#финопс — Public Fediverse posts

Мультитенантность в FinOps: Проектируем ядро системы учета расходов

«Кто виноват и что делать?» — эти два вопроса, которые классики русской литературы адресовали обществу, сегодня как никогда актуальны для IT-директоров и финансовых руководителей. Только «виноват» не конкретный человек, а не оптимально работающая инфраструктура, а ответ на вопрос «что делать?» — внедрять FinOps. FinOps — это не технология, а организационная методика. Важная часть инструментария для FinOps это правильно построенная информационная система, которая собирает, хранит и дает анализировать данные о расходах и нагрузке. В этой статье мы разберем архитектурное ядро такой системы.

https://habr.com/ru/companies/inferit/articles/1035562/

#управление_проектами #облачные_вычисления #data_warehouse #системная_архитектура #itинфраструктура #big_data #devops #data_engineering #finops #финопс

Мультитенантность в FinOps: Проектируем ядро системы учета расходов

«Кто виноват и что делать?» — эти два вопроса, которые классики русской литературы адресовали обществу, сегодня как никогда актуальны для IT-директоров и финансовых руководителей. Только «виноват» не конкретный человек, а не оптимально работающая инфраструктура, а ответ на вопрос «что делать?» — внедрять FinOps. FinOps — это не технология, а организационная методика. Важная часть инструментария для FinOps это правильно построенная информационная система, которая собирает, хранит и дает анализировать данные о расходах и нагрузке. В этой статье мы разберем архитектурное ядро такой системы.

https://habr.com/ru/companies/inferit/articles/1035562/

#управление_проектами #облачные_вычисления #data_warehouse #системная_архитектура #itинфраструктура #big_data #devops #data_engineering #finops #финопс

Мультитенантность в FinOps: Проектируем ядро системы учета расходов

«Кто виноват и что делать?» — эти два вопроса, которые классики русской литературы адресовали обществу, сегодня как никогда актуальны для IT-директоров и финансовых руководителей. Только «виноват» не конкретный человек, а не оптимально работающая инфраструктура, а ответ на вопрос «что делать?» — внедрять FinOps. FinOps — это не технология, а организационная методика. Важная часть инструментария для FinOps это правильно построенная информационная система, которая собирает, хранит и дает анализировать данные о расходах и нагрузке. В этой статье мы разберем архитектурное ядро такой системы.

https://habr.com/ru/companies/inferit/articles/1035562/

#управление_проектами #облачные_вычисления #data_warehouse #системная_архитектура #itинфраструктура #big_data #devops #data_engineering #finops #финопс

Мультитенантность в FinOps: Проектируем ядро системы учета расходов

«Кто виноват и что делать?» — эти два вопроса, которые классики русской литературы адресовали обществу, сегодня как никогда актуальны для IT-директоров и финансовых руководителей. Только «виноват» не конкретный человек, а не оптимально работающая инфраструктура, а ответ на вопрос «что делать?» — внедрять FinOps. FinOps — это не технология, а организационная методика. Важная часть инструментария для FinOps это правильно построенная информационная система, которая собирает, хранит и дает анализировать данные о расходах и нагрузке. В этой статье мы разберем архитектурное ядро такой системы.

https://habr.com/ru/companies/inferit/articles/1035562/

#управление_проектами #облачные_вычисления #data_warehouse #системная_архитектура #itинфраструктура #big_data #devops #data_engineering #finops #финопс

База FinOps: Почему счет за облако каждый месяц растет и что с этим делать

Модель pay-as-you-go, которую предлагают в облаке, всегда была палкой о двух концах. С одной стороны, история вроде честнее некуда: платишь ровно за то, что заказал. Как в ресторане. Но, с другой, именно она практике нередко приводит к такому перерасходу, что поневоле начинаешь задумываться, а нужно ли нам вообще это облако? На самом деле чудес не бывает, и я намеренно перевел pay-as-you-go как “платишь за то, что заказал”. Внимание: заказал, а не потребил. Потому что в этом и заключается первая проблема – нет, не облаков, – а тех, кто их использует. Компании регулярно выходят за рамки бюджетов, потому что платят за ресурсы, которыми де-факто не пользуются. Тут и забытые тестовые стенды, и старые проекты, которые продолжают генерировать счета, и простаивающие виртуальные машины с запасом по мощности, и чего только не. В результате до 30% облачного бюджета просто улетает впустую. А у некоторых и того больше. Плюс – усложнение архитектуры как таковой. Если раньше одно приложение работало на одном сервере, то теперь они состоят из десятков разных микросервисов, и каждому нужна своя база, свой кэш, своя очередь. А ведь еще есть тестовое окружение, staging, CI/CD и много других английских слов. И за все надо платить. Да, по отдельности вроде копейки. Но когда таких сервисов 100 или 200, сумма выходит приличная. Добавим сюда накладные расходы и получим еще минимум 15-25% к счету. А хотелось бы эти деньги оставить у себя в кармане. О том, как это сделать, сегодня и поговорим.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/1031288/

#финопс #finops #devops #Облака #управление_затратами #практики_finops #Инфраструктура #ITбюджет #Оптимизация #SRE

База FinOps: Почему счет за облако каждый месяц растет и что с этим делать

Модель pay-as-you-go, которую предлагают в облаке, всегда была палкой о двух концах. С одной стороны, история вроде честнее некуда: платишь ровно за то, что заказал. Как в ресторане. Но, с другой, именно она практике нередко приводит к такому перерасходу, что поневоле начинаешь задумываться, а нужно ли нам вообще это облако? На самом деле чудес не бывает, и я намеренно перевел pay-as-you-go как “платишь за то, что заказал”. Внимание: заказал, а не потребил. Потому что в этом и заключается первая проблема – нет, не облаков, – а тех, кто их использует. Компании регулярно выходят за рамки бюджетов, потому что платят за ресурсы, которыми де-факто не пользуются. Тут и забытые тестовые стенды, и старые проекты, которые продолжают генерировать счета, и простаивающие виртуальные машины с запасом по мощности, и чего только не. В результате до 30% облачного бюджета просто улетает впустую. А у некоторых и того больше. Плюс – усложнение архитектуры как таковой. Если раньше одно приложение работало на одном сервере, то теперь они состоят из десятков разных микросервисов, и каждому нужна своя база, свой кэш, своя очередь. А ведь еще есть тестовое окружение, staging, CI/CD и много других английских слов. И за все надо платить. Да, по отдельности вроде копейки. Но когда таких сервисов 100 или 200, сумма выходит приличная. Добавим сюда накладные расходы и получим еще минимум 15-25% к счету. А хотелось бы эти деньги оставить у себя в кармане. О том, как это сделать, сегодня и поговорим.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/1031288/

