Em um mundo onde a computação em nuvem se tornou a espinha dorsal das operações empresariais, a otimização de custos é mais do que uma estratégia - é uma necessidade.
Recentemente, o nosso time de Database foi acionado para trabalhar em conjunto com a Superdigital, empresa do ramo financeiro, e propor melhorias no que tange a utilização de capacidades em Banco de Dados (nesse caso, MongoDB e SQL Server) hospedados na Azure Cloud.
No decorrer do texto, você poderá entender melhor como a ação assertiva do nosso time resultou em uma significativa economia de recursos – sem onerar a performance – para a Superdigital.
Desafio: reduzir custos operacionais em cloud sem perder a eficiência operacional
O ponto de partida para essa empreitada foi o desafio enfrentado pela empresa: custos operacionais excessivos nos servidores de Banco de Dados.
Com ambientes de desenvolvimento, pré-produção e produção configurados de maneira idêntica, a empresa estava desperdiçando recursos valiosos sem a aplicação de boas práticas e monitoramento constante para buscar melhorias.
Além disso, havia preocupações sobre a eficiência do ambiente de produção, que o nosso time identificou alguns pontos de configuração não adequada e até mesmo subutilização das capacidades em alguns casos.
Um trabalho feito a várias mãos
Diagnóstico
Em resposta a esses desafios, nossa equipe embarcou em uma análise minuciosa dos recursos contratados na Azure Cloud, entendendo o contexto da Superdigital, suas necessidades e o estado atual de utilização do Banco de Dados.
O objetivo principal no primeiro momento foi efetuar um diagnóstico e identificar oportunidades de otimização nos ambientes de forma que a empresa se beneficiasse, aumentasse a eficiência operacional e, ainda, encontrasse meios de reduzir custos e evitar a má utilização das capacidades existentes nos seus ambientes e também em processos operacionais relacionados.
Análise de resultados
Após o diagnóstico, o nosso time de especialistas em MongoDB e SQLServer identificou que alguns ambientes de desenvolvimento do cliente estavam com configurações inadequadas, abrindo margem para o aumento de custos e a subutilização dos recursos disponíveis.
Com base nos dados obtidos pelo diagnóstico completo e a partir dos insights extraídos, foram propostas modificações que poderiam resultar em uma redução significativa dos custos operacionais para a companhia.
Redução de custos e aumento da performance
As modificações propostas não apenas cumpriram, mas superaram as expectativas.
Com as projeções realizadas, o cliente conseguiu economizar uma quantia considerável anualmente com os servidores.
MongoDB: as otimizações feitas poderiam gerar uma economia anual de cerca de 140 mil dólares, o que equivale a mais de R$730 mil.
SQLServer: com as otimizações realizadas, a redução de custos nesse servidor seria equivalente a 30 mil euros, o que resulta em mais de R$170 mil.
Esses números não apenas refletem a eficácia de nossas sugestões, mas também destacam o impacto positivo que uma abordagem estratégica para otimização de custos pode ter nos resultados financeiros de uma empresa.
E, claro, nenhuma dessas reduções de custos ocasionou em perda operacional, visto que as capacidades estavam sendo pagas e não utilizadas, provando que com uma visão operacional estratégica, custos podem ser reduzidos e a performance pode se manter em sua máxima capacidade.
Mais um case que ressalta a importância dos dados no dia a dia das empresas
Esse case é uma boa ilustração da importância de um olhar estratégico também nos processos operacionais dentro da empresa com a ajuda dos dados.
A partir de um diagnóstico, foram colhidos os dados que geraram informações e insights valiosos para reduzir custos de forma inteligente, sem colocar em risco a performance e a capacidade da operação trabalhar de forma segura e rentável.
Aqui também vemos a importância de um time de Database com atuação proativa e assertiva, que não apenas indica onde existem possíveis lacunas, mas também age de forma proativa para oferecer melhorias contínuas para os negócios na área de Banco de Dados.