Reservations sottoutilizzate: perdite silenziose sui costi

Cosa sono le Reservations AWS?

Quando si impegna a utilizzare risorse AWS per un periodo di 1 o 3 anni in cambio di uno sconto significativo (in genere dal 30 al 72% rispetto al prezzo On-Demand), sta acquistando una Reservation AWS. A differenza del modello On-Demand, in cui paga solo ciò che consuma, le reservations sono un impegno finanziario: che i suoi workloads le utilizzino o meno, il costo matura comunque.

AWS offre reservations su un'ampia gamma di servizi:

• Amazon EC2 – Reserved Instances (RI) per workloads di calcolo
• Amazon RDS – Reserved DB Instances per database relazionali (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MariaDB, Aurora)
• Amazon ElastiCache – Reserved Cache Nodes per cluster Redis e Memcached
• Amazon OpenSearch Service – Reserved Instances per domini di ricerca e analisi
• Amazon Redshift – Reserved Nodes per workloads di data warehousing
• Amazon DynamoDB – Reserved Capacity per unità di throughput in lettura/scrittura
• AWS Elemental MediaConvert – Reserved Transcode Slots per l'elaborazione multimediale

Ognuno di questi servizi segue lo stesso principio: paga in anticipo, parzialmente in anticipo o mensilmente per la capacità riservata, e AWS applica la tariffa scontata quando rileva un utilizzo corrispondente. Se l'utilizzo non c'è, la reservation resta inattiva e lei paga lo stesso.

Il problema: le Reservations sottoutilizzate sono perdite silenziose

Le reservations si acquistano in un dato momento, in base a come si presentano i suoi workloads oggi. Ma gli ambienti cloud sono dinamici: i team riducono la scala dei servizi, migrano workloads, dismettono applicazioni o modificano l'architettura. Quando succede, la reservation che un tempo aveva perfettamente senso può trasformarsi in silenzio in un costo bloccato.

Ecco perché la questione pesa su larga scala:

Non sempre ci si accorge di quando accade. AWS fornisce metriche di utilizzo in Cost Explorer, ma queste raccontano soltanto ciò che è già successo. Non attivano in modo proattivo flussi automatizzati né inviano avvisi contestuali al team giusto per intervenire.

L'impatto economico si accumula in fretta. Una singola Reserved Instance RDS r5.4xlarge sottoutilizzata alla tariffa No Upfront in us-east-1 può costare oltre 5.000 dollari all'anno. Se resta al 10% di utilizzo, di fatto sta pagando 4.500 dollari per nulla. Moltiplichi questa cifra per decine di reservations distribuite su più account e regioni AWS: lo spreco raggiunge facilmente le sei cifre.

Dopo aver lavorato con molti clienti in settori diversi, posso dire che questo è uno dei pattern di fallimento FinOps più ricorrenti: i team scoprono le reservations sottoutilizzate settimane o mesi dopo, quando lo spreco si è già accumulato e la finestra per scambiare o modificare la reservation potrebbe essere ormai chiusa.

Come DoiT CloudFlow risolve il problema

DoiT CloudFlow è una piattaforma di automazione FinOps e CloudOps no-code basata su GenAI, integrata nella console DoiT. Le consente di creare workflow (chiamati flows) che interrogano le API AWS, valutano i dati con logica condizionale e passano all'azione: notifiche Slack, avvisi email, richieste di approvazione o attivazione di ulteriori automazioni.

Per il monitoraggio dell'utilizzo delle reservations, CloudFlow le offre qualcosa che AWS nativamente non può dare: un controllo pianificato, automatizzato e multi-servizio con alerting integrato, il tutto senza alcuno sviluppo custom.

Il template "Identify Underused AWS Reserved Instances Across Services"

DoiT mette a disposizione un template CloudFlow pronto all'uso, pensato proprio per questo scenario: Identify underused AWS Reserved Instances across services.

