云计算基础设施需求忽上忽下，到底是啥原因让人摸不着头脑

“云计算基础设施需求忽上忽下，到底是啥原因让人摸不着头脑”，这个问题其实困扰着很多使用云服务的公司和技术团队，感觉就像天气一样，明明看着是晴天，突然就来一场暴雨，让人措手不及，这背后并不是单一的原因，而是多种因素像几股绳子一样拧在一起，共同作用的结果。

最直接、最常见的原因就是业务本身天然有波峰和波谷，很多行业的生意就不是平平淡淡的，做电商的，平时可能挺平稳，但一到像“双十一”、“黑色星期五”这种大促销的日子，访问量和交易量会瞬间飙升到平时的几十甚至上百倍，这就像春节期间的高速公路，突然涌入了海量的车流，再比如，在线视频网站，一部热门剧集更新的那一刻，或者有重大体育赛事直播的时候，同时在线观看的人数会爆炸式增长，还有做在线教育的，白天可能用户不多，但到了晚上和周末，学生都放学回家了，登录上课的并发量就会猛增，这些都不是意外，是业务特性决定的，但波动的剧烈程度依然常常超出预期，让负责基础设施的人感到压力巨大。（根据亚马逊云科技和阿里云对电商峰值案例的常见分析）

现代软件开发和发布的方式也加剧了这种不确定性,以前可能几个月才发布一个新版本，现在讲究的是“敏捷开发”和“持续部署”，一天之内可能就会上线好几个小更新，每一次代码发布、功能上线，都可能带来流量的变化，一个新功能突然成了爆款，吸引了大量用户来试用，资源消耗自然会猛增，反过来，如果一次更新出了bug，可能导致服务不稳定，需要快速回滚版本，这个过程本身也会引起资源分配的混乱，更不用说，很多公司会做A/B测试，即同时让一部分用户用A版本，另一部分用B版本，来看哪个效果更好，这种并行的流量也会让资源需求变得复杂和难以预测。（源自对现代DevOps实践和持续部署模式的观察）

第三个原因有点“自己给自己找麻烦”的意思，那就是云服务本身太方便、太灵活了，正是因为云计算的弹性伸缩能力，使得很多团队不再像过去使用物理服务器时那样，需要经过漫长的申请、采购、上架流程，现在只需要点几下鼠标或者写一行配置代码，几分钟内就能创建出大量的虚拟服务器，这种便利性是一把双刃剑，一方面它能快速应对需求高峰，但另一方面，它也容易导致资源的“无序扩张”，一个开发人员为了测试，临时开启了几台高性能的测试服务器，但测试完后忘记关闭了，这些资源就会一直空转，产生不必要的费用，或者，一个自动伸缩策略设置得过于激进，可能因为一个微小的流量波动就触发扩容，等流量回落后，缩容策略又比较保守，导致资源长时间闲置，这种由于人为疏忽或配置不当造成的资源浪费和需求波动，在云环境中非常普遍。（根据Flexera每年发布的《云现状报告》中关于云资源浪费的常见原因分析）

第四,来自外部的、不可控的“黑天鹅”或“灰犀牛”事件也会猛烈冲击基础设施，突然爆发的社会热点新闻，会让相关的资讯APP或网站流量瞬间暴涨；一次全球性的网络安全事件，可能导致扫描和恶意攻击流量激增，这些恶意流量虽然不产生价值，但同样会消耗大量的带宽和防护资源；甚至是一次区域性的网络运营商故障，也可能导致流量路径发生变化，使得原本负载均衡的架构出现单点压力过大的情况，这类事件无法提前精准预测，但其影响却是实实在在的，直接压在云计算基础设施上。（参考了Cloudflare等网络服务商对突发流量事件的分析报告）

监控和预测工具的局限性也是一个因素,虽然现在有很多先进的监控工具能实时显示CPU、内存、网络的使用情况，但它们更多是告诉你“现在正在发生什么”，对于“接下来会发生什么”的预测，仍然有很大挑战，机器学习模型预测的准确性依赖于历史数据，但如果业务在快速创新，历史模式可能不再适用，或者，一些微小的、关联性的异常指标没有被及时捕捉到，等它们累积起来引发大问题时，已经需要紧急扩容来应对了，这种从“看到问题”到“理解原因”再到“采取正确行动”之间的时间差，也是让人感觉需求“忽上忽下”、难以捉摸的原因之一。

云计算需求之所以像坐过山车,是业务的内在节奏、快速的软件迭代、云平台自身的灵活性、外部世界的突发事件以及我们认知工具的局限共同导演的一出戏，它不是一个能彻底解决的“问题”，而是一个需要持续管理和优化的“新常态”，摸不着头脑的感觉，正是因为我们身处一个复杂、动态的系统之中，唯一能做的就是不断提升对这个系统的观察、理解和响应能力。