#финопс #finops #devops #Облака #управление_затратами #практики_finops #Инфраструктура #ITбюджет #Оптимизация #SRE

База FinOps: Почему счет за облако каждый месяц растет и что с этим делать

Модель pay-as-you-go, которую предлагают в облаке, всегда была палкой о двух концах. С одной стороны, история вроде честнее некуда: платишь ровно за то, что заказал. Как в ресторане. Но, с другой, именно она практике нередко приводит к такому перерасходу, что поневоле начинаешь задумываться, а нужно ли нам вообще это облако? На самом деле чудес не бывает, и я намеренно перевел pay-as-you-go как “платишь за то, что заказал”. Внимание: заказал, а не потребил. Потому что в этом и заключается первая проблема – нет, не облаков, – а тех, кто их использует. Компании регулярно выходят за рамки бюджетов, потому что платят за ресурсы, которыми де-факто не пользуются. Тут и забытые тестовые стенды, и старые проекты, которые продолжают генерировать счета, и простаивающие виртуальные машины с запасом по мощности, и чего только не. В результате до 30% облачного бюджета просто улетает впустую. А у некоторых и того больше. Плюс – усложнение архитектуры как таковой. Если раньше одно приложение работало на одном сервере, то теперь они состоят из десятков разных микросервисов, и каждому нужна своя база, свой кэш, своя очередь. А ведь еще есть тестовое окружение, staging, CI/CD и много других английских слов. И за все надо платить. Да, по отдельности вроде копейки. Но когда таких сервисов 100 или 200, сумма выходит приличная. Добавим сюда накладные расходы и получим еще минимум 15-25% к счету. А хотелось бы эти деньги оставить у себя в кармане. О том, как это сделать, сегодня и поговорим.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/1031288/

#финопс #finops #devops #Облака #управление_затратами #практики_finops #Инфраструктура #ITбюджет #Оптимизация #SRE

База FinOps: Почему счет за облако каждый месяц растет и что с этим делать

Модель pay-as-you-go, которую предлагают в облаке, всегда была палкой о двух концах. С одной стороны, история вроде честнее некуда: платишь ровно за то, что заказал. Как в ресторане. Но, с другой, именно она практике нередко приводит к такому перерасходу, что поневоле начинаешь задумываться, а нужно ли нам вообще это облако? На самом деле чудес не бывает, и я намеренно перевел pay-as-you-go как “платишь за то, что заказал”. Внимание: заказал, а не потребил. Потому что в этом и заключается первая проблема – нет, не облаков, – а тех, кто их использует. Компании регулярно выходят за рамки бюджетов, потому что платят за ресурсы, которыми де-факто не пользуются. Тут и забытые тестовые стенды, и старые проекты, которые продолжают генерировать счета, и простаивающие виртуальные машины с запасом по мощности, и чего только не. В результате до 30% облачного бюджета просто улетает впустую. А у некоторых и того больше. Плюс – усложнение архитектуры как таковой. Если раньше одно приложение работало на одном сервере, то теперь они состоят из десятков разных микросервисов, и каждому нужна своя база, свой кэш, своя очередь. А ведь еще есть тестовое окружение, staging, CI/CD и много других английских слов. И за все надо платить. Да, по отдельности вроде копейки. Но когда таких сервисов 100 или 200, сумма выходит приличная. Добавим сюда накладные расходы и получим еще минимум 15-25% к счету. А хотелось бы эти деньги оставить у себя в кармане. О том, как это сделать, сегодня и поговорим.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/1031288/

#финопс #finops #devops #Облака #управление_затратами #практики_finops #Инфраструктура #ITбюджет #Оптимизация #SRE

Теги и аллокация не работают: почему мы до сих пор не знаем, кто за что платит

Мы десятилетиями строим IT-системы, но до сих пор не можем ответить на элементарный вопрос: кто за что платит? Теги есть, аллокация настроена, но в отчетах — хаос. Затраты разбросаны по разным системам (биллинг облака, CMDB, Excel-таблицы у финансистов), и все это приходится собирать вручную перед каждым советом директоров. В этой статье мы разберем почему классические подходы к распределению затрат дают сбой, и предложим практическую дорожную карту перехода от «гаданий на кофейной гуще» к прозрачной системе учета.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/1026600/

#FinOps #финопс #Аллокация_затрат #Облачная_инфраструктура #Тегирование_ресурсов #юнитэкономика #Прозрачность_расходов #Showback_и_Chargeback #Оптимизация_ИТбюджета #cloud

FinOps в S3: Как эффективно управлять стоимостью хранения

Каждый год объем данных в мире растет на 24.4% . По прогнозам IDC , в 2025 году человечество должно было сгенерировать 175 зеттабайт данных. Исследование показывает, что значительный рост хранения данных за последние годы приходится на публичные облака. В облаках стандартом для хранения этих массивов стал S3 (Simple Storage Service). Он подкупает своей простотой и дешевизной на старте. Но в этом и кроется ловушка: как только объем данных переваливает за терабайты, а количество запросов — за миллионы, счета начинают «кусаться». Разберем на примере Яндекс Облака, какие рычаги управления стоимостью (FinOps) у нас есть и как навести порядок в бакетах, пока они не съели ваш бюджет.

