Ekonomia chmury – jak optymalizować koszty infrastruktury IT

Optymalizacja kosztów chmury to głównie trzy rzeczy: eliminacja marnotrawstwa (nieużywane zasoby), dopasowanie mocy (right-sizing) i właściwy model zakupu (on-demand vs rezerwacje vs spot). W praktyce te trzy kroki często obniżają rachunek o 10–30% bez zmian w aplikacji.

Dlaczego chmura potrafi być droższa niż serwery on-prem, mimo że miała „skalować się sama”?

Bo chmura jest jak taksówka z licznikiem, działa świetnie, dopóki wiesz, gdzie jedziesz i kto płaci. Koszty rosną, gdy:

• zasoby działają 24/7, choć potrzebne są 8/5,
• instancje są przewymiarowane “na zapas”,
• storage rośnie bez polityk retencji,
• płacisz za transfer (egress) i ruch między strefami,
• masz duplikację narzędzi monitoringu i logów,
• nikt nie ma właściciela kosztów, więc „jakoś to leci”.

Najczęściej problem nie jest techniczny, tylko organizacyjny: brak odpowiedzialności, brak reguł i brak widoczności.

Czym jest FinOps i dlaczego bez niego optymalizacja kosztów jest jednorazową akcją?

FinOps to praktyka współpracy IT, finansów i biznesu, która sprawia, że koszty chmury są:

• mierzone i przypisane do właścicieli,
• kontrolowane w czasie (nie po fakcie),
• optymalizowane cyklicznie, a nie “w zrywie”.

W firmach, które wdrażam w ten model, różnica jest prosta: wcześniej koszty są „kosztem chmury”, a po wdrożeniu są „kosztem produktu, usługi albo zespołu”, czyli stają się zarządzalne.

Od czego zacząć, żeby w tydzień znaleźć największe oszczędności?

Jeśli chcesz szybkie wyniki, zaczynasz od 5 najczęstszych źródeł marnotrawstwa:

1. Nieaktywne zasoby
   Stare dyski, snapshoty, adresy IP, load balancery, testowe środowiska, których nikt nie używa.
2. Przewymiarowane instancje
   CPU na 5–15%, RAM na 20% przez większość doby.
3. Środowiska dev i test działające nocą i w weekendy
   To jest klasyczny „cichy wyciek”.
4. Logi i metryki bez limitów
   Za duża retencja, zbyt szczegółowe logowanie, duplikacja telemetryki.
5. Transfer danych i architektura sieciowa
   Ruch między strefami, regionami, a szczególnie egress do Internetu lub innego dostawcy.

W praktyce te pięć obszarów daje najszybsze, najmniej inwazyjne cięcia.

Jak zbudować widoczność kosztów, jeśli dziś widzisz tylko jedną fakturę “za chmurę”?

Zaczynasz od prostego modelu alokacji kosztów.

Tagowanie i ownership

Wprowadź minimalny zestaw tagów/etykiet, bez poezji:

• owner (osoba lub zespół),
• service albo product,
• env (prod, stage, dev),
• cost_center (jeśli masz).

Bez tego nie da się prowadzić rozmowy “co optymalizujemy”, bo nie wiadomo “czyje to”.

Budżety i alerty

Ustaw budżety per:

• środowisko,
• produkt,
• zespół.

Najważniejsze są alerty “early warning”, a nie tylko “przekroczyliśmy”.

Raport tygodniowy zamiast miesięcznego

W chmurze miesiąc to wieczność. Tygodniowy rytm pozwala łapać odchylenia zanim urosną.

Jakie decyzje architektoniczne najbardziej wpływają na koszty?

W uproszczeniu: płacisz za to, co działa, co przechowujesz i co przesyłasz.

Compute

• autoscaling zamiast stałej liczby instancji,
• dopasowanie typów instancji do profilu (CPU vs RAM),
• harmonogramy wyłączania dla non-prod.

Storage

• klasy storage dopasowane do użycia (gorące vs archiwalne),
• lifecycle policies, retencja, kasowanie śmieci,
• kontrola snapshotów i backupów.

Network

• minimalizacja cross-zone i cross-region traffic,
• cache i CDN tam, gdzie jest sens,
• trzymanie danych i obliczeń blisko siebie.

Z mojego doświadczenia “najdroższe chmury” to często te, gdzie architektura była robiona jak on-prem, tylko na fakturze widać to szybciej.

Jak dopasować zasoby, żeby nie rozwalić wydajności?

