主要观点：云原生微服务改变后端工程，但带来管理运营成本的挑战，本文介绍适用于后端工程团队的 Backend FinOps，涵盖实证基准、最佳实践、案例研究及工具平台等。
关键信息：

• 微服务资源碎片化导致预算隐性消耗，平均利用率低，服务器冷启动开销大影响用户体验和成本，未标记资源会造成浪费。
• 实证基准研究不同编程语言和部署模型在延迟和云支出方面的影响，如 Kubernetes、AWS Lambda、Azure Functions 各有特点。
• 开发各阶段可优化成本，设计时应根据服务行为进行资源分配，运行时可采用自动缩放、权利调整等技术，政策驱动的 FinOps 自动化可加强成本管理。
• 多云环境需关注跨云数据传输成本，可通过架构优化等方式实施多云 FinOps 框架。
• 案例研究如 Slack 和 Capital One 成功实施 FinOps，工具平台涵盖云提供商套件、Kubernetes 成本工具、观测与 APM 等。
  重要细节：
• 不同编程语言在各平台的性能和成本表现，如 Golang 在 AWS Lambda 中成本低，.NET 在 Azure Functions 中冷启动时间短。
• 具体的优化成本技术，如 Karpenter 可降低 Kubernetes 未使用节点容量，HPA + VPA 可优化资源利用等。
• 政策驱动的 FinOps 自动化在 Terraform 中的应用及 CI/CD 成本检查的方式。
• 多云环境中跨云数据传输成本及应对措施。