https://habr.com/ru/companies/inferit/articles/1026552/

#s3 #финопс #экономия #объектное_хранилище

ELT против ETL в FinOps: Почему мы сначала кладем сырые данные, а потом думаем

«Фарш невозможно прокрутить назад» — этой поговоркой инженеры данных могли бы объяснить, как работает классический ETL. Ошибка может случиться на любом этапе: не тот коэффициент применили, не ту валюту подставили, забыли про скидку. Но после того как исходные данные трансформированы и отчет сформирован, но иногда бывают такие ситуации, когда вернуться к первоисточнику по какой-то причину уже нельзя. В FinOps эта ситуация — не метафора, а суровая реальность. Данные от облачных провайдеров доступны лишь в ограниченном окне (30–90 дней), а иногда и меньше. Если вы сначала обработали их, а потом поняли, что ошиблись, может так случиться, что перезапросить исходники уже не получится. В этой статье мы разберем два подхода к построению процессов обработки и преобразования данных — ETL и ELT — и докажем, почему для FinOps выбор ELT — это не просто вопрос производительности, а вопрос выживания исторических данных.

https://habr.com/ru/companies/inferit/articles/1025790/

#облачные_вычисления #finops #финопс #data_engineering #data_warehouse #itинфраструктура #big_data #управление_проектами #системная_архитектура #devops

ELT против ETL в FinOps: Почему мы сначала кладем сырые данные, а потом думаем

«Фарш невозможно прокрутить назад» — этой поговоркой инженеры данных могли бы объяснить, как работает классический ETL. Ошибка может случиться на любом этапе: не тот коэффициент применили, не ту валюту подставили, забыли про скидку. Но после того как исходные данные трансформированы и отчет сформирован, но иногда бывают такие ситуации, когда вернуться к первоисточнику по какой-то причину уже нельзя. В FinOps эта ситуация — не метафора, а суровая реальность. Данные от облачных провайдеров доступны лишь в ограниченном окне (30–90 дней), а иногда и меньше. Если вы сначала обработали их, а потом поняли, что ошиблись, может так случиться, что перезапросить исходники уже не получится. В этой статье мы разберем два подхода к построению процессов обработки и преобразования данных — ETL и ELT — и докажем, почему для FinOps выбор ELT — это не просто вопрос производительности, а вопрос выживания исторических данных.

https://habr.com/ru/companies/inferit/articles/1025790/

#облачные_вычисления #finops #финопс #data_engineering #data_warehouse #itинфраструктура #big_data #управление_проектами #системная_архитектура #devops

ELT против ETL в FinOps: Почему мы сначала кладем сырые данные, а потом думаем

«Фарш невозможно прокрутить назад» — этой поговоркой инженеры данных могли бы объяснить, как работает классический ETL. Ошибка может случиться на любом этапе: не тот коэффициент применили, не ту валюту подставили, забыли про скидку. Но после того как исходные данные трансформированы и отчет сформирован, но иногда бывают такие ситуации, когда вернуться к первоисточнику по какой-то причину уже нельзя. В FinOps эта ситуация — не метафора, а суровая реальность. Данные от облачных провайдеров доступны лишь в ограниченном окне (30–90 дней), а иногда и меньше. Если вы сначала обработали их, а потом поняли, что ошиблись, может так случиться, что перезапросить исходники уже не получится. В этой статье мы разберем два подхода к построению процессов обработки и преобразования данных — ETL и ELT — и докажем, почему для FinOps выбор ELT — это не просто вопрос производительности, а вопрос выживания исторических данных.

https://habr.com/ru/companies/inferit/articles/1025790/

#облачные_вычисления #finops #финопс #data_engineering #data_warehouse #itинфраструктура #big_data #управление_проектами #системная_архитектура #devops

ELT против ETL в FinOps: Почему мы сначала кладем сырые данные, а потом думаем

«Фарш невозможно прокрутить назад» — этой поговоркой инженеры данных могли бы объяснить, как работает классический ETL. Ошибка может случиться на любом этапе: не тот коэффициент применили, не ту валюту подставили, забыли про скидку. Но после того как исходные данные трансформированы и отчет сформирован, но иногда бывают такие ситуации, когда вернуться к первоисточнику по какой-то причину уже нельзя. В FinOps эта ситуация — не метафора, а суровая реальность. Данные от облачных провайдеров доступны лишь в ограниченном окне (30–90 дней), а иногда и меньше. Если вы сначала обработали их, а потом поняли, что ошиблись, может так случиться, что перезапросить исходники уже не получится. В этой статье мы разберем два подхода к построению процессов обработки и преобразования данных — ETL и ELT — и докажем, почему для FinOps выбор ELT — это не просто вопрос производительности, а вопрос выживания исторических данных.

https://habr.com/ru/companies/inferit/articles/1025790/

#облачные_вычисления #finops #финопс #data_engineering #data_warehouse #itинфраструктура #big_data #управление_проектами #системная_архитектура #devops

Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков

Есть такая штука: чем больше компания тратит на инфраструктуру, тем меньше она понимает, куда уходят деньги. Казалось бы, парадокс. Но если посмотреть на то, как устроено управление ИТ-бюджетом в большинстве организаций, всё встаёт на свои места. Потому что считать научились, а управлять — пока нет. И проблема тут не в инструментах. Их-то как раз навалом. Проблема в том, что финансы, инженеры и бизнес до сих пор живут в параллельных реальностях и разговаривают на разных языках. А FinOps — это, по сути, попытка эти реальности склеить. Насколько успешная — вопрос открытый. Вместе с Виталием Глушаковым мы решили разобрать, как это работает (или не работает, пусть будет сюрприз) на практике. Виталий имеет большой опыт управления и FinOps-трансформации отделов разработки и уже опубликовал свою часть на LinkedIn — «FinOps: 5 шагов к зрелости» . Обязательно почитайте, там много интересного. А мы, со своей стороны, дополняем каждый тезис практическим контекстом, потому что между тем, как должно быть и как оно бывает на самом деле, иногда помещается целая пропасть. Присоединяйтесь к нашему сообществу «Практики FinOps» в Telegram .

