🆕07. Apresentando CSP Laddering
13/08/2024
Atualizado
13/08/2024
Atualizado
O desperdício anual com gastos em nuvem pública agora é estimado em mais de US$ 60 bilhões! Isso nos motiva imensamente, pois nossa missão é automatizar a eliminação desses gastos ineficientes. Nossa plataforma evoluiu ao longo dos anos para oferecer diversas maneiras de ajudar nossos clientes a atingir esse objetivo – com a meta final de maximizar a Taxa de Economia Efetiva (ESR). Após lançar o Gerenciamento de Descontos Autônomo (ADM) para AWS Compute, RDS, ElastiCache, OpenSearch, Redshift, MemoryDB e Cloudfront.
Hoje, temos o prazer de anunciar a mais nova adição à nossa plataforma – Laddering para Compute Savings Plans da AWS Compute (que inclui EC2, Lambda e Fargate).
Nossa plataforma é semelhante a uma plataforma automatizada de investimentos pessoais para nuvem pública. Plataformas automatizadas de investimento pessoal (por exemplo, Betterment) usam algoritmos e execução em tempo real para automatizar um portfólio ideal de instrumentos de investimento (como ações e títulos), implementando estratégias avançadas como colheita de prejuízos fiscais e laddering de títulos, que são difíceis de alcançar manualmente. Da mesma forma, nossa plataforma automatiza o gerenciamento de uma combinação ideal de vários instrumentos de desconto por compromisso (RIs e SPs), implementando técnicas e estratégias avançadas que são desafiadoras sem automação. O CSP Laddering é um exemplo disso.
Os ladders financeiros não são um conceito novo e podem ser familiares para quem atua na área de investimentos pessoais. Por exemplo, os ladders de Certificado de Depósito (CD) envolvem a criação de um portfólio de CDs com datas de vencimento escalonadas que proporcionam acesso contínuo à liquidez. Em cada evento de vencimento do CD, essa parte do investimento pode ser reinvestida de volta no ladder de CDs ou retirada, se necessário. A alternativa é investir grandes quantias em um único ou vários CDs, o que bloqueia seu dinheiro.
Isso não é muito diferente de como os Savings Plans são tradicionalmente comprados – em grandes lotes. Mas, da mesma forma que acontece com a compra em lote de CDs, isso te prende e não cria eventos frequentes onde você tem "liquidez de compromisso". Os Savings Plans são simples e poderosos, mas o ponto negativo é que são inerentemente imutáveis. Uma vez que você faz um compromisso de $x/h com a AWS, você não pode adaptar ou reduzir esse compromisso se seu uso futuro diminuir. O CSP Laddering introduz flexibilidade adicional comprando pequenos "degraus" de compromisso de Savings Plans ao longo do tempo, criando um padrão de expiração escalonado que permite que o compromisso seja continuamente recomprado, aumentado ou expirado conforme o uso muda. Nossos algoritmos monitoram os padrões de uso de computação em tempo real e ajustam inteligentemente o tipo, tamanho e frequência de compra para criar um ladder de compromisso de Savings Plans que é adaptável.
Desde o lançamento da nossa plataforma, observamos algumas mudanças recentes que nos levaram a introduzir uma estratégia de gerenciamento mais sofisticada:
O número de clientes com computação serverless (ou seja, Fargate e Lambda) e menores quantidades de EC2 está aumentando. A computação serverless só pode ser descontada com Savings Plans Compute, então uma estratégia combinada de RIs e SPs não é tão eficaz aqui. Nossa própria infraestrutura se enquadra nessa categoria, então com este novo recurso, podemos otimizar autonomamente nossos próprios custos de computação.
Clientes da AWS em grande escala às vezes recebem taxas de desconto privadas em RIs e SPs, e essas taxas podem diferir. Vimos clientes com taxas de desconto privadas mais altas em SPs do que em RIs (e vice-versa), aplicadas em diferentes escopos. Quando os SPs proporcionam um resultado de economia líquida superior, faz sentido que um portfólio ideal seja mais ponderado ou totalmente composto por SPs. Esta nova funcionalidade nos permite otimizar melhor os portfólios de desconto por compromisso quando os clientes têm acordos de preços privados mais favoráveis para SPs.
