Redução do custo mensal das contas AWS, evitando o aumento recorrente do consumo e estabelecer baseline de gastos

Em 1997, data da inauguração do primeiro hospital da rede, nascia uma empresa movida por desafios e apaixonada por acolher, compreender e cuidar do ser humano: a operadora de saúde Prevent Senior.

Desde o início, o foco sempre foi no atendimento dedicado aos adultos 60+.

Hoje já somam cerca de 9.000 profissionais, distribuídos entre áreas administrativas e rede própria composta por Núcleos de Medicina Avançada; Núcleos Especializados; Prevent Senior Medicina Diagnóstica e rede hospitalar Sancta Maggiore.

Desafio

Redução do custo mensal das contas AWS, evitando o aumento recorrente do consumo e estabelecer baseline de gastos. Por 6 meses existiu um aumento mensal de quase 10% do valor da fatura AWS e esse aumento desenfreado levou o cliente a procurar ajuda da dataRain para contratação de Professional Services.

Nesse projeto são alocados profissionais para entender e mitigar os aumentos na fatura. Apesar do cliente possuir uma conta há anos e usar dezenas de serviços da AWS, sua arquitetura possuía características de que cresceu sem muitas diretrizes e acabou escalando serviços sem se preocupar com amortecimento de custos

Por que migrar para a nuvem AWS com dataRain?

A dataRain, membro premiado da AWS Partner Network (APN), é uma empresa 100% orientada à computação em nuvem com experiência real, está certificada e preparada para disponibilizar para as empresas treinamento, ferramentas, segurança e especialização em todas as etapas de implantações de todos os portes.

Usando as melhores práticas, testadas e comprovadas, tem expertise necessária para a execução de migrações de forma rápida e segura.

A solução

Com a entrada dos profissionais na conta do cliente, procuramos em um primeiro momento desenhar toda a atual arquitetura do cliente para entender não somente sua infraestrutura, mas todos os componentes e dependências entre as aplicações.

Foram identificados serviços ociosos e ineficientes, como máquinas EC2 e RDS sem reserva, file servers de EFS sem uso, streaming de Kinesis super provisionados e tabelas do DynamoDB sem limpeza.

Das 220 máquinas existentes entre EC2 e RDS, foram identificadas possibilidade de exclusão de 18, reduzindo 8% o número de instâncias. Além disso, inúmeras máquinas com gerações de famílias antigas, como t1, m2, c2 e r2 foram atualizadas para gerações recentes, trazendo não só benefícios de custos como também de performance.

No fim, foi feito a compra de reserva no modelo Saving Plans, onde o cliente continua com a flexibilidade de escolher qualquer tipo de máquina, apesar da reserva, mas comprometendo-se a consumir um valor mínimo mensal.

Esse modelo de reserva reduziu os custos com EC2 em 15%. Somado a isso, também atualizamos todos os discos EBS de gp2 para gp3, trazendo redução de custos com discos em 20%, além de melhorar a performance com mais IOPS.

Nos files servers do EFS, identificamos mais de 10 TB que não estavam sendo utilizados e eram mantidos como uma espécie de backup secundário.

Foram redirecionados os arquivos para a camada fria do S3 e eliminamos quase por completo os custos com esse serviço, demonstrando uma redução mensal de U$10.000,00 em poucos dias.

Streaming do. Kinesis com partições super provisionadas foram alteradas para o modelo on-demand, onde a AWS provisiona automaticamente o número correto de shards e no DynamosDB, serviço de banco de dados NoSQL, fizemos a limpeza de tabelas que estavam com dados antigos levando-os para o S3 em camadas frias.