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/1024050/

#облака #инфраструктура #финопс #finops #itинфраструктура #бизнесиit #эксплуатация #практикиfinops #devops #оптимизация

Кейс Клаудмастер: как редизайн интерфейса управления облачных бюджетов увеличил глубину сессии в 5 раз

Иногда проблема продукта не в том, что он не нужен, а в том, что им невозможно пользоваться. Это история про рейдизайн (и немного рефакторинг) раздела управления облачными расходами в нашей платформе для управления затратами на ИТ-инфраструктуру «Клаудмастер». И сделали так, что вместо 2 минут клиенты стали проводить в разделе 10, используя его функции в полном объеме.

https://habr.com/ru/companies/inferit/articles/1018460/

#cloudmaster #Клаудмастер #finops #финопс #uxui #продуктовый_дизайн #юзабилити #вебдизайн #интерфейсы #Облачные_серивисы

Кейс Клаудмастер: как редизайн интерфейса управления облачных бюджетов увеличил глубину сессии в 5 раз

Иногда проблема продукта не в том, что он не нужен, а в том, что им невозможно пользоваться. Это история про рейдизайн (и немного рефакторинг) раздела управления облачными расходами в нашей платформе для управления затратами на ИТ-инфраструктуру «Клаудмастер». И сделали так, что вместо 2 минут клиенты стали проводить в разделе 10, используя его функции в полном объеме.

https://habr.com/ru/companies/inferit/articles/1018460/

#cloudmaster #Клаудмастер #finops #финопс #uxui #продуктовый_дизайн #юзабилити #вебдизайн #интерфейсы #Облачные_серивисы

Кейс Клаудмастер: как редизайн интерфейса управления облачных бюджетов увеличил глубину сессии в 5 раз

Иногда проблема продукта не в том, что он не нужен, а в том, что им невозможно пользоваться. Это история про рейдизайн (и немного рефакторинг) раздела управления облачными расходами в нашей платформе для управления затратами на ИТ-инфраструктуру «Клаудмастер». И сделали так, что вместо 2 минут клиенты стали проводить в разделе 10, используя его функции в полном объеме.

https://habr.com/ru/companies/inferit/articles/1018460/

#cloudmaster #Клаудмастер #finops #финопс #uxui #продуктовый_дизайн #юзабилити #вебдизайн #интерфейсы #Облачные_серивисы

Кейс Клаудмастер: как редизайн интерфейса управления облачных бюджетов увеличил глубину сессии в 5 раз

Иногда проблема продукта не в том, что он не нужен, а в том, что им невозможно пользоваться. Это история про рейдизайн (и немного рефакторинг) раздела управления облачными расходами в нашей платформе для управления затратами на ИТ-инфраструктуру «Клаудмастер». И сделали так, что вместо 2 минут клиенты стали проводить в разделе 10, используя его функции в полном объеме.

https://habr.com/ru/companies/inferit/articles/1018460/

#cloudmaster #Клаудмастер #finops #финопс #uxui #продуктовый_дизайн #юзабилити #вебдизайн #интерфейсы #Облачные_серивисы

Экономика AI-инфраструктуры: как не разориться на ИИ-моделях, промптах, GPU и инференсе

Знаете, что общего между щенком лабрадора и корпоративным AI-проектом? Оба сначала кажутся милыми и недорогими, а через полгода жрут столько, что хочется плакать. Только щенок хотя бы ласкается, а нейронка просто молча выставляет счет за GPU. В этой статье мы вместе с Александром Меркушевым (AI-консультант, архитектор облачных и AI решений, руководитель экспертной группы по внедрению ИИ в Яндексе) разбираемся, как AI меняет структуру инфраструктурных затрат, что с этим делать уже сейчас и, главное, поможет ли тут FinOps. Присоединяйтесь к нашему сообществу «Практики FinOps» в Telegram .

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/1017362/

#финопс #finops #devops #искусственный_интеллект #нейросети #инфраструктура #облака #gpu #машинное_обучение #оптимизация_затрат

Экономика AI-инфраструктуры: как не разориться на ИИ-моделях, промптах, GPU и инференсе

Знаете, что общего между щенком лабрадора и корпоративным AI-проектом? Оба сначала кажутся милыми и недорогими, а через полгода жрут столько, что хочется плакать. Только щенок хотя бы ласкается, а нейронка просто молча выставляет счет за GPU. В этой статье мы вместе с Александром Меркушевым (AI-консультант, архитектор облачных и AI решений, руководитель экспертной группы по внедрению ИИ в Яндексе) разбираемся, как AI меняет структуру инфраструктурных затрат, что с этим делать уже сейчас и, главное, поможет ли тут FinOps. Присоединяйтесь к нашему сообществу «Практики FinOps» в Telegram .

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/1017362/

#финопс #finops #devops #искусственный_интеллект #нейросети #инфраструктура #облака #gpu #машинное_обучение #оптимизация_затрат

Экономика AI-инфраструктуры: как не разориться на ИИ-моделях, промптах, GPU и инференсе

Знаете, что общего между щенком лабрадора и корпоративным AI-проектом? Оба сначала кажутся милыми и недорогими, а через полгода жрут столько, что хочется плакать. Только щенок хотя бы ласкается, а нейронка просто молча выставляет счет за GPU. В этой статье мы вместе с Александром Меркушевым (AI-консультант, архитектор облачных и AI решений, руководитель экспертной группы по внедрению ИИ в Яндексе) разбираемся, как AI меняет структуру инфраструктурных затрат, что с этим делать уже сейчас и, главное, поможет ли тут FinOps. Присоединяйтесь к нашему сообществу «Практики FinOps» в Telegram .

