Ei, lembra do finops? Otimização de custos? De acordo com a maioria das pesquisas, foi um grande negócio em 2023, mas você nunca saberia disso, dada a quantidade de ruído de IA que existe.
O State of FinOps é uma pesquisa anual realizada pela FinOps Foundation para coletar informações sobre prioridades críticas, tendências do setor e a direção das práticas de FinOps. A pesquisa informa uma série de atividades da Fundação e informa ao mercado mais amplo como o finops é praticado em diversas organizações. Os entrevistados são incentivados a serem minuciosos e honestos para que os dados revelem informações valiosas para a comunidade. No entanto, aposto que nenhum deles admite qualquer desperdício de sua parte – nunca.
Acho que esses relatórios são bons. Não que estejamos recebendo informações imparciais – elas nunca são imparciais. No entanto, é bom ver como a FinOps Foundation funciona como um órgão de padronização para finops e comunica informações sobre finops.
As principais prioridades estão mudando
A redução do desperdício e a gestão de descontos baseados em compromissos tornaram-se as principais prioridades das equipas de finops devido à pressão económica em 2023. As empresas estão mais conscientes das formas de reduzir os custos de computação em nuvem, como a compra de recursos antes da necessidade.
As equipes do Finops também estão investindo em recursos de previsão e esperam que o custo de execução da inteligência artificial e do aprendizado de máquina tenha um impacto significativo nas práticas do Finops em 2024. Você não pode mais conversar sem que a IA apareça.
A preocupação é que estamos tão focados em permitir algo para a IA que estamos perdendo as questões mais significativas de otimizar nossos recursos para que possamos pagar pelo uso da IA. A despesa será a limitação mais significativa ao uso de IA. Pela aparência do preço das ações da Nvidia, a demanda será forte e, portanto, os preços provavelmente serão altos.
Espero que estas prioridades financeiras de 2023 mudem em 2024 e 2025. Passaremos por transformações significativas e rápidas no consumo de computação em nuvem, e isso afetará todos os aspectos dos negócios em nuvem, visto que precisaremos estabelecer alguns tipos de governança de custos antes de cometermos erros enormes.
A otimização é fundamental
Os gastos com computação são a área mais otimizada, mas há espaço para melhorias em armazenamento, bancos de dados e tecnologias mais recentes, como IA. Embora os sistemas finops possam contabilizar o uso, o uso econômico dos recursos da nuvem é o desafio mais significativo para as organizações de TI.
O desafio em 2024 e 2025 é que a otimização pode atingir um ponto de saturação, onde a quantidade de dinheiro poupado no processo de otimização diminui à medida que a quantidade de recursos desperdiçados é reduzida.
Conforme relatado na pesquisa, a comunidade finops criou uma biblioteca de oportunidades de otimização para AWS, Google Cloud e Microsoft Azure em 2023. Eles têm processos de otimização específicos para esses provedores de nuvem pública específicos.
A questão mais significativa, no entanto, é muitas vezes esquecida. A otimização de uma série de plataformas, como nuvem, tradicional, edge, móvel, etc., fornece processos de otimização heterogêneos. Por exemplo, as empresas podem transferir o processamento de uma nuvem pública e devolvê-lo às instalações se o custo do processamento e armazenamento for reduzido.
Uma das minhas maiores preocupações agora é que, embora tenhamos ferramentas que abordem isso, precisamos fornecer mais treinamento e abordagens para ajudar os funcionários do finops. No momento, estou vendo um foco intenso na economia de custos da nuvem pública e não uma boa visão de todos os sistemas, o que é um problema mais significativo a ser resolvido.
Finops precisa se atualizar
De acordo com o estudo, ainda são necessárias melhorias consideráveis nas capacidades de previsão de finops. Também ouvi dizer que as equipes de finops querem recursos melhores para controlar os custos futuros e poder ajustar os gastos, inclusive o uso de recursos mais reservados que são adquiridos antes da necessidade.
Os engenheiros obtêm o máximo valor dos relatórios finops de autoatendimento que permitem a tomada de decisões em tempo real. Também é chamado de “tapa manual automático”, quando as ferramentas finops identificam áreas onde o dinheiro pode ser economizado e resolvem isso antes mesmo de o código ser escrito para acessar um recurso específico da nuvem.
Isto, juntamente com a observação das métricas de sustentabilidade à medida que o software é desenvolvido, permitir-nos-á resolver problemas antes que eles existam. No momento, alguns desenvolvedores cometem erros, como provisionamento excessivo de recursos de um aplicativo habilitado para infraestrutura como código, e mais tarde o problema é encontrado. Pegar pela raiz é muito melhor.
Quanto mais uma equipe for treinada em finops, mais valor ela poderá obter com os relatórios de autoatendimento, com a engenharia obtendo o maior benefício. Assim, o relatório também declara que durante os últimos três anos, o investimento na formação de finops aumentou para todas as pessoas, especialmente na engenharia.
Custo da IA generativa
Apenas 31% dos entrevistados relataram que os custos da IA generativa estão impactando suas práticas de finops. Isso significa que há uma oportunidade significativa para práticas e ferramentas de finops garantirem o valor dos gastos com IA.
O relatório também descobriu que, para grandes gastadores em nuvem (US$ 100 milhões ou mais anualmente), a IA está atualmente impactando suas práticas de finops em uma taxa maior, aumentando de 31% para 45%. As organizações com gastos gerais mais elevados na nuvem tendem a ver a IA/ML como uma fonte crescente de custos variáveis que precisam ser gerenciados. Esperemos que isto mude bastante na próxima vez que vermos este relatório.
