Como a Queevo Group reduziu em 79% os custos do ambiente PostgreSQL na AWS e aumentou drasticamente a performance da operação

O Desafio

A operação da Queevo Group enfrentava um cenário crítico em seu ambiente PostgreSQL na AWS, marcado por altos custos operacionais, problemas recorrentes de performance e limitações estruturais que impactavam diretamente a estabilidade da aplicação.

O ambiente apresentava:

• alto consumo de recursos computacionais

• necessidade frequente de scale-up durante horários de pico

• elevado volume de timeouts na aplicação

• alto consumo de CPU e IOPS

• queries críticas com baixa performance

• uso do PostgreSQL 13 em extended support, gerando custos adicionais

• estrutura de disaster recovery ineficiente e sem capacidade real de failover

  
  

Além do impacto financeiro, os problemas afetavam diretamente a experiência dos usuários finais, aumentando a latência da aplicação e reduzindo a previsibilidade operacional.

Segundo Felipe Amaral, CTO do Queevo Group, a escolha pela Dataside aconteceu em decorrência de uma indicação interna e o principal diferencial foi o Belake.ai, nossa solução coorporativa de Inteligência Artificial:

O principal diferencial [PARA CONTRATAÇÃO] foi o potencial do Belake dentro da operação

A Solução

Para resolver o problema, a Dataside conduziu um trabalho completo de assessment, modernização e otimização do ambiente PostgreSQL da Queevo.

A iniciativa envolveu tanto melhorias de performance quanto uma revisão estrutural da arquitetura do banco de dados.

O projeto contemplou:

• identificação e otimização das principais queries ofensivas

• criação de índices estratégicos

• reescrita de instruções SQL críticas

• tuning avançado de parâmetros do PostgreSQL

• revisão da arquitetura de réplica e disaster recovery

• rightsizing da infraestrutura AWS RDS

• upgrade in-place do PostgreSQL 13 para PostgreSQL 17

Além disso, uma réplica subdimensionada — que não atendia aos objetivos de disaster recovery nem era utilizada para balanceamento de leitura — foi descontinuada, eliminando custos desnecessários da operação.

O Projeto

O projeto nasceu da necessidade de tornar o ambiente PostgreSQL mais eficiente, sustentável e preparado para o crescimento da operação.

O primeiro passo foi a realização de um assessment completo do ambiente RDS PostgreSQL, com levantamento detalhado de métricas de consumo, análise de queries críticas e identificação dos principais gargalos de CPU, IOPS e concorrência.

A partir disso, foram executadas diversas ações de otimização, incluindo:

• criação e ajuste de índices

• tuning de parâmetros essenciais do PostgreSQL

• reescrita de queries críticas

• testes controlados de performance

• validações pós-upgrade

• redimensionamento da infraestrutura AWS

  
  

A estratégia também incluiu a modernização da plataforma com o upgrade in-place do PostgreSQL 13 para PostgreSQL 17, eliminando riscos relacionados ao uso de versões em extended support e reduzindo custos adicionais da AWS.

As tecnologias utilizadas no projeto incluíram:

• Amazon Web Services RDS PostgreSQL

• PostgreSQL 13 → 17

• Performance Insights

• CloudWatch

  
  

Resultados Alcançados

A iniciativa trouxe ganhos expressivos tanto em performance quanto em eficiência financeira.

O ambiente passou a operar de forma muito mais estável, previsível e eficiente, reduzindo drasticamente os problemas de timeout e melhorando significativamente os tempos de resposta das aplicações.

Um dos principais destaques foi a otimização das queries críticas:

• consultas que anteriormente levavam mais de 30 segundos passaram a executar em menos de 1 segundo

Além disso, a operação deixou de depender de escalabilidade reativa durante horários de pico, aumentando a estabilidade do ambiente e reduzindo desperdícios de infraestrutura.

Segundo Felipe Amaral:

Até o momento, consigo destacar principalmente a parte de suporte ao banco de dados, onde tivemos um ganho significativo de performance e uma redução relevante de custos.

Ganhos Quantitativos

• redução aproximada de 79% nos custos anuais do ambiente de banco de dados AWS

• redução significativa do consumo de CPU e IOPS

• diminuição da necessidade de scale-up da infraestrutura

• redução drástica dos timeouts da aplicação

• diminuição expressiva da latência das consultas críticas

• queries reduzidas de mais de 30 segundos para menos de 1 segundo

  
  

Ganhos Qualitativos

• ambiente mais saudável e estável

• melhor experiência para os usuários da aplicação

• maior confiabilidade operacional

• maior previsibilidade de custos em nuvem

• arquitetura mais aderente às boas práticas de PostgreSQL e AWS

• ambiente atualizado e oficialmente suportado

• maior capacidade de sustentação do crescimento do negócio

• operação mais eficiente e sustentável

  
  

Impacto no Negócio

O impacto no negócio foi imediato: a operação ganhou mais estabilidade, previsibilidade e eficiência sem aumento de capacidade computacional.

A redução dos problemas de lentidão e timeout melhorou diretamente a experiência dos usuários finais e reduziu a percepção de indisponibilidade da aplicação.

Ao mesmo tempo, a expressiva redução de custos permitiu uma operação cloud financeiramente mais eficiente, mantendo alta capacidade operacional e maior controle sobre o consumo de infraestrutura.

Impacto Estratégico

Estratégicamente, o projeto representou uma modernização completa da plataforma PostgreSQL da Queevo.

A iniciativa eliminou riscos associados ao uso de versões em extended support, fortaleceu a governança sobre o consumo de infraestrutura cloud e criou uma arquitetura mais eficiente e sustentável para o crescimento futuro da aplicação.

Além dos ganhos técnicos, o projeto elevou a maturidade operacional do ambiente, permitindo uma gestão mais previsível, resiliente e preparada para novas demandas de negócio.