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/1017362/

#финопс #finops #devops #искусственный_интеллект #нейросети #инфраструктура #облака #gpu #машинное_обучение #оптимизация_затрат

Экономика AI-инфраструктуры: как не разориться на ИИ-моделях, промптах, GPU и инференсе

Знаете, что общего между щенком лабрадора и корпоративным AI-проектом? Оба сначала кажутся милыми и недорогими, а через полгода жрут столько, что хочется плакать. Только щенок хотя бы ласкается, а нейронка просто молча выставляет счет за GPU. В этой статье мы вместе с Александром Меркушевым (AI-консультант, архитектор облачных и AI решений, руководитель экспертной группы по внедрению ИИ в Яндексе) разбираемся, как AI меняет структуру инфраструктурных затрат, что с этим делать уже сейчас и, главное, поможет ли тут FinOps. Присоединяйтесь к нашему сообществу «Практики FinOps» в Telegram .

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/1017362/

#финопс #finops #devops #искусственный_интеллект #нейросети #инфраструктура #облака #gpu #машинное_обучение #оптимизация_затрат

DataOps + FinOps: как хранить и обрабатывать данные, не переплачивая

Когда счет за облако приходит в конце месяца, а финдир молча передает вам распечатку с суммой на 40% больше прошлого месяца, это верный признак того, что проблемы начались и сами собой не решатся. Не будет такого, что сегодня перерасход есть, а завтра все вдруг придет в норму. Не придет. Данных со временем становится больше, пайплайны запускаются чаще, хранилище разрастается, а понимания куда уходят деньги из ниоткуда не появляется. И, чтобы навести порядок, используют практики DataOps и FinOps. DataOps выстраивает процессы работы с данными между командами: автоматизацию пайплайнов, контроль качества, управление изменениями и единые правила работы с данными на всех этапах обработки. FinOps делает стоимость инфраструктуры прозрачной для инженерных команд и позволяет понимать, сколько стоят архитектурные и технические решения. Когда данные о потреблении и стоимости становятся видны, появляется возможность управлять расходами и принимать обоснованные решения по инфраструктуре.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/1012134/

#финопс #finops #практики_финопс #cloud #elt #etl #датаопс #облачные_сервисы #облачные_вычисления #itинфраструктура

FinOps на практике: фаза Optimize. Как оптимизировать расходы на облако без ущерба для бизнеса

— Мы берём ресурсы с запасом. Так надёжнее. — А какой у вас сейчас CPU utilization в проде? — Ну... где-то 12%. Но в пике бывает больше. — Хорошо. А в staging? — Там вообще 3%. Но там нельзя трогать — там всегда так было. — Почему нельзя? — Ну, так исторически сложилось… Это, кстати, не выдуманный диалог. Это разговор, который автору доводилось слышать не один десяток раз и не в одной компании, и он не про DevOps-культуру и не про лень. Он про то, что человек, который заказывает ресурс, не видит его цену — и не несёт за неё ответственности. Иными словами, пока не выстроен Inform, оптимизировать нечего: нет данных, нет аллокации, нет понимания, кто за что платит. Но если вы читаете эту статью — значит, первый этап уже позади.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/1009100/

#финопс #finops #cloud #Облачные_вычисления #Облачная_инфраструктура #DevOps #Оптимизация_затрат #Управление_затратами #Стоимость_инфраструктуры #Облачная_архитектура

FinOps на практике: фаза Optimize. Как оптимизировать расходы на облако без ущерба для бизнеса

— Мы берём ресурсы с запасом. Так надёжнее. — А какой у вас сейчас CPU utilization в проде? — Ну... где-то 12%. Но в пике бывает больше. — Хорошо. А в staging? — Там вообще 3%. Но там нельзя трогать — там всегда так было. — Почему нельзя? — Ну, так исторически сложилось… Это, кстати, не выдуманный диалог. Это разговор, который автору доводилось слышать не один десяток раз и не в одной компании, и он не про DevOps-культуру и не про лень. Он про то, что человек, который заказывает ресурс, не видит его цену — и не несёт за неё ответственности. Иными словами, пока не выстроен Inform, оптимизировать нечего: нет данных, нет аллокации, нет понимания, кто за что платит. Но если вы читаете эту статью — значит, первый этап уже позади.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/1009100/

#финопс #finops #cloud #Облачные_вычисления #Облачная_инфраструктура #DevOps #Оптимизация_затрат #Управление_затратами #Стоимость_инфраструктуры #Облачная_архитектура

FinOps на практике: фаза Optimize. Как оптимизировать расходы на облако без ущерба для бизнеса

— Мы берём ресурсы с запасом. Так надёжнее. — А какой у вас сейчас CPU utilization в проде? — Ну... где-то 12%. Но в пике бывает больше. — Хорошо. А в staging? — Там вообще 3%. Но там нельзя трогать — там всегда так было. — Почему нельзя? — Ну, так исторически сложилось… Это, кстати, не выдуманный диалог. Это разговор, который автору доводилось слышать не один десяток раз и не в одной компании, и он не про DevOps-культуру и не про лень. Он про то, что человек, который заказывает ресурс, не видит его цену — и не несёт за неё ответственности. Иными словами, пока не выстроен Inform, оптимизировать нечего: нет данных, нет аллокации, нет понимания, кто за что платит. Но если вы читаете эту статью — значит, первый этап уже позади.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/1009100/

#финопс #finops #cloud #Облачные_вычисления #Облачная_инфраструктура #DevOps #Оптимизация_затрат #Управление_затратами #Стоимость_инфраструктуры #Облачная_архитектура

FinOps на практике: фаза Optimize. Как оптимизировать расходы на облако без ущерба для бизнеса

— Мы берём ресурсы с запасом. Так надёжнее. — А какой у вас сейчас CPU utilization в проде? — Ну... где-то 12%. Но в пике бывает больше. — Хорошо. А в staging? — Там вообще 3%. Но там нельзя трогать — там всегда так было. — Почему нельзя? — Ну, так исторически сложилось… Это, кстати, не выдуманный диалог. Это разговор, который автору доводилось слышать не один десяток раз и не в одной компании, и он не про DevOps-культуру и не про лень. Он про то, что человек, который заказывает ресурс, не видит его цену — и не несёт за неё ответственности. Иными словами, пока не выстроен Inform, оптимизировать нечего: нет данных, нет аллокации, нет понимания, кто за что платит. Но если вы читаете эту статью — значит, первый этап уже позади.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/1009100/

#финопс #finops #cloud #Облачные_вычисления #Облачная_инфраструктура #DevOps #Оптимизация_затрат #Управление_затратами #Стоимость_инфраструктуры #Облачная_архитектура

Почему счета за облако растут, хотя инфраструктура не меняется?

