好未来云上资源效能优化实践 | QCon 北京

2025 年 4 月 10 - 12 日，QCon 全球软件开发大会将汇聚全球 140+ 技术先行者及创新实践者，直击行业痛点，解锁可复制的经验与模式。这不仅是一场会议，更是一次对技术演进的集体探索。无论你是资深开发者，还是技术管理者，都能在这里有所收获，为下一步的技术决策提供方向。

好未来基础服务中台负责人李明辉已确认出席并发表题为《好未来云上资源效能优化实践》的主题分享。在云原生与 AI 浪潮下，云的资源扩展能力和使用便捷性让企业能够更加专注于业务创新，同时，如何用好云也成为大家持续探索的课题，特别是上云之后面临成本失控的风险，包括云产品品类多而杂、多云环境差异大、成本波动难分析、AI 算力成本快速增长等。本次分享将介绍好未来在云上资源效能优化方面的实践，通过搭建 FinOps 运营体系以及技术治理体系实现上亿元的成本节省。

李明辉 2010 年加入百度，2021 年进入好未来至今。目前担任好未来基础服务中台负责人，负责集团高可用能力建设、成本优化，基础设施和业务运维，基础架构组件及平台产品研发。他在本次会议的详细演讲内容如下：

演讲提纲

1. 好未来云资源布局

2. 云成本治理面临的挑战

• 多云异构管理难题

• 资源冗余与高可用矛盾

• AI 算力需求激增

3. FinOps 运营体系搭建

• 成本分摊与归因机制

• 自动化治理空间分析

• 基于业务 ROI 的指标体系

4. 资源效能优化的技术方案

• 精细化弹性容量管理

• 多云布局调优

• AI 算力成本优化、训推、异构混部等

5. 总结与展望

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• 多云环境的异构性使得统一纳管和成本分析难度大幅增加，特别是在使用的云产品品类众多的情况下，很难有效的发现和识别不合理的云成本支出，也无法解释云账单波动

• 云资源使用的灵活性是一把双刃剑，高可用和资源冗余之间的冲突在一定程度上会被放大，如果无法说清楚不同业务场景下云资源投入产出目标，具体的技术治理策略很难落实

• 生成式大模型的发展推动 AI 算力需求激增，AI 算力成本快速增长，既要快速迭代，又要确保成本可控，而分布式训练和推理架构的复杂性推高了算力成本优化的门槛

演讲亮点

• 多云架构下的 FinOps 运营体系建设方案，实现集团各业务在多云的成本分摊和波动分析；基于不同云产品特性实现自动化的治理空间分析与用云策略建议

• 建立围绕业务资源效能的北极星指标体系，转变问题视角，从成本问题到业务投入产出问题；通过设计精细化的弹性容量管理方案、多云布局调优等实现降本增效

• 基于内部 AI 算力成本治理的实践，包括训推服务的算力调度、负载均衡及异构混部等方案，提升算力资源的综合使用效率

听众收益

• 可以帮助相关从业人员了解或学习云成本优化的主要技术方案，并在日常工作中进行运用

除此之外，本次大会还策划了多模态大模型及应用、AI 驱动的工程生产力、面向 AI 的研发基础设施、不被 AI 取代的工程师、大模型赋能 AIOps、云成本优化、Lakehouse 架构演进、越挫越勇的大前端等专题，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 100+资深专家在 QCon 北京现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。

目前，所有大会演讲嘉宾已结集完毕，了解更多报名和详情信息可扫码或联系票务经理 18514549229 咨询。

为确保大会顺利举行，现诚邀志愿者加入，时长 3.5 天。可与大咖交流、获极客时间 VIP 月卡、大会演讲视频资源和证书。主办方提供午餐和交通支持。时间：4 月 9 日 13:00-4 月 12 日 18:00，地点：北京万达嘉华酒店，报名链接：https://www.infoq.cn/form/?id=2088