為了簡單起見，假如我們將 Hadoop數據存儲應用、Web服務器程序和應用服務器程序都運行在同一臺 Linux服務器上。在這個例子中，安裝好所有軟件并將系統上線總共需要160分鐘。如果所有安裝和配置流程都按順序執行，也就是依次執行而不是同時執行，那么400臺服務器就相當于64000分鐘，即1066小時或44天。
但如果部署了一個自動化系統，那么分配時間將會大大縮減。完成相同工作所需要的工時數將從160分鐘減少到31分鐘，每一個系統安裝只需要10秒鐘，每一份安裝所需要的時間減少為31分鐘，時間相當于人工安裝過程的五分之一。
記住，這些還只是估算時間，現實情況有許多干擾因素。如果實現系統自動化所需要的成本與時間大于人工方式，那么這種自動化就不值得去做。我們需要考慮的因素包括人力成本、自動化系統的估算使用期(自動化系統也需要維護、更新以及管理)，以及組織在系統上線運行之后需要多長時間才能適應它帶來的變化。
假設實現一個自動化系統、測試和部署上線需要1000人時。那么這部分消耗就應該計入自動化系統的成本中。在上一個例子中，一共需要44天(或1066小時)才能創建好有400臺服務器的應用環境。通過自動化，建立一個支持網站上線運行的應用服務器環境則只需要一點兒時間就夠了。不過，假設需要一個月時間才能實現自動化系統并通過測試，全體員工才能體驗到效率的提升，那么，我們可能就要仔細評估它的實際價值了。另ー方面，如果下一個月又需要建立第二個400臺服務器環境，那就很可能會節約成本和時間，更不用說在未使用自動化時，維護和故障修復等時間也會減少了。這里的關鍵在于，在計算自動化及優化工作所帶來的成本和節約的時間時，一定要從整個項目的生命周期來考慮，而不是只考慮自動化系統部署時帶來的效率提升。在第二個例子中，自動化將同樣400臺服務器環境的創建時間減少為12400分鐘，即206小時或8.6天。
對于任何組織而言，創建并維護400臺服務器的一致性都不是一件輕松的工作，即便是像谷歌這樣的互聯網巨頭，也需要大量的人力和資金投入才能完成。但是，一旦自動系統部署到位，他們就能夠在幾天內移動和改變整個基礎架構，從而為公司提供極大的靈活性。在現在以Web為基礎的業務環境里，這一點非常重要。如果一個業務能夠更快地移動和改變，那么它通常就獲得了打敗競爭對手或占領市場的本錢。
但是，如果一家公司只有10-50臺服務器，那么它可能沒有必要實現自動化，因為這種公司還沒有能夠即時完成這項任務的時間、人力，以及技術條件。在這種情況下，他們可能更適合采用一些簡單的自動化方法，如Shel腳本和調度任務，而不是使用復雜的全功能配置的管理與分配系統。
然而，總的原則是不變的。一定要先分析網站建設優化流程需要多少時間然后再分析實現自動化所需要的成本與時間，權衡這些需求與組織目標的關系，然后再將這些需求和目標跟公司的長期和短期方案進行對比，最后再決定或采納一些趨勢或標準。
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