У компаний, которые работают в облаке, каждый новый месяц начинается с сюрприза. Его преподносят счета, которые почему-то всегда оказываются процентов на 30-40 больше прогноза. И тут начинается. Финдир смотрит на тимлида. Тимлид — на команду. Команда — в логи. А в логах — тишина. Ничего же не меняли. Или меняли? В прошлой статье мы собрали типовые сцены из жизни. Помните наших героев?

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/1000252/

#финопс #finops #облака #cloud #devops #devopsинженер #itинфраструктура #облачные_сервисы #облачные_вычисления #облачная_инфраструктура

Вопросы через боль: как посчитать облако и не сойти с ума?

А вы тоже слышали байку о том, что облако по сравнению с онпрем-инфраструктурой получается едва ли не дешевле электричества из розетки, а PAYG – справедливее коммунизма? Нет, в целом принцип и правда выглядит очень честно: сколько заказал – столько и заплати. Как в ресторане. На практике такого, конечно, чаще всего бывает. Но чего всегда бывает в избытке – так это претензий финотдела, который кого угодно сведет с ума, допытываясь, почему растут счета. А кто бы их знал? Продакшн стабилен, метрики зеленые, архитектура давно устоялась – причин для роста как будто и нет. Но компании то и дело выходят за рамки бюджетов.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/994980/

#облака #инфраструктура #финопс #finops #itинфраструктура #бизнесиit #эксплуатация #управление #devops #оптимизация

Как работать с Kubernetes: ищем скрытые статьи затрат в облаке и пошагово все оптимизируем, чтобы сэкономить

Kubernetes давно стал де-факто стандартом для оркестрации контейнеров. Его используют все – от крупных корпораций до мелких стартапов – и в ус не дуют. Потому что удобно: сервисы после падения поднимаются сами, трафик равномерно размазывается по репликам, деплой происходит в один клик, а масштабирование — по графику нагрузок, а не по звонкам в два часа ночи. Но это на бумаге. А вот на практике многие компании сталкиваются с тем, что за удобство приходится платить. Причем зачастую куда больше, чем рассчитывали первоначально. Бывали даже случаи, когда на кластер закладывали 200 тысяч рублей в месяц, а по факту отдавали 500-600. Естественно, работать в таких условиях нельзя. Поэтому надо разбираться, куда на самом деле уходят деньги и как сохранить их при себе.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/991770/

#kubernetes #finops #финопс #devops #облака #инфраструктура #оптимизация #мониторинг #финансы #эксплуатация

Showback и chargeback в DevOps: как выстроить настоящую FinOps-культуру и начать экономить на инфраструктуре

Закон Мура, который обещал нам удвоение мощности каждые два года, оказался не вечным. Прямо сейчас мы наблюдаем за тем, как покорение производителями процессоров каждого следующего нанометра стоит все дороже, а прироста дает все меньше. Из-за этого почти половина операционных расходов дата-центров уходит на оплату электроэнергии. И это притом, что земля тоже не дешевеет, а площади под строительство новых ЦОД выкупаются везде и в любом состоянии. А масштабироваться в таких условиях, сами понимаете, весьма и весьма проблематично. Но бизнесу-то это не объяснишь. Значит, надо экономить. И, по возможности, там, где это делать проще всего.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/987828/

#devops #финопс #finops #эксплуатация #финансы #оптимизация #sre #облака #cloud #kubernetes

Что сломается в вашем дне, если отключат интернет: реальная зависимость от сети и облаков

Мы давно перестали воспринимать интернет как что-то необычное. Для абсолютного большинства из нас это нечто настолько же рядовое, как электричество или водоснабжение. Но это, пока пока интернет вдруг не отключат. Совсем как горячую воду. Вот тогда-то и начинается интересное. Именно в этот момент выясняется, что вся ваша работа была возможной только потому, что возможен ОН, и, если ОН пропадет, встанет буквально весь конвейер.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/979340/

#инфраструктура #финопс #finops #itинфраструктура #облака #серверы #отказоустойчивость #надежность #безопасность #эксплуатация

Где дешевле и безопаснее хранить данные: сравниваем жесткие диски, магнитные ленты, облака и оптику

Каждый год объем корпоративных данных растет процентов на 30–40, а к 2028 году глобальная сфера данных, по прогнозам IDC , достигнет почти 400 зеттабайт. Проблема в том, что большинство этих данных нельзя просто выкинуть. Логи нужны для аудита, датасеты для переобучения моделей, архивы проектов для юридических требований. Хранить все это на горячих дисках в продакшене ну просто очень дорого. Держать в облаке, впрочем, тоже. Причем с каждым годом все дороже. И что же выбрать?

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/976842/

#хранение_данных #финопс #finops #nas #облачные_хранилища #архивирование_данных #цоды #облака #сервисы #стоимость_владения

Где дешевле и безопаснее хранить данные: сравниваем жесткие диски, магнитные ленты, облака и оптику

Каждый год объем корпоративных данных растет процентов на 30–40, а к 2028 году глобальная сфера данных, по прогнозам IDC , достигнет почти 400 зеттабайт. Проблема в том, что большинство этих данных нельзя просто выкинуть. Логи нужны для аудита, датасеты для переобучения моделей, архивы проектов для юридических требований. Хранить все это на горячих дисках в продакшене ну просто очень дорого. Держать в облаке, впрочем, тоже. Причем с каждым годом все дороже. И что же выбрать?