Right-sizing robisz metodycznie:

1. Zbierz metryki obciążenia (CPU, RAM, I/O, network) z ostatnich 14–30 dni.
2. Wyznacz percentyle, nie średnią (np. P95).
3. Zmniejsz zasób stopniowo i obserwuj wpływ na latency i błędy.
4. Wprowadź guardrails, czyli minimalne i maksymalne wartości w autoscaling.
5. Powtarzaj cyklicznie, bo aplikacje się zmieniają.

Najczęstszy błąd to “cięcie na ślepo”. Najlepszy wzorzec to “zmniejsz, obserwuj, automatyzuj”.

Kiedy opłacają się rezerwacje, Savings Plans i umowy, a kiedy lepiej zostać przy on-demand?

Praktyczna zasada:

• On-demand: gdy obciążenie jest zmienne, krótkotrwałe, eksperymentalne.
• Rezerwacje lub plany oszczędnościowe: gdy masz stabilny baseline w produkcji.
• Spot/Preemptible: gdy praca może zostać przerwana (batch, render, ETL, część CI).

W praktyce robię tak:

• najpierw redukuję marnotrawstwo,
• dopiero potem “zamrażam” koszty rezerwacjami, bo inaczej rezerwujesz źle dobrany rozmiar.

Jak obniżyć koszty Kubernetes i kontenerów, które “miały być taniej”?

Kubernetes bardzo łatwo robi się drogi, bo ukrywa realne zużycie.

Najbardziej skuteczne ruchy:

• ustaw request i limit dla CPU/RAM, bez tego przepalasz node’y,
• używaj autoscalingu (HPA i cluster autoscaler) z rozsądnymi progami,
• wyłączaj środowiska non-prod na noc,
• kontroluj koszty logów z klastra, bo potrafią przebić compute,
• rozdziel klastry lub przynajmniej namespace’y na produkty i środowiska, żeby było wiadomo kto “spala” budżet.

W mojej praktyce pierwsze oszczędności na K8s pochodzą z porządku w requestach i z cięcia logów, dopiero potem z tuningu node pools.

Jak ograniczyć koszty logów, metryk i obserwowalności, bez utraty bezpieczeństwa?

Tu działa zasada: loguj mądrzej, nie więcej.

• skróć retencję tam, gdzie nie jest wymagana,
• rozdziel poziomy logowania dla prod i non-prod,
• filtruj szum (health checks, debug spam),
• przechowuj pełne logi krócej, a dłużej trzymaj agregaty i alerty,
• ujednolić narzędzia, bo duplikacja telemetryki kosztuje podwójnie.

W praktyce koszty obserwowalności potrafią wymknąć się spod kontroli szybciej niż same serwery.

Jakie KPI warto ustawić, żeby optymalizacja była ciągła, a nie jednorazowa?

Polecam 8 KPI, które są proste i działają:

• koszt dzienny i tygodniowy per produkt,
• koszt per środowisko (prod vs non-prod),
• udział kosztów “nieprzypisanych” (untagged),
• wykorzystanie zasobów (CPU/RAM) vs płacony rozmiar,
• koszt logów i metryk per usługa,
• koszt transferu danych,
• koszt per transakcja albo per użytkownik (jeśli da się policzyć),
• liczba “zombie resources” wykrytych i usuniętych miesięcznie.

KPI muszą kończyć się decyzją. Jeśli nikt nie reaguje, to są tylko wykresy.

Jak wygląda sensowny plan optymalizacji kosztów chmury na 90 dni?

Dni 1–14: szybkie oszczędności

• tagging i ownership,
• usunięcie nieużywanych zasobów,
• harmonogramy non-prod,
• podstawowe alerty budżetowe.

Dni 15–45: stabilizacja i automatyzacja

• right-sizing i autoscaling,
• polityki retencji storage i logów,
• wstępny model alokacji kosztów per produkt.

Dni 46–90: optymalizacja zakupu i dojrzałość FinOps

• rezerwacje dla baseline,
• spot dla batch i CI,
• stały rytm raportowania i przeglądów kosztów,
• katalog standardów “jak stawiamy usługi”, żeby nie wracał chaos.

Jakie błędy najczęściej niszczą oszczędności?

1. Rezerwacje zrobione przed sprzątaniem marnotrawstwa.
2. Brak ownera kosztów, “wszyscy i nikt”.
3. Cięcie kosztów bez monitoringu wydajności i SLO.
4. Oszczędności tylko w compute, przy ignorowaniu logów i transferu.
5. Brak automatyzacji, czyli koszt wraca po 2 miesiącach.

Chmura premiuje dyscyplinę. Bez niej zawsze będzie droższa, nawet jeśli jest nowoczesna.