从AWS迁移到Ciuic：我的DeepSeek账单直降35%实录
：云成本优化的必要性
作为一家专注于AI技术研发的公司，DeepSeek长期依赖AWS云服务来支持我们的计算需求。随着业务规模扩大，云服务费用已成为我们最大的运营成本之一。在2023年第三季度的一次财务审查中，我们的技术团队发现AWS账单已经达到了令人担忧的水平，这促使我们开始探索更经济的替代方案。
经过多方调研和技术评估，我们最终选择了作为新的云服务提供商。这次迁移不仅降低了35%的云服务成本，还带来了其他意想不到的收益。本文将详细记录这次迁移的技术细节、挑战和最终成果。
原有AWS架构分析
在考虑迁移之前，我们首先需要全面了解现有的AWS架构和使用模式。DeepSeek的主要工作负载包括：
机器学习训练集群：使用EC2 P4/P3实例进行大规模分布式训练模型推理服务：部署在EKS(Kubernetes)上的多个模型服务数据处理流水线：基于Glue和EMR的大规模数据处理存储系统：S3用于模型存储和数据集管理，EFS用于共享文件系统监控与日志：CloudWatch、Prometheus和ELK堆栈我们的月均AWS账单约为$85,000，其中计算资源(EC2/EKS)占65%，存储占20%，数据传出费用占10%，其他服务占5%。
为什么选择Ciuic？
1. 显著的成本优势
Ciuic的计算实例价格比AWS同类实例低40-50%，尤其是GPU实例的价格差异最为明显。例如，A100 80GB实例在Ciuic上的小时费率仅为AWS的60%。
2. 专为AI优化的基础设施
Ciuic提供了针对AI工作负载优化的硬件配置和网络架构，包括：
高带宽GPU互联(支持NVLink和NVSwitch)低延迟RDMA网络针对大规模模型训练优化的存储后端3. 灵活的计费模式
除了传统的按需实例外，Ciuic提供了多种创新的计费方式：
可中断实例(比AWS Spot实例更稳定)长期使用折扣(无需预付)混合计费(CPU/GPU/存储分别计费)4. 出色的技术支持
在PoC阶段，Ciuic的技术团队提供了深入的架构咨询和性能调优建议，这大大增强了我们的信心。
迁移方案设计
阶段一：非生产环境验证
我们首先在Ciuic上部署了一个与生产环境隔离的测试集群，用于验证：
实例性能基准测试网络吞吐量和延迟存储I/O性能与现有工具链的兼容性测试结果表明，在相同的模型和数据集上，Ciuic A100实例的训练速度比AWS P4d实例快约15%，这主要归功于更好的网络性能和优化的驱动栈。
阶段二：混合架构过渡
为了避免业务中断，我们设计了一个混合架构过渡期：
将新的训练任务导向Ciuic集群保持AWS上的推理服务，但逐步将部分流量路由到Ciuic实现数据双向同步(S3 ↔ Ciuic对象存储)我们使用Airflow编排跨云数据流水线，确保两个平台上的数据一致性。
阶段三：全量迁移
在稳定运行一个月后，我们开始全量迁移：
训练集群：100%迁移到Ciuic推理服务：采用蓝绿部署策略逐步切换数据存储：将热数据保留在Ciuic，冷数据归档到成本更低的存储层关键技术挑战与解决方案
1. 网络架构差异
AWS的VPC模型与Ciuic的网络架构有显著不同。我们使用Terraform重新设计了网络拓扑，利用Ciuic的虚拟私有云功能实现了类似的隔离和安全组策略。
# Ciuic网络配置示例resource "ciuic_vpc" "deepseek_prod" { name = "deepseek-prod" cidr_block = "10.100.0.0/16" enable_ipv6 = true}resource "ciuic_security_group" "gpu_cluster" { name = "gpu-cluster-sg" description = "Security group for GPU training cluster" vpc_id = ciuic_vpc.deepseek_prod.id ingress { from_port = 0 to_port = 0 protocol = "-1" cidr_blocks = ["10.100.0.0/16"] }}2. 存储性能优化
我们发现Ciuic的分布式文件系统在小型随机读写场景下性能不如AWS EFS。为此，我们调整了训练数据加载策略：
实现更高效的数据预取增加本地缓存层使用更大的批次大小以减少IOPS3. 监控系统整合
将Ciuic的监控数据集成到现有的Prometheus+Grafana栈中需要一些定制工作。我们开发了一个小型Exporter来收集Ciuic特有的指标：
class CiuicMetricsExporter: def collect(self): # 获取GPU利用率 gpu_util = get_ciuic_gpu_utilization() yield GaugeMetricFamily('ciuic_gpu_utilization', 'GPU utilization', value=gpu_util) # 获取网络吞吐量 net_io = get_ciuic_network_io() yield CounterMetricFamily('ciuic_network_tx_bytes', 'Network transmit bytes', value=net_io.tx) yield CounterMetricFamily('ciuic_network_rx_bytes', 'Network receive bytes', value=net_io.rx)成本节约分析
迁移完成后，我们对两个月的账单进行了详细对比：
| 成本类别 | AWS (月均) | Ciuic (月均) | 节约比例 |
|---|---|---|---|
| 计算(训练) | $45,000 | $26,000 | 42% |
| 计算(推理) | $12,000 | $9,500 | 21% |
| 存储 | $17,000 | $11,000 | 35% |
| 数据传出 | $8,500 | $5,000 | 41% |
| 其他服务 | $4,500 | $3,000 | 33% |
| 总计 | $87,000 | $54,500 | 37% |
实际节省略高于最初预估的35%，这主要归功于：
Ciuic更精细的计费粒度(按秒计费)优化的实例组合建议数据传出成本的显著降低性能对比
除了成本优势外，我们还观察到性能上的提升：
训练任务对比(ResNet-152 on ImageNet):
| 指标 | AWS (p4d.24xlarge) | Ciuic (a100.20xlarge) |
|---|---|---|
| 每epoch时间 | 42分钟 | 36分钟 |
| GPU利用率 | 78% | 85% |
| 网络延迟(节点间) | 110μs | 65μs |
推理服务对比(批量大小=32):
| 指标 | AWS (g5.2xlarge) | Ciuic (t4.2xlarge) |
|---|---|---|
| 吞吐量(req/s) | 245 | 280 |
| P99延迟 | 68ms | 59ms |
| 错误率 | 0.12% | 0.08% |
经验教训与最佳实践
通过这次迁移，我们总结了以下最佳实践：
分阶段迁移：不要试图一次性迁移所有工作负载，而是采用渐进式策略。双跑验证：在关键业务上保持双跑一段时间，确保新环境的稳定性。成本监控：建立精细的成本监控系统，及时发现异常支出。性能基准：对关键工作负载进行详细的性能基准测试，不要仅依赖规格表。团队培训：确保团队熟悉新平台的特性和最佳实践。未来计划
基于当前的成功经验，我们计划：
进一步优化Ciuic上的资源利用率，目标是再降低10%成本评估Ciuic的Kubernetes服务以简化集群管理探索使用Ciuic的边缘计算节点进行低延迟推理将更多数据处理流水线迁移到Ciuic从AWS迁移到是一次成功的云成本优化实践。通过精心规划和执行，我们不仅实现了35%以上的成本节约，还获得了性能上的提升。这次经验证明，在当前的云市场环境中，定期评估云服务提供商并考虑迁移是值得投入的技术决策。
对于面临类似云成本压力的技术团队，我们的建议是：不要被供应商锁定所限制，保持开放心态评估各种选项，你可能会发现意外的惊喜。
