В свое время я работал на стороне заказчика — крупной промышленной компании и в том числе моей задачей был выбор подрядчиков на разные ИТ-проекты. Сейчас я тружусь в Linx Cloud и развиваю облака IaaS. Недавно мне понадобилось провести исследование и сравнить предложения облачной инфраструктуры от различных провайдеров, взглянуть глазами клиента на ситуацию, что я с энтузиазмом и сделал. Делюсь с вами итогами и выводами, которые удалось раскопать.
Предназначение, цели и задачи исследования
Требовалось определить позицию нашей компании в плане стоимости услуг IaaS на рынке и оценить их привлекательность. Для этого нужно было понять, кто предлагает по-настоящему уникальные решения и насколько они выгодны.
Вычислительные ресурсы в облаке — не просто «цена за ядро». Когда речь заходит об IaaS, для точного понимания соотношения «цена-качество» нужно сложить пазл из процессоров, памяти, дисков, сетей и десятков других компонентов и нюансов. А если хочешь понять рынок по-настоящему, придется копнуть глубже «изучения сайтов» провайдеров и расчетов на калькуляторах. Пришлось войти в роль тайного покупателя: я подготовил запросы от лица двух компаний на виртуальные машины с конкретными параметрами — количество ядер, размеры памяти, объем дисков.
Запросы отправлялись облачным провайдерам: 23 компании, список которых был составлен на основе отчета «iKS-Cloud 2024». Каждый шаг в дальнейшем взаимодействии с компаниями фиксировался: кто вышел на контакт первым, кто затянул с ответом, кто прислал готовое КП за день, а кто за неделю и т.д. Определялись следующие параметры:
Скорость ответа: время от отправки запроса до первого контакта
Качество КП: полнота информации, наличие индивидуальных условий
Гибкость тарифов: возможность скидок в зависимости от продолжительности контракта и пр.
SLA: гарантии доступности и поддержки
Также изучался набор дополнительных услуг компаний: миграция, резервное копирование, лицензирование. Основные критерии оценки составили количество итераций до предоставления КП и каналы взаимодействия, калькулятор на сайте и варианты тарификации, полнота предоставляемых сведений о продукте/услуге. Еще я смотрел на количество времени до получения доступа к сервису, объем, после которого возможна скидка и процент скидки от основного прайса.
Учитывались вопросы оформления: бумажные документы, дополнительные соглашения, оферта, команда специалистов, принимающих участие (продажи, технари, прочие), и возможность передачи части работ на аутсорс.
То есть, целью было не столько «сравнить цены», сколько установить, насколько провайдеры готовы к взаимодействию, в какой степени они вовлечены в диалог, насколько готовы проявить гибкость при сотрудничестве и могут обеспечить соответствие требованиям запроса.
Однако в реальности при общении с провайдерами и сборе данных по этому алгоритму у меня возник ряд сложностей.
Что не так
Первый этап занял несколько дней — я просто отправлял запросы, постепенно, без попыток сразу сравнивать цены. Цель — собрать максимум исходной информации: от типов используемых кластеров до нюансов размещения, условий подключения, особенностей SLA. Коммерческие предложения необходимы были только как база для сводной таблицы.
Весь перечень типичных недостатков в коммуникации с клиентами у провайдеров IaaS, выявленный на этом этапе, можно уложить в несколько главных категорий.
Во-первых, это неполная информация на сайтах: у некоторых провайдеров тарифы отсутствовали, что потребовало дополнительных запросов. Во-вторых, разные форматы КП: одни провайдеры предоставляли детализированные расчеты, другие — общие цифры без разбивки и уточнений. Третий момент: пришлось делать допущения для сравнения, то есть использовать усредненные значения, так как провайдеры зачастую оперируют неодинаковыми параметрами.
У всех своя архитектура, свои среды виртуализации, разные поколения серверов. Сравнивать напрямую оказалось невозможно. Например, пытаться считать стоимость за 1 ГГц бессмысленно: хост на железе 2012 года и на максимально актуальном оборудовании — совершенно разные истории в плане производительности.
Не было однородности в плане среды виртуализации, возможностей резервирования и так далее. Где-то удавалось подобрать аналогичную среду, где-то приходилось сопоставлять условные «яблоки с апельсинами».
Сетевой слой — отдельная история. Никто подробно о нем не рассказывает, но он критичен. Устаревшее оборудование просто не потянет современные сети — и наоборот: если старый хост подключить к новому коммутатору, выхлоп будет минимальный. Пять лет назад сети в 40 Гбит/с только появлялись, а сейчас — это уже почти стандарт.
С дисками ситуация еще хуже. Попытка хоть как-то унифицировать условия их сравнения провалилась. Группировка по условным типам кластеров сработала для CPU, но на уровне СХД царит хаос. Поколения оборудования, методики тестирования, параметры блоков ввода-вывода — абсолютно все здесь разное.