Historicamente, desencorajamos o uso de Savings Plans de Instância EC2 em favor de RIs Padrão, pois estes últimos oferecem descontos idênticos com a capacidade adicional de serem vendidos no RI Marketplace caso o uso de EC2 desse tipo diminua inesperadamente. Recentemente, a AWS fez mudanças que impedem clientes em grande escala que recebem descontos privados/volumosos de RIs Padrão de usar o RI Marketplace. Para esses clientes, os PSavings Plans de Instância EC2 se tornaram uma opção melhor. Em geral, não estamos comprometidos com nenhuma abordagem específica e aproveitaremos o que os provedores de nuvem disponibilizarem para maximizar a Taxa de Economia Efetiva (ESR).
Inicialmente, desenvolvemos nossa tecnologia de CSP laddering para ADM para, RDS, ElastiCache, OpenSearch, Redshift e MemoryDB, e agora a adaptamos para ADM para AWS Compute. À medida que continuamos a construir uma plataforma abrangente de automação FinOps multisserviço e multicloud (spoiler 😉), somos capazes de reutilizar algoritmos e estratégias para expandir, aprofundar e acelerar nosso conjunto de capacidades de otimização.
Para ver como isso funciona, vamos analisar um exemplo simples:
Em ambos os gráficos a seguir, o uso de computação ao longo de um período de 12 meses é idêntico e é mostrado em laranja.
No início do período, um Savings Plans Compute (CSP) de 1 ano, mostrado em azul, é comprado em lote para cobrir aproximadamente 83% do uso. Esse tipo de proteção é bastante comum e cria uma margem de segurança caso o uso diminua. Após 4 meses de uso constante, ocorre uma atividade inesperada (devido à otimização ou redução de consumo), e o uso cai abaixo do valor do compromisso do CSP. Como o compromisso do CSP é imutável e foi comprado em lote, não há alternativa a não ser deixar parte do compromisso não utilizado até que expire no final do período de 12 meses.
Em vez de comprar em lote um único CSP de 1 ano, pequenos "degraus" de CSPs (mostrados em cores variadas) foram comprados ao longo do tempo de forma que um degrau esteja expirando a cada mês. Como agora temos um padrão de compromisso que é adaptativo versus rígido, a primeira coisa que podemos fazer é ser mais agressivos e cobrir 100%. Outra diferença importante é que, à medida que o uso cai e aumenta ao longo do período, cada expiração de degrau é uma oportunidade para deixar o compromisso expirar ou reafirmá-lo no ladder. Assim, somos capazes de acompanhar de perto (embora não perfeitamente) o padrão de uso dinâmico da computação, tanto para cima quanto para baixo.
Para quantificar o impacto das economias dessas diferentes abordagens, podemos usar a Taxa de Economia Efetiva. Se assumirmos que o CSP de 1 ano oferece um desconto de 30%, as ESRs comparativas para esse período de 12 meses são as seguintes:
Abordagem Tradicional de Compra em Lote: 18,6%
Abordagem de CSP Ladder: 26,0%
A Taxa de Economia Efetiva e as economias aumentaram em 40% com o Laddering em comparação com a abordagem tradicional de compra em lote!
Este é um exemplo simples, mas o mundo real é muito mais complexo, com múltiplos tipos de instâncias em mudança, produtos de computação, volatilidade, regiões, taxas de desconto, etc. Criar e manter um ladder ideal de Savings Plans em um ambiente dinâmico é incrivelmente desafiador, mas com a Dotted, o laddering é automatizado e simples de implementar com apenas algumas configurações!
Nossa plataforma agora oferece outra capacidade avançada que pode ser usada para maximizar suas economias e ajudar você a prosperar na nuvem.
O Laddering para Compute Savings Plans já está disponível. Isso significa que nossos clientes já estão utilizando esse tipo de abordagem ou estão em período de transição. Para os novos clientes, essa abordagem já será utilizada desde o primeiro dia.
Se quiser saber mais sobre o CSP Laddering e/ou algum outro tema relacionado, não hesite em nos procurar.
