上雲後的「隱形帳單」：為什麼 Datadog FinOps 會成為下一波雲治理標配？

文章撰寫 / 奧登行銷團隊

企業經常遇到這種場景：

某家金融機構的 IT 團隊在會議室裡盯著一份雲服務帳單。數字不算離譜，但問題是 —— 沒人能說清楚帳單數字的來龍去脈。

財務問：「這筆費用是使用哪個服務產生的？」

工程師回覆：「可能是某個 Kubernetes cluster 的流量增加。」

主管再問：「那到底是哪個服務使用量增加？是新服務功能嗎？還是有什麼 bug 嗎？」

最後會議以一句話結束：「我們下個月再比對看看。」

下個月到了，帳單數字更多，一樣不清楚增加的原因為何？

這不是少數案例，而是金融產業上雲後正在集體面對的真實困境：雲端服務帶來敏捷式開發與服務的快速擴張，也帶來一張越來越難看懂與理解的帳單。

金融業的雲成本，為什麼特別難管？

如果把金融業的雲成本管理，當成「省錢」問題來處理，那很快就會卡關。因為金融業的本質不是單純追求最低成本，而是同時追求三件事：

• 合規：監管要求成本可追溯、可稽核、可解釋

• 穩定：服務不能停、延遲不能高、容錯不能少

• 可預測：預算與資源必須可控，不能無限擴張

  
  

偏偏雲端服務的特性，不容易掌控：因為有著Auto-Scaling的便利性，它很容易擴張資源、也可快速新增服務、很容易「在沒有察覺的狀況下，啟用了多餘的資源與不具商業價值的服務」。因此金融業最常見的雲成本痛點，通常不是「雲服務太貴」，而是：

1) 成本透明度不足：錢花掉了，但不知道花在哪，效益在哪

多雲、多帳號、多專案、多部門，多商業模式，導致成本難以分攤，最後只剩下「總帳單」可以看。

2) 工程與財務的語言不一致

財務看的是費用、預算、成本中心；工程看的是 Pod、Cluster、Service、CPU、Latency。兩邊都很專業，但說的是不同語言。(Communication Silos)

3) 沒有「即時」的成本觀測能力

很多企業還停留在收到月結帳單後才開始分析。但在雲時代，成本爆炸通常不是慢慢產生，而是在某次部署、某次設定、或某個流量事件後瞬間放大。

趨勢已經變了：FinOps不再只是為了省錢 Cost Saving，更是「雲端治理能力」的專業體現。

FinOps 這個詞，過去常被誤解成「節省雲預算」。但現在全球企業正在轉向另一個更成熟的方向：FinOps的核心不是省錢，而是把雲成本變成可經營、可衡量、可優化的雲端治理能力。

尤其在金融業，下一階段的競爭不再是「誰先上雲」，而是：誰能用同樣的雲資源，提供更好的服務、更快的交付、更低的單位成本。

這也帶出近年 FinOps 最關鍵的一個概念：Cloud Unit Economics（雲端單位經濟）

你不再只看「這個月花了多少雲費用」，而是看：

• 每筆交易成本是多少？

• 每次登入、每次身分驗證成本是多少？

• 每位用戶的平均雲成本是多少？

• 某個新功能推出後，單位成本是變高還是變低？

  
  

當企業開始用「單位成本」思考雲支出，FinOps 就從財務報表，變成產品與工程的策略工具。

Datadog FinOps：把成本變成可觀測的「工程指標」

在這樣的趨勢下，Datadog 的 FinOps (結合Cloud Cost Management、Infrastructure Monitoring and Application Performance Monitoring）之所以被大量採用，原因其實很直白：透過在單一平台上同步監控用量與費率的使用最佳成效，消弭跨團隊溝通隔閡。

