Pra ser eficiente tem que ser automatizado.

Há muitas dúvidas no mercado brasileiro quanto a migração para a nuvem, que em sua maioria ainda olha para as provedoras de nuvem pública com incerteza e se limitam ao debate apenas no tocante aos softwares como serviço mais especificamente aos de Storage e Archiving pois consideram que a nuvem não compensam no custo benefício.

As razões para esse temor são diversos e muitos são os argumentos, mas a raiz de todas essas dúvidas é uma só: os pilares de arquitetura que sustentam ambientes em nuvem são completamente diferentes dos que sustentam ambientes On-Premise. O Well Architected Framework utilizado pela AWS, principal provedor de nuvem na atualidade, estabelece cinco pilares:

Para se conquistar uma nuvem eficiente do ponto de vista do custo, os cinco pilares devem caminhar lado a lado e em sincronia, um desafio até mesmo para usuários mais experientes, mas que pode ser facilmente alcançado com a automação dos processos operacionais e do planejamento das economias.

Um Exemplo prático e comum de desperdício na nuvem é a gestão de contratação das máquinas virtuais. Em geral as empresas instintivamente fazem o uso de instâncias sob demanda, pagando o preço cheio pelas instâncias. Existem na AWS, contudo, outras formas de contratação como as Instâncias Reservadas. Com elas, o usuário se compromete ao uso por um período de um ou três anos e a AWS fatura com um desconto que varia entre 30% e 60%.

A dificuldade está no planejamento e execução da compra e venda dessas reservas, pois na maioria dos casos o uso acaba variando ao longo do tempo e as instâncias perdem a importância. Isso acaba causando desperdícios dos contratos de reserva, que para recuperar os investimentos até podem ser vendidas, mas exige o planejamento dessas vendas. Toda o planejamento e gestão das compras e vendas são um grande desafio para o gestor responsável, pois ele não consegue executar, sem contar os erros humanos que podem ocorrer no processo manual de cada compra e venda.

É aí que entra o Spotinst ECO, que automatiza todo o processo de compra e venda de instâncias e, utilizando algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning, analisa dados históricos e probabilísticos para determinar suas necessidades de compra e venda, atingindo um nível de assertividade e agilidade infinitamente maior que um ser humano fazendo isso na mão, tomando assim proveito das melhores ofertas do mercado, pelo menor tempo de comprometimento possível e vendendo com mais agilidade evitando ao máximo o desperdício de reservas.

Tudo isso é feito de forma muito simples, e com apenas dois parâmetros: o tempo máximo permitido para comprometimento com a reserva e o custo máximo mensal para compra de reservas.

O modelo lembra um pouco a mais recente maneira de contratação de reservas lançada pela AWS, chamado Savings Plan, onde você determina uma família em uma região e qual o custo por hora máximo que deseja se comprometer. Com isso, todo o uso dentro desse comprometimento, naquela família de instância e região será faturado com o desconto, mas não se enganem, pois todo o processo de planejamento, e execução de compra e venda desses planos continuam sendo manuais. Sendo passíveis de erros humanos e desperdícios pois esses planos continuam exigindo compromisso de um ou três anos.

Outro fenômeno de desperdício bastante comum em ambientes cujas reservas não são automatizadas, é o pico de custo que ocorre quando as reservas expiram. Como o processo de gerência é muitas das vezes dispendioso em tempo e recurso, entre uma reunião de planejamento e outra as reservas expiram e o faturamento da AWS sofre um pico trazendo muito transtorno para as equipes e para e o orçamento da infraestrutura.