I progetti di migrazione cloud sono, per mia esperienza, tra i più complessi in assoluto. Quando un cliente decide di spostare le proprie risorse da un cloud provider a un altro, gli elementi indispensabili sono i seguenti.
- Valutazione di costi e capacità presso l'attuale cloud provider del cliente.
- Valutazione di costi e capacità che il cliente sosterrà dopo aver spostato le risorse sul nuovo cloud provider pubblico scelto.
- Inclusione delle previsioni di crescita nel calcolo di costi e capacità con il nuovo cloud provider.
Come si intuisce, calcoli numerici precisi sono la base di un progetto di migrazione di successo. Quando si parla di numeri non c'è spazio per gli errori. È proprio per questo che l'analisi richiedeva tempi enormi: circa 2-3 mesi dal kick-off fino al momento in cui il cliente poteva davvero avviare il progetto, tra numerose riunioni, fogli Excel zeppi di calcoli e trattative continue tra cliente e cloud provider per ottenere il via libera ai budget di migrazione.
Qui di seguito racconto come ho ridotto i tempi a un solo mese, dal kick-off all'approvazione del cliente, per un progetto di migrazione di 2 Petabyte di dati verso AWS S3 utilizzando DoiT Cloud Intelligence (DCI) e il nostro MCP server, con un cliente DoiT già attivo.
Il cliente in questione ha un Private Pricing Agreement (PPA) per S3 con AWS: calcolare i numeri tramite l'AWS Calculator avrebbe richiesto più tempo, dovendo tener conto della tariffazione speciale. Il flusso sarebbe stato il seguente.
Calcolo del costo effettivo tramite AWS Calculator > Esportazione del costo calcolato in formato CSV > Aggiunta di una formula per ricavare il costo corretto in base al pricing del PPA.
Inoltre, l'AWS Calculator si limita ai numeri attuali e non considera i dati storici di crescita: per ottenerli occorre analizzare lo storico del cliente con il nostro prodotto DCI oppure esaminare i file CUR degli ultimi 6-12 mesi.
Bene, basta chiacchiere: lasciate che vi stupisca con uno scenario concreto.
Domanda del cliente (28 maggio 2025, ore 7:40) — al cliente sono servite 2 settimane di analisi per arrivare al valore "1,6-2,5% mensile": Non abbiamo ancora chiaro l'impatto del tasso di variazione mensile dei dati nel nostro storage S3. I costi mensili di replica continua si basano sui nuovi dati o vengono calcolati in funzione delle modifiche agli oggetti S3? Il nostro tasso di crescita dello storage è stato dell'1,6-2,5% mensile. Abbiamo molti clienti che ogni mese eliminano foto e video e ne caricano di nuovi: tecnicamente non è una crescita dello storage, ma credo che verrà comunque addebitato mensilmente per la replica continua. Esiste uno strumento per stimare quale sia stato il nostro tasso di variazione negli ultimi mesi?
La mia domanda al nostro DoiT MCP Server, basato su Anthropic Claude 4 e con accesso via DCI API ai dati storici di fatturazione e utilizzo del cliente (28 maggio 2025, ore 9:00): Il cliente xxxxx.com mi sta chiedendo: "Non abbiamo ancora chiaro l'impatto del tasso di variazione mensile dei dati nel nostro storage S3. I costi mensili di replica continua si basano sui nuovi dati o vengono calcolati in funzione delle modifiche agli oggetti S3? Il nostro tasso di crescita dello storage è stato dell'1,6-2,5% mensile. Abbiamo molti clienti che ogni mese eliminano foto e video e ne caricano di nuovi: tecnicamente non è una crescita dello storage, ma credo che verrà comunque addebitato mensilmente per la replica continua. Esiste uno strumento per stimare quale sia stato il nostro tasso di variazione negli ultimi mesi?" Puoi fornirmi un report basato su queste informazioni?
Risposta dell'MCP Server (28 maggio 2025, ore 9:05):
Risposta del cliente (28 maggio 2025, ore 10:15):
Informazioni davvero preziose! Con chi posso parlarne oggi o domani? Vorrei riprendere quella formula del PPA e definire il costo finale sulla base di questi dati.
Riunione fissata con il cliente (29 maggio 2025): calcoli definitivi completati con il valore reale del PPA. Il cliente ha dato il via libera al progetto lo stesso giorno.
Come si nota, con i metodi tradizionali lo scenario descritto avrebbe richiesto 1-2 settimane di calcoli e riunioni. Qui tutto si è risolto in 24 ore. Ed è così che l'intero iter di approvazione del progetto si è ridotto a un solo mese, gestendo numerosi scenari complessi come quello appena illustrato.
Gli strumenti FinOps di DoiT, DCI e MCP Server, sono il motore della crescita straordinaria del DoiT Migration Center, con clienti più che soddisfatti. E quando dico "clienti più che soddisfatti" parlo di queste statistiche in tempo reale: https://www.doit.com/stats/
Riferimenti:
- DoiT MCP Server: https://www.doit.com/doit-mcp-server/
- DoiT Cloud Intelligence API: https://developer.doit.com/
- Repo GitHub di DoiT MCP Server: https://github.com/doitintl/doit-mcp-server