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/976842/

#хранение_данных #финопс #finops #nas #облачные_хранилища #архивирование_данных #цоды #облака #сервисы #стоимость_владения

Где дешевле и безопаснее хранить данные: сравниваем жесткие диски, магнитные ленты, облака и оптику

Каждый год объем корпоративных данных растет процентов на 30–40, а к 2028 году глобальная сфера данных, по прогнозам IDC , достигнет почти 400 зеттабайт. Проблема в том, что большинство этих данных нельзя просто выкинуть. Логи нужны для аудита, датасеты для переобучения моделей, архивы проектов для юридических требований. Хранить все это на горячих дисках в продакшене ну просто очень дорого. Держать в облаке, впрочем, тоже. Причем с каждым годом все дороже. И что же выбрать?

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/976842/

#хранение_данных #финопс #finops #nas #облачные_хранилища #архивирование_данных #цоды #облака #сервисы #стоимость_владения

Где дешевле и безопаснее хранить данные: сравниваем жесткие диски, магнитные ленты, облака и оптику

Каждый год объем корпоративных данных растет процентов на 30–40, а к 2028 году глобальная сфера данных, по прогнозам IDC , достигнет почти 400 зеттабайт. Проблема в том, что большинство этих данных нельзя просто выкинуть. Логи нужны для аудита, датасеты для переобучения моделей, архивы проектов для юридических требований. Хранить все это на горячих дисках в продакшене ну просто очень дорого. Держать в облаке, впрочем, тоже. Причем с каждым годом все дороже. И что же выбрать?

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/976842/

#хранение_данных #финопс #finops #nas #облачные_хранилища #архивирование_данных #цоды #облака #сервисы #стоимость_владения

FinOps для международных компаний: как считать затраты на облака в разных странах

Несмотря на то что в России последние годы идет явный тренд на импортозамещение, многие компании продолжают пользоваться не только отечественными, но и зарубежными облаками. У кого‑то остались подразделения за границей, кто‑то завязан на legacy‑решения, которые дешевле оставить как есть, чем переезжать, а кому‑то просто лень. Причины у всех разные, но объединяет их одно: необходимость свести этот облачный зоопарк в понятную модель затрат, с которой будет удобно работать всем.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/975308/

#finops #финопс #облака #мультиоблако #архитектура #cloudcosts #инфраструктура #devops #трансферпрайсинг #биллинг

Подходит ли iPhone для корпоративного использования

Еще лет 10 назад iPhone в корпоративной среде воспринимали примерно как электрокары Тесла. Да, красиво, да, статусно, но как с этим жить – решительно непонятно. Особенно людям, которые дальше Windows и Outlook вообще никогда не выглядывали. Но мир поменялся, айтишники забыли, как патчить KDE2 под FreeBSD, а iPhone научились нормально работать с MDM. Однако остался вопрос: насколько все это применимо к реальной жизни, особенно в наших широтах, где к эппловским девайсам отношение стало, мягко говоря, настороженным?

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/973088/

#финопс #finops #облака #Безопасность #MDM #DevSecOps #корпоративная_безопасность #Инфраструктура #Санкции #devops

Публичное или частное облако: чем они отличаются и что лучше

Казалось бы, облака давно разобрали по косточкам. Уже даже финдирам понятно, что и как там устроено. Но стоит только кому-то запустить новую платформу или свернуть проект, как начинается: а почему не в паблике? А почему не в приватке? А оно нам вообще надо? И пошло-поехало. Хотя на деле-то выбор часто донельзя очевиден, если знать пару нюансов.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/969780/

#Облака #финопс #finops #Инфраструктура #devops #Системное_администрирование #Гибридные_облака #Безопасность #Базы_данных #Yandex_Cloud

Почему крупные компании строят свои дата-центры, а остальным они не нужны

Еще 3-5 лет назад у многих было полное ощущение, что облака победили. Казалось, что теперь только тарифы, all-in cloud и все такое. Но нет. В какой-то момент некоторые компании вновь начали думать о том, чтобы не выгружать все в облако, а держать у себя под боком и даже возвращать их облака на землю. В результате сложилось два противоположных лагеря, где одни вкладывают миллиарды в строительство ЦОД, а другие продолжают арендовать ресурсы и не парятся. Разница в подходах, понятное дело, не случайна.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/967166/

#финопс #finops #облачные_сервисы #Облачные_вычисления #облачная_инфраструктура #цоды #датацентр #колокейшн #Bare_metal #Гибридная_инфраструктура

Кейс Salesforce: классный кейс оптимизации облачных расходов на 15 000 инженеров

На одном из недавних FinOps X саммитов Джрордж Паркер и Уилл Форрестер из Salesforce представили примечательный, на мой взгляд, кейс построения FinOps-модели, что называется «на вырост». Salesforce является одним из мировых лидеров рынка CRM-систем и предлагает облачные решения, основанные на модели SaaS . В 2020 году компания приняла стратегическое решение о переходе в публичное облако. Этот шаг потребовал не просто технологической перестройки, но и кардинально нового подхода к управлению облачными финансами. Поскольку теперь каждый инженер мог напрямую влиять на расходы (читай — создавать объекты расходов), традиционные методы бюджетирования — когда ресурсы ограничиваются квотой того, что есть в приватном облаке — перестали быть эффективными.

https://habr.com/ru/companies/inferit/articles/965638/

#finops #оптимизация_затрат_бизнеса #юнитэкономика #финопс

В России БУМ на нейросети в облаке: как компании используют ИИ для экономии и повышения продуктивности

За последние несколько лет ИИ прошел колоссальный путь. Сначала над ним смеялись. Затем вдруг испугались, решив, что он отнимет у всех работу. А теперь – причем не исключено даже, что все это были одни и те же люди – внедряют его в своих компаниях. Что же поменялось?