這件事看似簡單，卻是 FinOps 是否可落地的關鍵。

Datadog FinOps 能做到什麼？

1) 成本可視化：不是「帳單」，而是「成本地圖」

Datadog 讓你用服務、團隊、產品、Kubernetes、Tag 等方式拆解成本。看到成本與架構資源及服務的對應關係，而不是只看到一張難以解讀的帳單。

2) 成本歸因與分攤：明確將成本歸到「其使用單位及產品」上

金融業最怕的是「大家一起用，所以沒人負責」。 Datadog 的成本分攤機制，能把共享資源成本合理拆分到不同服務或團隊，讓成本落到真正使用的單位及產品上，明確後續優化成本的責任歸屬。

3) 異常偵測：雲成本也需要像資安一樣監控

成本暴增常常是部署錯誤、資源虛增、流量異常。Datadog 讓成本也能像監控延遲一樣做告警：當成本異常發生時，即時告警並建議解決方案。

4) Unit Economics：讓雲成本與業務KPI接上線

金融業常用的KPI，例如：每筆交易成本、每次身份驗證成本、每次開戶流程成本、每個活躍用戶成本。Datadog 可以把成本、交易量、事件量等指標串起來，讓企業真正做到「用數據管理雲」。

From: Datadog official blog

國外Use Case：為什麼金融業與 SaaS 公司都在用？

很多人以為 FinOps 只是大型科技公司才需要，但事實上，越是「成本必須可控」的產業越需要。Datadog 官方案例中，代表性成果值得參考：

• Selling Group：

  • 痛點 / 期望：依賴本地系統與混合雲平台（Microsoft Azure、AWS 及 Google Cloud）的組合。企業希望提升成本透明度，以便更好地追蹤與回應漲幅，並準確歸因於不同團隊與服務的成本。

  • DataDog做到：透過成本異常偵測問題在24小時內發現問題，3天內解決，從數據起源一路追蹤成本並且在此過程中皆使用Datadog單一平台進行。

    
    

• Asana：

  • 痛點 / 期望：其自家成本管理工具的限制導致查詢緩慢、浪費時間，並使團隊在跟上資料集變更時更加困難。

  • DataDog做到：不僅能精準掌握單位經濟指標，更讓開發團隊在查看既有的基礎設施數據時，能同步參考高準確度的成本資訊。

    
    

這些案例背後共同的重點是：企業不是因為想省錢才導入 Datadog FinOps，而是因為他們需要「成本可解釋、可預測、可優化」。

對台灣金融業的影響？

對台灣金融業來說，雲成本管理接下來會變成「必考題」，原因很現實：

1. 上雲比例只會更高：不論是混合雲、特定業務上雲，雲使用量一定會增加。

2. 監管與稽核要求只會更嚴格：成本透明度、成本分攤、可追溯性會變成治理的一部分。

3. 金融服務競爭加劇：速度、體驗、產品迭代都會被放大，雲成本將直接影響產品毛利與經營效率。

   
   

更重要的是，台灣金融業常見的企業組織特性是：工程團隊很強，但成本治理仍停留在「財務報表」層級，這會導致 FinOps 永遠落不了地，因為工程師看不懂財務報表，而財務單位也不懂工程架構。

奧登建議：金融業導入 FinOps，不該從「工具」開始

如果企業問我們奧登：金融業要導入 FinOps，最常見的錯誤是什麼？答案是：從工具開始。

真正能落地的順序應該是：

1) 先定義「雲成本的共同語言」

例如：單位成本 KPI、成本中心、Tag 策略、服務命名規則。

2) 用 Datadog 先做到「可視性、可歸因」

先讓成本拆得出來、看得懂、對得上架構。

3) 再做「可優化」

建立成本異常告警、優化建議流程，讓工程團隊能把成本當成日常指標。

4) 最後做到「可治理」

把 unit economics 納入產品決策，讓雲成本不只是支出，而是競爭力。

結語：金融業真正需要的不是省錢，而是「掌控雲的能力」

雲時代的成本管理，不再是月底檢討、下月再說。對產業而言，真正的目標是：成本可追溯、責任可分攤、異常可即視、投入可衡量、價值可最大化。

Datadog FinOps 的價值，在於它把雲成本從財務報表拉回工程現場，讓成本變成一種可觀測、可管理、可優化的指標。而這件事，將決定下一階段在雲時代的競爭優勢。