Il template le fornisce un workflow completo e preconfigurato, che può personalizzare e pubblicare in pochi minuti. Ecco come funziona:

Step 1: trigger pianificato

Il flow si attiva secondo una pianificazione personalizzata, ad esempio ogni giorno alle 9:00 o ogni lunedì. È lei a definire la cadenza più adatta alla frequenza con cui il suo team vuole avere visibilità sullo stato delle reservations. Nessun controllo manuale.

Step 2: interrogare AWS sull'utilizzo delle Reserved Instances

Il flow richiama la Cost Explorer API di AWS, in particolare l'API GetReservationUtilization, sui servizi AWS di suo interesse. Recupera i tassi effettivi di utilizzo per le reservations di EC2, RDS, ElastiCache, Redshift, OpenSearch e altre tipologie, su tutti gli account AWS e le regioni collegate.

Step 3: filtrare le Reservations sottoutilizzate

Un nodo Filter valuta i dati di utilizzo e isola le reservations al di sotto della soglia definita. La best practice predefinita è segnalare tutto ciò che scende sotto l'80% di utilizzo, perché AWS stessa considera questo il livello minimo di salute. Può regolare la soglia in base agli standard della sua organizzazione.

Step 4: in salute vs. a rischio

• Se tutte le reservations sono in salute (pari o superiori alla soglia), il flow può registrare l'esito in modo silenzioso.
• Se vengono rilevate reservations sottoutilizzate, il flow prosegue lungo il percorso di alerting.

Step 5: avvisare le persone giuste

Il flow invia una notifica con il riepilogo delle reservations sottoutilizzate: tipo di servizio, account, regione, tasso di utilizzo e impatto economico. Può instradare la notifica verso:

• Un canale Slack (ad esempio #finops-alerts o un canale dedicato al team)
• Email al team responsabile o al referente FinOps

Una volta pubblicato, il flow viene eseguito secondo la pianificazione e il suo team riceve automaticamente una notifica quando le reservations scendono sotto la soglia, senza che nessuno debba ricordarsi di controllarle.

Oltre l'alerting: chiudere il cerchio sullo spreco delle Reservations

Le notifiche sono solo il primo passo. Con CloudFlow può spingersi oltre:

• Workflow di approvazione: prima di eseguire qualsiasi azione di modifica (ad esempio scambiare o annullare una reservation), può richiedere l'approvazione di uno stakeholder via Slack o email, mantenendo il controllo umano sulle decisioni ad alto impatto.
• Riepiloghi generati da LLM: usi il nodo LLM per produrre un riepilogo in linguaggio naturale delle reservations sottoutilizzate, così la notifica risulta immediatamente comprensibile anche agli stakeholder non tecnici.
• Tracciamento storico: la cronologia delle esecuzioni di CloudFlow le offre un log di ogni run, dei dati valutati e delle notifiche inviate, a supporto della compliance e del miglioramento continuo.

In sintesi

Le reservations AWS sono uno degli strumenti di ottimizzazione dei costi più potenti a disposizione, ma solo se vengono effettivamente utilizzate. Il sottoutilizzo è un'emorragia silenziosa e sorprendentemente comune, che gli strumenti di monitoraggio tradizionali non affrontano in modo adeguato.

Con DoiT CloudFlow e il template "Identify underused AWS Reserved Instances across services" può:

• Verificare automaticamente l'utilizzo su EC2, RDS, ElastiCache, Redshift, OpenSearch e altri servizi
• Definire la propria policy di soglia di utilizzo
• Ricevere avvisi tempestivi e contestuali via Slack o email
• Responsabilizzare il team con issue tracciate e workflow di approvazione
• Fare tutto questo senza codice, in pochi minuti

Basta scoprire lo spreco delle reservations quando ormai è tardi. Configuri oggi stesso il suo CloudFlow e renda il monitoraggio delle reservations una componente proattiva e automatizzata della sua pratica FinOps.

Pronto a iniziare? Acceda alla console DoiT, apra CloudFlow e selezioni il template di monitoraggio delle Reserved Instances. Per qualsiasi domanda, il nostro team è a sua disposizione.