Облачные платформы AWS, GCP и Azure предоставляют широкие возможности для масштабирования и гибкости инфраструктуры, однако управление затратами в них всегда было сложной задачей. Многие компании тратят значительные бюджеты на облачные ресурсы, не используя оптимальные механизмы скидок, что ведет к перерасходу. Usage.ai — это инструмент, который предназначен для решения именно этой проблемы. Он помогает разобраться, как работают механизмы Reserved Instances (RI) и Savings Plans (SP), и как извлечь из них максимальную выгоду с минимальными рисками.
Reserved Instances (зарезервированные инстансы) — это особая схема скидок, позволяющая пользователю получить значительную экономию при долгосрочном обязательстве. Получить скидку до 57 процентов — это действительно привлекательное предложение, особенно для компаний с прогнозируемой и стабильной нагрузкой. Однако важно понимать, что RI не являются физическими инстансами, а скорее представляют собой контракт на использование вычислительных ресурсов определенного типа и региона. Вы платите за эти ресурсы даже если фактически используете их меньше или не используете совсем, что может привести к потерям. Savings Plans работают по немного иному принципу: экономия рассчитывается на основе денежных обязательств, а не фиксированных конфигураций.
Это обеспечивает большую гибкость, так как покрытие скидками может распространяться на различные типы инстансов и регионы при условии совпадения общей суммы затрат. Таким образом, SP становятся более универсальным инструментом, позволяя адаптировать расходы к изменяющейся инфраструктуре. Usage.ai начал свою деятельность около четырех лет назад, ориентируясь на оптимизацию затрат по AWS EC2 Reserved Instances. При этом была выбрана специфика no-upfront (без предварительной оплаты) моделей, что существенно снижало налоговую нагрузку и обеспечивало возможность перепродажи RI на маркетплейсе.
Это было важным конкурентным преимуществом, дающим уверенность в возможности выхода из долгосрочных обязательств, если потребности изменятся. К сожалению, с января 2024 года политика AWS в отношении маркеплейса изменилось: клиенты с Enterprise Discount Programs больше не могут продавать RI, а также введены лимиты на количество сделок за время существования аккаунта. Это снизило ликвидность рынка и усложнило процесс управления RI. Начать экономить при помощи RI и SP достаточно просто, если правильно понять суть выбранных моделей. Необходимо учитывать варианты конфигураций инстансов, продолжительность обязательств и уровень покрытия фактических затрат.
Подобные решения требуют продуманного подхода и анализа серверных нагрузок и трендов использования. Современные консоли от облачных провайдеров предоставляют базовые рекомендации, но они не всегда бывают оптимальными или учитывают кросс-платформенную специфику. Здесь на помощь приходит Usage.ai с бесплатным и регулярно обновляемым дашбордом. Эта платформа анализирует данные о текущем использовании, рекомендует что и сколько покупать, а при включении функции «autopilot» совершает покупки автоматически, снимая с пользователя рутинные задачи.
Пользователям предлагается выбирать уровни покрытия, например, покрытие 80% или 100% текущей нагрузки, с вариантами на один или три года. Способность подстраиваться под риск-профиль организации позволяет добиться компромисса между максимальной экономией и необходимой гибкостью. При оптимальном использовании долгосрочных обязательств компании могут сократить затраты вдвое, но в условиях изменчивых технологий и бизнеса важен баланс. Неоправданное переподписание контрактов может привести к серьезным потерям. В крупных организациях утвердились практики, когда управляющие командами используют прогнозные модели и слаженно работают с инженерными группами, DevOps, отделами закупок и руководством, чтобы обеспечить прозрачность и эффективность планирования.
После заключения контрактов работа не заканчивается. Важно мониторить сроки истечения RI и SP, чтобы своевременно оценить необходимость продления или изменения обязательств. В противном случае перевод всех ресурсов обратно на on-demand тарифы приведет к резкому увеличению счетов. Usage.ai предлагает консолидированный обзор всех активных commitments по разным провайдерам, что существенно упрощает управление.
Основная дилемма — как сбалансировать риск и выгоду при покупке долгосрочных обязательств. Оставаться на on-demand значит платить больше, но не терять гибкость. Максимальный дискаунт требует полной отдачи и долгосрочного прогноза. Популярные стратегии варьируются от умеренного покрытия с более короткими сроками до агрессивного с высокой долей покрытых ресурсов на несколько лет. Usage.
ai обеспечивает автоматизацию покупки обязательств и управление рисками за счет продвинутых алгоритмов, а также представляет программу cashback, которая возвращает деньги пользователям при недоиспользовании покупок. Перспективы Usage.ai связаны с дальнейшим развитием технологий управления облачными затратами, внедрением искусственного интеллекта для прогнозирования и оптимизации расходов, а также расширением поддержки мультиоблачных архитектур. Это делает Usage.ai инструментом, который подходит как стартапам и среднему бизнесу, так и крупным корпорациям, стремящимся к максимальной эффективности и прозрачности расходов.
Таким образом, понимание принципов работы Reserved Instances и Savings Plans, а также использование специализированных систем мониторинга и автоматизации, таких как Usage.ai, позволяют значительно снизить затраты на облачные ресурсы без потери гибкости и контроля. Это актуально для любого бизнеса, полагающегося на облачные вычисления и желающего конкурировать эффективно на современном рынке технологий.
