Randy Heffner利用一些概略数据进行了一些通用财务分析：诸如架构即服务这样的云计算模型和传统的本地架构相比，什么情况下能省钱，什么时候不省钱？这是2011年6月 “SOA在行动” 虚拟活动中Forrester分析师Randy Heffner发言的一部分。

　　要对云进行很好的分析需要做非常多的工作。在这里我所做的分析只是选取了一些基本面，但如果要分析实际项目，就需要更全面更完整——要使用你所使用环境、合同、硬件厂商和网络厂商等等所提供的真实的数字。因此，不要花费太多精力在本案例如何取得更具体的数字上，这些数字实际上并不适用于你的环境，我所做的概略分析，主要用来演示分析的基本概念和财务上可能的动态变化。

　　我使用的是亚马逊云的成本计算器，这是一个定价计算器，还有戴尔的配置引擎来计算出特定服务器的价格，并用来分析计算不同环境之间的等效计算能力。在调整了CPU速度和类似的其他参数后，我使用了4:1的基本比例。一台具有4个CPU和大量内存的戴尔服务器等同于4个亚马逊机器实例。

　　如果你选用一些亚马逊实例，或者其他云服务供应商的产品，你不间断的运行这些应用，每天24小时，那么你很可能就不会省钱。这里，我有三个数字（下图的3条曲线）。其中戴尔的数据是购买一台服务器并运行36个月，里面包含维护和技术支持等等之类的费用。

　　对于亚马逊云，对应于上图中的灰线，表示每天24小时不间断运行你的亚马逊环境。上图中的蓝线表示，在非高峰时段，你的系统减半运行，在一天24小时中大多数时间只运行一个基本环境。由上图可以看出，采用戴尔服务器的成本，只有亚马逊架构即服务所花费用的一半。

　　但是一台服务器并不能很好说明问题。如果将规模扩大，我们将会从可伸缩系统在非高峰时段的降级运行中获益更多。如果我们有5台戴尔服务器和相应等效数量的亚马逊实例，这时我们在两种方案上的成本就变得接近了很多。如果我们只是不间断地运行4个亚马逊实例（等效于1台戴尔服务器），其余的实例只在每天三个小时的高峰时段启用，那么现在两个成本就更接近了。

　　这里我要说明的意思是，要确保你能够取得收益，你需要对云环境进行非常细致的管理，并且，这也并非是最节省的环境。

　　现在，让我们看一个遗留系统所支撑的客户网站，这是我们在现实中更常碰到的一种情况。这是一个庞大的电子商务网站，很多处理都是在我们所假定的一个本地遗留系统上运行。现在，我们将要把这个网站放到云端。

　　这里，很重要的一个事情是搞清楚网络上有哪些内容和流向哪里，因为现在网络访问成为我们成本的一部分。在这里，我们需要在我们网站和我们的客户之间的建立的网络连接有非常大的带宽，而在数据中心之间的数据流量，只需要较窄的带宽。

　　如果我将网站全部运行在我们的数据中心内部，那么要提供给我们客户所需要的高带宽就需要使用专用的网络访问线路，而这样的专线是非常昂贵的。每月数以万计美元的花费，你需要的带宽越高，花费就越多。这时候，我们可以利用云环境和我们客户之间的巨大网络容量。此时，亚马逊云的成本将只有戴尔服务器环境所花成本的一半，你将会节省一百万至一百五十万美元，这是多么可观的一笔费用啊！

　　但是，如果换一种客户模式，情况就又不一样了。如果我们没有很广大的客户群，而是数目不大但非常活跃的客户群。因此这将是一个不同的网络访问模式：数据中心和云环境之间需要高带宽的网络管道，而客户和云之间的网络流量则相对窄很多。这时网站上的成本就小很多，因为它的流量也较小。在这种情景下，戴尔服务器的环境就又一次只有亚马逊云环境的一半成本了。

　　相同的架构，不同的模式，可能会带来云环境和本地服务器环境经济性比较的大逆转！换句话说，你确实需要搞清楚你的使用环境，你才能为你的公司做出明智的选择。