Кто-то в тестах использует соотношение 50/50 между операциями чтения и записи, кто-то — 70/30. Уже одно это меняет производительность: чтение, как правило, быстрее, и, если его больше в нагрузке, показатели выглядят лучше. Кроме того, важен размер блока данных, с которым работает система во время теста. Чем блок крупнее, тем выше итоговая производительность: за одну операцию передается больше данных, снижается накладной расход на обработку.
Но если нагрузка состоит из большого количества операций маленьким блоком 4Кб или 8 Кб, то — производительность существенно падает. Это особенно критично для сценариев с большим количеством мелких запросов, как в случае с базами данных. Из-за этих различий — в соотношении операций, в размере блока, в самих методиках тестирования — результаты получаются несопоставимыми. При этом часто не указано, диск реплицируемый или нет. У топовых провайдеров — реплицируемые, и это сразу влияет на цену. У более дешевых — обычные, без гарантии сохранности данных при сбое.
Именно отсюда возникает разброс в стоимости: одни дают 2,76 рубля за хранение гигабайта, а другие — 14,35, но за этими цифрами стоят совершенно разные условия, разная нагрузка и разный подход к оценке.
Сравнение предложений
Дальше — сложнее. Сильно различается сама логика ценообразования. У кого-то дорогие CPU и память, но дешевое хранилище. У других — наоборот: CPU и RAM по базовой ставке, но диски в разы дороже. Внутри модели — разная структура затрат. У одних значимая доля — сервис, поддержка, эксплуатация. У других — наоборот, это минимально, потому что они не сервис-провайдеры в классическом смысле.
Сравнивать напрямую по-прежнему нельзя, поэтому, когда дело дошло до анализа, я разложил предложения на составные части — словно разбирал сложный механизм, чтобы понять, из чего складывается его цена.
Ядра и гигагерцы
Первым делом — процессоры. Чтобы систематизировать полученные данные, разделил процессоры на три категории (стандартный 2-2,6 ГГц, высокочастотный 2,8-3,6 ГГц и ультра выше 3,6 ГГц), затем в разрезе каждой категории попытался вывести цену за один гигагерц. Простая арифметика: делил стоимость на частоту. Цены приведены в рублях за месяц, с учетом НДС. В результате получилась такая картина.
Рейтинг резко менялся, когда в уравнение добавлялась оперативная память. Некоторые провайдеры компенсировали дорогие процессоры дешевой RAM, другие — наоборот.
Переподписка
Важный, но чаще всего скрытый параметр — коэффициент переподписки. Некоторые провайдеры выделяют физические ядра напрямую — ты получаешь ровно то, что указано. Но большинство работает по модели общего пула: ресурсы между виртуалками делятся динамически, и в условиях нагрузки результат может сильно отличаться от заявленного. Где-то коэффициент переподписки можно выяснить, где-то его скрывают. В дорогих вариантах ядра выделяются без переподписки — именно за это и платишь: за предсказуемую производительность под полной нагрузкой.
Диски, сети и резервы
Поскольку с дисками история оказалась самая сложная, пришлось сравнивать только по цене, отбросив скорость и другие параметры (цены за 1 Гб приведены в рублях за месяц, с учетом НДС).
Помимо базовых характеристик — CPU, RAM, хранилище — в процессе анализа вскрылись дополнительные критерии, которые сильно влияют на итоговую стоимость и пригодность предложения, но часто остаются вне поля зрения.
Один из таких параметров — доступ в интернет. Условно классический вариант — «канал + IP-адрес». Но даже здесь подходы разные: кто-то берет деньги только за адрес, а канал отдает безлимитный, с огромным объемом трафика. А кто-то, наоборот, тарифицирует сам трафик, причем по своим, иногда неочевидным моделям. В итоге сравнивать стоимость интернета оказалось практически невозможно — слишком разные подходы, структуры и расчетные единицы.
Второй параметр — BaaS, резервное копирование как услуга. Тут тоже все неочевидно. Некоторые провайдеры предлагают лицензию на виртуальную машину за фиксированную цену, например, 1000 рублей. Но на рынке эта лицензия стоит дороже. Возникает вопрос: они работают себе в убыток? Или где-то есть подвох? Возможно, субсидируют через другие сервисы. В любом случае, без полной прозрачности понять структуру этой цены невозможно.
Топ-ВМ как критерий
Наконец, еще один интересный показатель — максимально мощная в рамках данного IaaS-предложения конфигурация одной виртуальной машины. Этот параметр редко указывается в явном виде. Но, если его получить, возникает косвенное понимание, на каком физическом железе работает провайдер. Чем «жирнее» может быть одна ВМ в топ-конфигурации, тем выше вероятность, что в основе стоят мощные хосты с большим количеством ядер, оперативной памяти и емкостью по сети и дискам.
