需求自动启动、停止和移动应用程序。驱动这些决策的数据存储在仓库中，以训练将做出未来决策的AI。最新版本包括一个基于Grafana的新仪表板和报告框架。
CloudHealth
VMware构建了CloudHealth来管理跨所有主要云平台以及混合云的部署。成本核算模块跟踪支出并将其分配给业务团队，同时优化部署以最小化支出。建模层可以建立摊销和消耗计划，以准确预测未来的需求。财务经理和开发团队都可以深入了解这些预测，以专注于特定应用程序或服务群。
Zesty
虽然许多云管理器通过复杂的报告提供洞察力，但Zesty旨在自动化启动和关闭额外实例的工作。它提供了一种由人工智能算法提供信息的工具，可以与AWS的API配合使用来做出决策，以保持足够多的机器运行以满足用户，而不会超出预算。该工具可以控制分配给单个机器的磁盘空间量，同时从预留实例市场现场购买和出售处理器时间