- Provedores de nuvem utilizam apenas 13% das CPUs provisionadas.
- Instâncias Spot subutilizadas devido à instabilidade percebida.
- Plataformas de otimização automatizada podem resolver eficazmente a superprovisionamento.
Um estudo recente conduzido pela Cast AI, provedora de soluções de otimização de custos do Kubernetes, trouxe à tona um problema prevalente no campo da computação em nuvem.
A análise, baseada em dados coletados de 4.000 clusters em Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform e Microsoft Azure, revela estatísticas surpreendentes sobre a subutilização de recursos de computação provisionados.
Insights sobre a subutilização de recursos na nuvem
O estudo indica que as empresas, em média, utilizam apenas uma fração dos recursos de computação que provisionam. Especificamente, apenas 13 por cento dos CPUs provisionados e 20 por cento da memória são utilizados, destacando uma lacuna considerável entre a alocação e o uso real.
Entre os três principais provedores de nuvem, AWS e Azure apresentam taxas de utilização semelhantes, com média de 11 por cento para CPUs, enquanto o Google Cloud mostra desempenho ligeiramente melhor com 17 por cento de utilização. Da mesma forma, as taxas de utilização de memória estão em 18 por cento para o Google, 20 por cento para a AWS e 22 por cento para a Azure.
Fatores que contribuem para o superprovisionamento
Vários fatores contribuem para essa discrepância entre recursos provisionados e utilizados. A relutância dos clientes em aproveitar as “Instâncias Spot” devido à instabilidade percebida, combinada com a falta de uso de tamanhos de instância personalizados, exacerba o problema.
Além disso, a complexidade de gerenciar manualmente a infraestrutura nativa da nuvem, particularmente em ambientes Kubernetes, dificulta os esforços de otimização. Laurent Gil, cofundador e diretor de produtos da CAST AI, enfatiza que as empresas ainda estão nas fases iniciais de suas jornadas de otimização, complicando ainda mais a questão.
Implicações para provedores de nuvem e empresas
Do ponto de vista financeiro, a subutilização se traduz em redução de receita para os provedores de serviços de nuvem, pois eles continuam a ganhar com base no uso hipotético em vez do consumo real.
Além disso, o superprovisionamento exige investimentos mais altos em recursos de computação e memória, levando a uma maior pegada de carbono por meio da produção e implantação. O estudo destaca a necessidade de as empresas adotarem práticas de gerenciamento de recursos mais eficientes para mitigar o impacto ambiental e otimizar a eficiência de custos.
Abordando o problema
Para enfrentar o desafio do superprovisionamento, a Cast AI defende a adoção de soluções de otimização automatizada impulsionadas por inteligência artificial (IA). Ao aproveitar insights baseados em IA, as organizações podem identificar e corrigir ineficiências em tempo real, otimizando a alocação e o uso de recursos.
Por meio de plataformas de otimização automatizada, as empresas podem simplificar suas operações na nuvem, reduzir custos e minimizar o impacto ambiental, impulsionando a sustentabilidade e a eficiência.
O caminho para a otimização na nuvem
As descobertas do estudo da Cast AI destacam o problema pervasivo do superprovisionamento na computação em nuvem, com implicações significativas tanto para empresas quanto para provedores de serviços de nuvem. À medida que as empresas continuam a lidar com as complexidades de gerenciar infraestrutura nativa da nuvem, a necessidade de soluções de otimização automatizada torna-se cada vez mais aparente.
Ao aproveitar insights baseados em IA, as organizações podem desbloquear maior eficiência, reduzir custos e minimizar o impacto ambiental. À medida que o cenário da computação em nuvem evolui, estratégias de otimização proativas desempenharão um papel crucial na impulsionação da sustentabilidade e na maximização do valor para as partes interessadas.
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Emman Omwanda
A especialidade de Emmanuel Omwanda reside nos mercados de criptomoedas, abrangendo tanto a análise fundamentalista quanto a técnica. Ele trabalhou anteriormente em diversos sites de mídia de criptomoedas antes de se juntar à Cryptopolitan, incluindo CoinEdition, The Crypto Basic, CryptoNews Flash e DroomDroom. Ele possui uma Licenciatura em Ciências (BSc.) em Matemática e Ciência da Computação pela Universidade Kenyatta, no Quênia, e está atualmente no último ano de graduação em Artes em Comunicação e Estudos de Mídia.