Это не точный способ оценки, но он дает ориентир: если провайдер предлагает ВМ с 128 ядрами и 2 ТБ RAM на выделенных ресурсах, скорее всего, инфраструктура у него современная, и это можно учитывать при выборе.
Отмечу, что все эти параметры — интернет, BaaS, переподписка — также напрямую влияют на итоговую стоимость и реальную производительность, но при этом практически не поддаются унификации в таблице сравнения.
Сервис, активность коммуникации, скидки
Еще один интересный момент — «игра с SLA». Некоторые провайдеры предлагают один и тот же кластер в разных «упаковках»: подороже — с высоким уровнем обслуживания, подешевле — с базовым. Косвенно данный факт говорит о том, что провайдер просто готов компенсировать простой платформы деньгами.
Поведение провайдеров на переговорах — отдельная история.
Топ-игроки холодны и формальны. Их позиция: «Цены есть на сайте — считайте сами». Средний сегмент — более гибкие, но реакция разная: кто-то названивает трижды в день (что, честно говоря, раздражает), а кто-то тянет с ответом неделями (что тоже раздражает, но по-другому). А вот малые провайдеры — самые активные — в хорошем ключе. Они готовы сразу звонить, предлагать встречи, обсуждать индивидуальные условия.
Для демонстрации энтузиазма разных провайдеров привожу сроки первого отклика на мой запрос.
И тут закономерность: чем меньше выручка компании (по данным iKS), тем выше ее вовлеченность в продажи. Логично – малые игроки борются за каждый проект.
Наконец, переговоры о скидках добавили драматизма в процесс и усложнили работу. Одни провайдеры сразу называли цифры, другие начинали торговаться, третьи требовали долгосрочных обязательств. Я выяснял, от какого объема начинаются специальные условия, есть ли бесплатный тестовый период, какие квоты на демо-доступ.
При этом почти все готовы давать скидку, партнерскую в том числе — можно спокойно договориться в районе 5-10% почти со всеми игроками. Также, очень многие готовы идти и далее, вплоть до 30% — но четких критериев, общих для рынка, нет. Все в режиме case by case.
Когда КП — это искусство
Проведя десятки переговоров и изучив гору коммерческих предложений, я понял: идеального КП не существует. Но разница между хорошим и плохим — как между прозрачным окном и витражом из разбитых стекол: от кристальной ясности до маркетингового тумана.
Вот три типичных ситуации:
КП№1 – эталон четкости. Все разложено по полочкам: процессоры, гигагерцы, стоимость за ядро. Никакой воды – только факты и цифры. Открываешь и сразу видишь: вот эти машины, вот их цена, вот итог.
КП№2 – здесь попалась ошибка в формуле: две одинаковые машины внезапно отличались в цене в десять раз. Видимо, кто-то перепутал ссылки в таблице. Пришлось разбираться вручную.
КП№3 – образец «маркетингового шума». Одна страница – расчет, а дальше 20 страниц про «уникальность платформы» и «инновации». Красиво? Да. Полезно? Нет.
Косяки и рекомендации
Избыточность. Гиганты любят добавлять тонны «продающего» текста. А после первого письма начинают бомбить спамом и звонками. Мне пришлось буквально умолять их удалить меня из рассылки.
Недостаток данных. Некоторые вообще не публикуют тарифы. Их позиция: «Обратитесь — тогда скажем цену». Для исследования это — катастрофа, для клиента — просто неудобно.
Что должно быть:
Калькулятор – прежде всего. Клиент должен сам «поиграть» с параметрами и увидеть стоимость до контакта с менеджером.
Баланс. Никаких 50 страниц про «миссию компании», но и не сухая таблица без пояснений. Оптимум: все необходимое + краткие выжимки по SLA и скидкам.
Проверка формул. Ошибки в расчетах убивают доверие на корню.
Крупные игроки могут позволить себе небрежность — их бренд продает сам себя. Но для большинства компаний каждый КП — это визитная карточка. Исследование показало: поскольку клиенты ценят ясность, точность и уважение к их времени, то преимущество провайдеров — в деталях, в честных цифрах и прозрачных правилах игры.
К тому же по ядрам CPU или объему RAM невозможно понять, насколько быстро и стабильно все реально работает. Надежность, отказоустойчивость, масштабируемость – все эти свойства остаются за пределами КП. Теоретически их можно было бы определить через тестирование сервиса, но и оно у всех свое: по глубине, по времени, по сценариям. Адекватный минимум — один день, если вся инфраструктура уже готова, максимум — два-три дня на полноценные нагрузочные тесты, особенно если речь идет про большие объемы.
В целом я пришел к выводу, что рынок IaaS очень разнородный и при выборе провайдера лучшим решением будет тестировать платформу. Это хоть и займет определенное время, но позволит в дальнейшем не разочароваться в услуге IaaS.
А как бы вы подошли к сравнению облачных провайдеров? Поделитесь опытом.