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No panorama atual da computação na cloud, a otimização de custos serverless já não é apenas uma questão de poupança, mas uma verdadeira disciplina de engenharia necessária para garantir a sustentabilidade do negócio. Imaginemos o cenário da MutuiperlaCasa, uma plataforma de comparação de crédito habitação de tráfego elevado. Até ontem, a infraestrutura baseava-se em clusters de instâncias EC2 sempre ativas, dimensionadas para gerir os picos de tráfego de segunda-feira de manhã, mas largamente subutilizadas durante a noite e os fins de semana. O resultado? Um desperdício de recursos e um OPEX (Operating Expense) insustentável.
Neste guia técnico, analisaremos como a adoção de uma mentalidade FinOps aplicada a uma arquitetura serverless na AWS pode transformar radicalmente o modelo de custos, reduzindo as despesas até 60% sem comprometer o desempenho. Exploraremos soluções avançadas para gerir os cold starts, a orquestração inteligente dos workflows e o uso de capacidade de computação spot.
O primeiro passo para a otimização de custos serverless é compreender onde reside a ineficiência. Numa arquitetura tradicional baseada em VM (Virtual Machines), paga-se pela capacidade reservada, independentemente da utilização real. Num modelo serverless, paga-se pela invocação e pela duração da execução.
Para a MutuiperlaCasa, a migração comportou o desmembramento do monólito Java em microsserviços baseados em AWS Lambda. No entanto, o simples «lift-and-shift» do código para funções Lambda não garante automaticamente uma poupança. Sem um tuning adequado, corre-se o risco de gastar ainda mais devido a configurações de memória erradas ou tempos de execução prolongados.
Um dos principais entraves à adoção de Lambda para aplicações orientadas ao utilizador (como um simulador de prestação de crédito habitação em tempo real) é o problema do Cold Start. Quando uma função não é invocada há algum tempo, o fornecedor de cloud deve inicializar o ambiente de execução, descarregar o código e iniciar o runtime. Para linguagens como Java (frequentemente usado no setor bancário pela sua robustez), isto pode traduzir-se em latências de vários segundos.
Para mitigar este problema sem recorrer à dispendiosa Provisioned Concurrency (que de facto reintroduz um custo fixo semelhante às EC2), a estratégia vencedora é a utilização do AWS Lambda SnapStart. Esta tecnologia, disponível para os runtimes Java geridos, cria um snapshot da memória e do estado do disco da função inicializada e armazena-o na cache.
Apesar do SnapStart, existem cenários críticos onde a variabilidade não é tolerável. Para os serviços core da MutuiperlaCasa, como a API de login, pode-se adotar uma estratégia híbrida: utilizar o Application Auto Scaling para regular a Provisioned Concurrency com base em horários previsíveis (ex: aumentar a capacidade às 08:00 e reduzi-la às 20:00). Isto equilibra a garantia de desempenho com o controlo de custos.
Um erro comum na otimização de custos serverless é o uso de funções Lambda para aguardar respostas de serviços externos. No caso da MutuiperlaCasa, a verificação da solvabilidade requer interrogações a sistemas externos (ex: Banco de Portugal ou centrais de risco) que podem demorar de 30 segundos a vários minutos.
Se utilizássemos uma Lambda para aguardar esta resposta, pagaríamos por todo o tempo de «idle» (espera). A solução de engenharia correta é o uso de AWS Step Functions.
Para otimizar os custos, é crucial escolher o tipo de workflow correto:
Implementando os workflows Standard para as chamadas assíncronas, a MutuiperlaCasa eliminou milhares de horas de execução Lambda «vazias», reduzindo a fatura de computação para estes processos em 90%.
Nem tudo pode ser uma função Lambda. Gerar os relatórios PDF dos contratos ou processar os logs noturnos são tarefas que requerem tempos longos e recursos constantes. Aqui entra em jogo o AWS Fargate, o motor serverless para contentores.
Para maximizar a otimização de custos serverless, a estratégia prevê o uso exclusivo de Fargate Spot. As instâncias Spot aproveitam a capacidade não utilizada da AWS, oferecendo descontos até 70% em relação ao preço On-Demand.
A única desvantagem das instâncias Spot é que podem ser terminadas com um pré-aviso de dois minutos se a AWS necessitar dos recursos. Para gerir isto num ambiente de produção:
SIGTERM no contentor para guardar o estado (checkpointing) no Amazon S3 ou DynamoDB antes do encerramento.A aplicação rigorosa destas estratégias de otimização de custos serverless levou aos seguintes resultados para a MutuiperlaCasa:
A adoção do serverless não é uma varinha mágica para os custos, mas uma ferramenta poderosa se governada por princípios FinOps sólidos. A chave do sucesso reside em compreender as nuances dos modelos de pricing (como a diferença entre pagar por duração vs transição) e em arquitetar o software para tirar partido destas diferenças. Para as empresas fintech como a MutuiperlaCasa, esta abordagem não só liberta recursos económicos, mas permite escalar infinitamente mantendo as margens de lucro saudáveis.
O Serverless FinOps é uma disciplina que aplica princípios de gestão financeira às arquiteturas cloud serverless, transformando a otimização dos custos numa prática de engenharia. A principal vantagem reside na passagem de um modelo de despesa fixa baseado na capacidade reservada para um modelo pay-per-use, onde se paga apenas pela execução efetiva do código. Esta abordagem permite eliminar os desperdícios com recursos inativos e reduzir drasticamente as despesas operacionais, frequentemente até 60% em comparação com as infraestruturas tradicionais.
Para evitar os custos fixos da Provisioned Concurrency mantendo um elevado desempenho, a melhor estratégia é utilizar o AWS Lambda SnapStart, especialmente para runtimes como Java. Esta tecnologia cria e memoriza um snapshot do ambiente de execução inicializado, permitindo que a função arranque quase instantaneamente no momento do pedido. Desta forma, obtêm-se latências mínimas pagando apenas pelas invocações padrão, sem ter de manter instâncias sempre ativas.
Utilizar funções Lambda para aguardar respostas de serviços externos ou processos longos é financeiramente ineficiente porque se paga por todo o tempo de espera inativa. As AWS Step Functions, em particular com os Workflows Standard, resolvem este problema permitindo colocar a execução em pausa sem custos adicionais até que se receba uma resposta externa. Paga-se apenas pelas transições de estado e não pela duração da espera, gerando uma poupança significativa nos processos assíncronos.
O AWS Fargate Spot é ideal para tarefas que não requerem execução imediata ou continuidade absoluta, como o processamento batch de dados, a geração de relatórios ou a análise de logs. Oferece descontos até 70% em relação às tarifas On-Demand aproveitando a capacidade não utilizada da cloud. No entanto, uma vez que as instâncias podem ser interrompidas com curto pré-aviso, é fundamental que as aplicações sejam stateless e capazes de guardar o seu próprio estado para retomar o trabalho em caso de interrupção.
Uma simples migração direta do código, conhecida como lift-and-shift, sem um tuning adequado pode paradoxalmente aumentar os custos em vez de os reduzir. Os principais riscos incluem configurações de memória erradas que prolongam a duração da faturação e o uso impróprio de funções Lambda para tarefas de espera. Para garantir a poupança é necessário reprojetar a arquitetura aproveitando serviços específicos para a orquestração e otimizar os tempos de execução do código.