Ниже — подробный типичный кейс оптимизации облачной архитектуры, который часто встречается в компаниях — с анализом, набором действий, точным расчётом экономии и практическими выводами.

Исходная ситуация

Компания (SaaS) платит в облаке примерно 120 000 USD в месяц. Основной профиль расходов по категориям (примерно):

• Compute (VM/containers/managed compute) — 60 000 USD

• Object/block storage и бэкапы — 20 000 USD

• Managed DB / RDS-like — 18 000 USD

• Логирование/метрики/ретеншн — 9 000 USD

• Network egress — 7 000 USD

• Прочее (load balancers, DNS, лицензии) — 6 000 USD

При аудите выявили ключевые проблемы:

• большое число всегда-работающих инстансов, многие избыточного размера; нет autoscaling в несколько сервисов;

• отсутствие резервирования (RI/Savings) для стабильной базы; всё — on-demand;

• фоновые batch/ETL запускались на on-demand вместо spot/preemptible;

• «горячее» хранение для данных, которые редко читаются; большие retention логов;

• забытые unattached volumes, старые snapshots; нет lifecycle для S3/Object Storage;

• высокий межрегиональный трафик из-за архитектурных ошибок.

План и набор мер (с количественным расчётом экономии)

Планировали ряд параллельных мер; ниже — каждая мера + аккуратный расчёт экономии относительно исходной месячной суммы 120 000 USD.

1. Rightsizing + autoscaling + mixed instances (spot + on-demand) — целевой эффект: 30% экономии от общего счёта.
   Расчёт: 120000 × 0.30

   • 120000 × 3 = 360000

   • 360000 ÷ 10 = 36000
     Экономия = 36 000 USD / мес.
     Компоненты действий: уменьшение размера инстансов, перевод тестовых окружений в расписание, включение HPA/ASG, перевод воркеров на spot где допустимо.

2. Reserved instances / Savings Plans для базовой нагрузки — целевой эффект: 20% экономии.
   Расчёт: 120000 × 0.20

   • 120000 × 2 = 240000

   • 240000 ÷ 10 = 24000
     Экономия = 24 000 USD / мес.
     Подход: анализ покрытия по сервисам, покупка коммитмента на 1–3 года для наиболее предсказуемой части нагрузки.

3. Перенос batch/ETL и тяжелых задач на spot/preemptible + контейнеризация — 8%.
   Расчёт: 120000 × 0.08

   • 120000 × 8 = 960000

   • 960000 ÷ 100 = 9600
     Экономия = 9 600 USD / мес.

4. Storage lifecycle, дедупликация и переход холодных данных в архив — 6%.
   Расчёт: 120000 × 0.06

   • 120000 × 6 = 720000

   • 720000 ÷ 100 = 7200
     Экономия = 7 200 USD / мес.
     Меры: включить S3 lifecycle → infrequent/archival, удалить старые snapshots, включить дедупликацию для бэкапов.

5. Оптимизация логирования и метрик (sampling, агрегация, retention) — 3%.
   Расчёт: 120000 × 0.03

   • 120000 × 3 = 360000

   • 360000 ÷ 100 = 3600
     Экономия = 3 600 USD / мес.

6. Удаление забытых ресурсов (unattached volumes, idle IPs, unused LB) — 3%.
   Расчёт: 120000 × 0.03 = 3 600 USD / мес (см. тот же шаг как выше).

Сумма всех экономий (по шагам):

• 36,000 + 24,000 + 9,600 + 7,200 + 3,600 + 3,600 = вычислим по шагам:

  • 36,000 + 24,000 = 60,000

  • 60,000 + 9,600 = 69,600

  • 69,600 + 7,200 = 76,800

  • 76,800 + 3,600 = 80,400

  • 80,400 + 3,600 = 84,000
    Итого экономия = 84 000 USD / мес.

Новый месячный счёт = исходный 120,000 − экономия 84,000. Посчитаем:

• 120,000 − 80,000 = 40,000

• 40,000 − 4,000 = 36,000
  Итого 36 000 USD / мес после оптимизации (сокращение на 70%).

Как внедряли (практический процесс и сроки)

• Неделя 0–2: аудит, tagging, сбор метрик, определение «горячих точек».

• Неделя 2–6: rightsizing + autoscaling rollout для критичных сервисов, остановка dev env по расписанию, удаление orphan resources.

• Неделя 4–8: покупка RI/Savings (по внимательно просчитанным кейсам), перенос batch на spot + контейнеризация.

• Неделя 6–10: storage lifecycle + дедупликация, уменьшение retention логов, настройка мониторинга затрат.

• Весь процесс — ~8–10 недель, приоритеты надёжно расставлены так, чтобы чувствительные изменения не влияли на прод.

Риски и как их минимизировали

• Риск перегрева при уменьшении размеров → использовали staged rollout + мониторинг latency/ошибок.

• Риск неправильной покупки RI → сначала моделирование покрытия и рекомендаций, затем постепенная покупка.

• Spot-прерывания → checkpointing, очередь задач, fallback на on-demand.

• Удаление данных → предварительные сканы, метки владельцев и задержка удаления (grace period).

Измерения и дополнительные эффекты

• Производительность осталась на прежнем уровне или улучшилась (за счёт автоскейлинга и оптимизированных инстансов).

• Операционные расходы снизились: меньше времени на рутины по cleanup и меньше инцидентов из-за неожиданной загрузки.

• Улучшилось видение расходов: введены теги, дашборды, алерты по аномалиям.

Практические рекомендации на основании кейса

• Начинайте с инвентаризации и метрик — без данных невозможно правильно rightsizing и покупать RI.

• Комбинируйте тактики: права-sizing + autoscale дают быстрый эффект; RI даёт стабильную долгосрочную экономию; spot — дешевый вариант для фона.

• Автоматизируйте очистку и lifecycle — это «вечная» экономия с небольшими усилиями.

• Контролируйте logging/metrics cardinality — они часто незаметно “съедают” бюджет.

Если нужно, могу разобрать этот кейс применительно к вашей инфраструктуре и прикинуть возможный экономический эффект по вашим реальным числам.