Cloud Optimization & FinOps
Хмара має працювати на бізнес, а не навпаки. Наші послуги Cloud Optimization допомагають компаніям зменшувати витрати, підвищувати продуктивність і прогнозованість, не втрачаючи гнучкості та масштабованості.
Ми поєднуємо FinOps-підхід, технічну експертизу та глибоку експертизу в AWS, Azure і Google Cloud, щоб зробити ваші хмарні інвестиції прозорими, керованими та ефективними.
Ми працюємо на перетині технологій та фінансів: від детального аналізу рахунків до глибинної оптимізації архітектури, автоскейлінгу, зберігання даних та спостережуваності.
Прозорий огляд ваших хмарних витрат та впровадження процесів FinOps для керованих інвестицій.
Підбір оптимальних розмірів інстансів і сервісів, щоб ви не платили за “повітря”.
Налаштовуємо автоскейлінг так, щоб ви витрачали менше у “тихі” години та не падали під час піків.
Оптимізуємо сховище та життєвий цикл даних, щоб не переплачувати за “холодні” та архівні дані.
Покращуємо продуктивність застосунків та баз даних, зменшуючи затримки та вартість запитів.
Створюємо прозору картину того, що відбувається у хмарі, та підключаємо governance, який не гальмує розвиток.
Ми допомагаємо SaaS-продуктам, e-commerce, медіа та enterprise-компаніям скорочувати хмарні витрати, покращувати продуктивність і робити інфраструктуру передбачуваною.
SaaS-провайдер зі стрімким зростанням користувачів стикався з непрогнозованими рахунками за хмару та періодичними піками навантаження.
Ми виконали FinOps-аудит, оптимізували типи інстансів і автоскейлінг, ввели політики шедулінгу non-prod середовищ і побудували дашборди витрат.
E-commerce платформа мала високі витрати на EC2 та RDS під час сезонних розпродажів, а в “тихі” періоди ресурси були недовантажені.
Ми змінили схему використання інстансів, додали reserved instances для базового навантаження, налаштували autoscaling-групи та оптимізували RDS-конфігурацію.
Медійна компанія обробляла великий обсяг стрімінгових даних у GCP, при цьому витрати на BigQuery та Dataflow постійно зростали.
Ми оптимізували шему даних, налаштували partitioning та clustering у BigQuery, скоригували Dataflow-job-и та ввели чіткі політики зберігання проміжних даних.
Велика організація з декількома командами розробки мала фрагментований підхід до логування, моніторингу та доступів, що ускладнювало контроль витрат і стабільності.
Ми уніфікували стек спостережуваності, ввели централізоване тегування ресурсів, створили базові політики доступу та процеси регулярних архітектурних оглядів.
Технічний стартап на ранній стадії швидко ріс, але не мав структурованого підходу до витрат і середовищ, що загрожувало неконтрольованим рахункам.
Ми спроєктували базову архітектуру з чітким поділом середовищ, тегуванням, бюджетами та простими правилами використання ресурсів, зрозумілими для всієї команди.