Thiago R. de Souza (*)
É inegável: a computação em nuvem revolucionou a forma como as empresas desenvolvem software, escalam aplicações e aceleram a inovação. Provisionar servidores deixou de levar semanas para acontecer em poucos minutos. Novos ambientes podem ser criados sob demanda, aplicações escalam automaticamente e serviços gerenciados reduzem significativamente a complexidade operacional. Mas essa facilidade trouxe um efeito colateral que começa a preocupar empresas de todos os portes: a conta da nuvem está crescendo muito mais rápido do que muitos gestores imaginam.
No Brasil, essa preocupação ganhou ainda mais relevância, pois, além do aumento no consumo de recursos computacionais, a valorização do dólar impacta diretamente os contratos dos principais provedores globais de cloud. O resultado é uma combinação que pesa no orçamento de tecnologia. O problema é que, na maioria das vezes, esse aumento não acontece por causa de um grande projeto ou de uma expansão planejada, ele surge silenciosamente.
Instâncias superdimensionadas que nunca foram revisadas, ambientes de homologação funcionando durante madrugadas e finais de semana, snapshots antigos, volumes de armazenamento esquecidos, bancos de dados ociosos, recursos criados para testes que permanecem ativos por meses e serviços contratados que já não atendem nenhuma aplicação. Isoladamente, cada um desses recursos representa um custo pequeno. Somados em dezenas de contas, múltiplos projetos e diferentes equipes, tornam-se uma despesa recorrente que muitas empresas só descobrem quando a fatura chega. É justamente nesse cenário que o FinOps se tornou uma necessidade.
Segundo o relatório State of the Cloud, da Flexera, as organizações estimam que cerca de 29% dos gastos com infraestrutura e plataformas em nuvem (IaaS e PaaS) sejam desperdiçados, principalmente por recursos ociosos, superdimensionados ou mal gerenciados. O dado demonstra que controlar custos é uma questão de eficiência operacional e competitividade.
Afinal, muitas empresas olham apenas para o total da fatura e, quando isso acontece, perdem a capacidade de entender quais aplicações, equipes ou projetos realmente estão consumindo recursos. Sem essa visibilidade, controlar custos passa a ser praticamente impossível. A própria flexibilidade da computação em nuvem contribui para esse cenário. Diferentemente da infraestrutura tradicional, em que a aquisição de novos servidores dependia de orçamento, compra e instalação, hoje qualquer desenvolvedor consegue provisionar novos recursos em poucos minutos. Essa agilidade impulsiona a inovação, mas também exige maturidade na governança.
A FinOps Foundation, principal referência mundial sobre a disciplina, organiza esse processo em três grandes fases: Inform, quando a organização conquista visibilidade sobre seus custos; Optimize, etapa voltada para identificar desperdícios e oportunidades de economia; e Operate, fase em que a gestão financeira passa a fazer parte da rotina operacional da empresa. Esse ciclo contínuo aproxima tecnologia, finanças e negócios para garantir que cada decisão sobre infraestrutura seja tomada com base em dados.
É por isso que práticas como tagging, definição de centros de custo, automação para desligamento de ambientes não produtivos, monitoramento contínuo, previsão orçamentária e alertas de consumo passaram a fazer parte da estratégia das empresas que desejam escalar de forma sustentável.
A própria AWS disponibiliza ferramentas nativas que apoiam diretamente essa estratégia. O AWS Cost Explorer oferece visibilidade detalhada dos gastos ao longo do tempo; o AWS Budgets permite criar limites de orçamento com notificações automáticas; o AWS Compute Optimizer recomenda o redimensionamento de instâncias e outros recursos com base no uso real; o AWS Cost Anomaly Detection identifica aumentos inesperados de consumo; e o AWS Trusted Advisor aponta oportunidades de otimização, segurança e desempenho. Além disso, mecanismos de compromisso de longo prazo, como Savings Plans e Reserved Instances, possibilitam reduções significativas de custos para workloads previsíveis quando utilizados de forma estratégica.
A discussão torna-se ainda mais urgente com o avanço da inteligência artificial. Diferentemente das aplicações tradicionais, workloads de IA costumam consumir recursos computacionais muito mais caros, principalmente por dependerem de GPUs de alto desempenho. Nesse contexto, é importante distinguir dois tipos de custo: o treinamento dos modelos, que exige enorme capacidade computacional durante períodos específicos, e a inferência, responsável pela execução contínua das respostas geradas para os usuários e que tende a representar um custo recorrente conforme o uso aumenta.
Também é necessário compreender que diferentes serviços possuem modelos distintos de cobrança. Enquanto soluções como o Amazon Bedrock cobram, em muitos cenários, pelo volume de tokens processados, plataformas como o Amazon SageMaker podem cobrar pelo tempo em que as instâncias permanecem ativas. Isso significa que uma GPU ociosa, um endpoint esquecido ou uma instância superdimensionada podem gerar despesas elevadas mesmo sem entregar qualquer valor ao negócio.
Para organizações que ainda estão iniciando essa jornada, o caminho costuma seguir uma sequência lógica. O primeiro passo é conquistar visibilidade por meio de políticas obrigatórias de tagging e alocação de recursos por aplicação, projeto e centro de custo. Em seguida, vale eliminar desperdícios evidentes, como recursos ociosos, snapshots antigos, ambientes não produtivos ligados fora do horário comercial e serviços esquecidos. Depois disso, torna-se possível otimizar o dimensionamento da infraestrutura com base no consumo real. Somente quando existe previsibilidade suficiente faz sentido adotar mecanismos de compromisso de longo prazo, como Savings Plans e Reserved Instances, potencializando a economia sem renunciar à flexibilidade operacional.
Porém, muitas organizações ainda enxergam o FinOps como um programa de redução de despesas, quando, na prática, trata-se de uma disciplina de gestão que busca equilibrar inovação, desempenho e eficiência financeira, garantindo que cada recurso provisionado tenha um propósito claro e gere retorno para a empresa. Em um cenário em que cloud e inteligência artificial se consolidam como pilares estratégicos da transformação digital, controlar custos deixou de ser apenas uma responsabilidade da área financeira: tornou-se uma vantagem competitiva. Afinal, inovação também se mede pela inteligência com que as empresas administram cada real investido em cloud.
(*) Senior Cloud/DevOps Engineer com mais de 9 anos de experiência em infraestrutura corporativa, AWS Community Builder e detentor de múltiplas certificações AWS nos níveis Professional e Specialty.