Datadog：標記和模型治理是AI成本管理的基礎

AI成本管理為FinOps從業者帶來了新的分類法，但核心原則——瞭解你正在使用什麼、為什麼使用以及成本是多少——保持不變。據Datadog公司高級FinOps分析師Deeja Cruz表示，這種連續性令人安心且具有指導意義。企業從雲遷移到AI時可以借鑑的最大實踐教訓是保持高質量的屬性標籤。沒有標籤，無論AI工作負載多麼複雜，分配支出和識別優化機會的能力都會崩潰。

Cruz在FinOps X 2026上接受theCUBE採訪時説：“我能給出的最大建議是‘不要忽視你的標籤’。良好的數據標籤將讓你能夠分配成本，並回答高管提出的問題。”她與theCUBE的John Furrier和Paul Nashawaty討論了AI成本管理如何發展FinOps角色，以及工程、財務和安全部門在實際操作中的協作方式。

Cruz描述了一個AI輔助FinOps的具體例子。一位沒有開發背景的同事在存儲桶配置中發現了節省成本的機會，使用大語言模型生成必要的代碼更改，將拉取請求發送給存儲桶所有者批准，幾天後就在成本數據中看到了實際的節省。這個小案例是FinOps角色發展的一個典型例子，即從業者主導的AI使用。

“我鼓勵所有FinOps從業者對這些工具感到得心應手，”Cruz説。“利用你的領域專業知識，使用這些工具更快地為組織交付價值。”

在治理方面，Datadog正在開發多模型選擇策略，評估哪種模型適合特定工作負載，而不是默認選擇最昂貴的選項。Datadog內部AI支出的所有權是通過FinOps團隊和內部AI開發者體驗團隊之間的合作自然形成的，FinOps負責預測和歸屬，而開發者體驗團隊負責治理工具和開發者反饋。這種動態類似於雲所有權的演變方式，Cruz認為這對仍在理清責任歸屬的組織來説是一個直截了當的框架。

“要弄清楚誰負責什麼，誰是某項工作的主要負責人，誰是支持者，”她説。“這是一項團隊運動。”

（*披露：theCUBE是FinOps X活動的付費媒體合作伙伴。FinOps Foundation作為theCUBE活動報道的贊助商，以及其他贊助商，不對theCUBE或SiliconANGLE的內容擁有編輯控制權。）