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/964940/

#финопс #finops #облака #искусственный_интеллект #нейросети #Облачные_вычисления #Облачные_сервисы #mlops #автоматизация #экономия_затрат

Что будет с фотками, если закроется облако

Облачное хранилище работает отлично, пока работает. Но провайдер может закрыться, подписка закончиться, а аккаунт заблокироваться. Что тогда будет с вашими фотками? Закрытие сервиса Обычно провайдеры предупреждают о закрытии за месяц-два или три. Это время дается, чтобы вы могли выгрузить всё, что хранилось в облаке. Но общего правила нет. Parse объявил о закрытии за год, а Everpix – за месяц. Но и в том, и в другом случае пользователям дали возможность выгрузить свои данные. Только после этого архивы удалили физически. Истечение подписки У каждого провайдера свои правила хранения после окончания оплаченного периода. iCloud держит данные всего месяц, Dropbox – 2, а Google Drive позволяет загрузить их в течение двух лет. Часть сервисов блокирует только загрузку новых файлов, оставляя возможность скачать старые. Но после истечения грейс-периода поддержка не восстанавливает ничего. Случаи потери данных Бывает, что данные пропадают случайно. Вероятность такого исхода мала, но не не равна нулю. Так, в 2015 году в дата-центр Google в Бельгии молния ударила 4 раза подряд. Пострадало около 0.000001% данных, то есть где-то 10 байт на гигабайт. Тем, кто попал в эту погрешность, конечно, легче не стало. Но цифры показывают, насколько это редкая ситуация. В целом же, облака остаются более надёжным решением, в отличие от локальных дисков. Главное – оплачивать подписку вовремя. Есть что рассказать? Станьте голосом комьюнити и делитесь с участниками своими кейсами в сообществе .

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/963220/

#облако #автоматизация #резервное_копирование #хранение_данных #домашний_сервер #безопасность_данных #облачные_вычисления #финопс #finops #технологии_2025

Топ-10 жизненных мемов про облака, которые поймут только финопсеры

У каждой профессии свои приколы. Врачи шутят про пациентов, программисты — про баги, эйчары – про кандидатов. Не смеются только финансисты. Потому что когда видишь забытую dev-среду, работающую три года подряд, понимаешь, что завтра придется как-то объясняться перед финдиром. Но именно из таких ситуаций и рождаются самые смешные мемы. Ведь без самоиронии в нашем деле никак. Смотреть все мемы

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/962432/

#finops #финопс #облака #devops #оптимизация_затрат #облачная_инфраструктура #облачные_провайдеры #мультиоблако #kubernetes #автоматизация

Топ-10 жизненных мемов про облака, которые поймут только финопсеры

У каждой профессии свои приколы. Врачи шутят про пациентов, программисты — про баги, эйчары – про кандидатов. Не смеются только финансисты. Потому что когда видишь забытую dev-среду, работающую три года подряд, понимаешь, что завтра придется как-то объясняться перед финдиром. Но именно из таких ситуаций и рождаются самые смешные мемы. Ведь без самоиронии в нашем деле никак. Смотреть все мемы

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/962432/

#finops #финопс #облака #devops #оптимизация_затрат #облачная_инфраструктура #облачные_провайдеры #мультиоблако #kubernetes #автоматизация

Топ-10 жизненных мемов про облака, которые поймут только финопсеры

У каждой профессии свои приколы. Врачи шутят про пациентов, программисты — про баги, эйчары – про кандидатов. Не смеются только финансисты. Потому что когда видишь забытую dev-среду, работающую три года подряд, понимаешь, что завтра придется как-то объясняться перед финдиром. Но именно из таких ситуаций и рождаются самые смешные мемы. Ведь без самоиронии в нашем деле никак. Смотреть все мемы

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/962432/

#finops #финопс #облака #devops #оптимизация_затрат #облачная_инфраструктура #облачные_провайдеры #мультиоблако #kubernetes #автоматизация

Топ-10 жизненных мемов про облака, которые поймут только финопсеры

У каждой профессии свои приколы. Врачи шутят про пациентов, программисты — про баги, эйчары – про кандидатов. Не смеются только финансисты. Потому что когда видишь забытую dev-среду, работающую три года подряд, понимаешь, что завтра придется как-то объясняться перед финдиром. Но именно из таких ситуаций и рождаются самые смешные мемы. Ведь без самоиронии в нашем деле никак. Смотреть все мемы

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/962432/

#finops #финопс #облака #devops #оптимизация_затрат #облачная_инфраструктура #облачные_провайдеры #мультиоблако #kubernetes #автоматизация

Полезные фишки iCloud, Google Drive и Яндекс Диска, о которых многие не знают

Облачные хранилища стали настолько привычными, что большинство из нас использует их тупо на автопилоте – для хранения фотографий или бэкапов. Из-за этого, кстати, часть функций, которые есть в облаках, для многих остаются в тайне. А ведь внутри этих сервисов спрятаны возможности, способные реально изменить подход к работе с данными.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/960518/

#облачные_вычисления #облако #хранение_данных #облачные_сервисы #автоматизация #безопасность_данных #автоматизация_тестирования #резервное_копирование #finops #финопс

Time-to-Optimize – ключевая метрика для FinOps, которая реально помогает экономить на инфраструктуре. Вот что она дает

Основной метрикой разработки является time-to-market. На него все молятся как на священную корову: считают дни до релиза, выстраивают CI/CD, внедряют DevOps. А вот про то, как быстро можно начать экономить на инфраструктуре после того, как заметили перерасход, почему-то никто не думает. Будто так и надо. Хотя спустить облачный бюджет можно едва ли не быстрее, чем в кафе на Патриках. Стало быть, если time-to-market для облаков не существует, его надо придумать.

https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/955818/

#finops #финопс #Оптимизация_затрат #Облачные_вычисления #DevOps #Автоматизация #Cloud_cost_management #Облачная_инфраструктура #cloud_efficiency #облака