Dai costi cloud al buio alla piena visibilità sui margini di prodotto

Accrete ha adottato Attribute™ per osservare il comportamento reale a runtime tramite eBPF, attribuendo i costi sulla base dell'attività di sistema effettiva anziché di tag o stime. Il deployment non ha richiesto alcuna modifica ai workloads esistenti, alle strategie di tagging o alle pipeline. In pochi giorni, il team di piattaforma disponeva di visibilità sui costi a livello di workload e servizio, di insight sui pattern di traffico che generavano la spesa, della possibilità di correlare l'utilizzo dell'AI a servizi specifici e di una vista unificata dei costi di infrastruttura e di quelli legati all'AI.

Accrete gestisce una piattaforma AWS condivisa e multi-tenant, ottimizzata per un alto livello di utilizzo su numerosi workloads. Pur essendo chiare la spesa complessiva e l'allocazione di alto livello, l'attribuzione si interrompeva all'interno del compute Kubernetes condiviso. I costi non potevano essere ricondotti in modo affidabile ai singoli workloads, servizi o clienti. Le indagini sulle anomalie di costo richiedevano correlazioni manuali tra più sistemi e l'utilizzo dell'AI non poteva essere mappato con facilità sui servizi che lo generavano. Tag e strumenti di billing fornivano insight di alto livello, ma non riflettevano come le risorse venissero realmente consumate a runtime.

Accrete ha adottato Attribute™ per osservare il comportamento reale a runtime tramite eBPF. Come ha detto Jason Moore, Principal DevOps Engineer di Accrete: "È come un network monitor per il vostro budget". Il deployment non ha richiesto alcuna modifica ai workloads esistenti, alle strategie di tagging o alle pipeline. In pochi giorni, il team di piattaforma disponeva di visibilità sui costi a livello di workload e servizio, di insight sui pattern di traffico che alimentavano la spesa infrastrutturale, della possibilità di correlare l'utilizzo dell'AI a servizi specifici e di una vista unificata dei costi di infrastruttura e di quelli legati all'AI.

Attribute™ ha portato alla luce un pattern di traffico di rete prima invisibile che generava costi infrastrutturali significativi. Un servizio ad alto throughput stava instradando grandi volumi di dati attraverso un percorso di rete inefficiente. Una volta individuato il problema, il team ha implementato una correzione mirata per ottimizzare il routing. Il costo mensile del servizio è sceso da 63.000 $ a 17.000 $, eliminando circa 46.000 $ al mese di spesa superflua. Senza visibilità a livello di runtime, individuare questo problema avrebbe richiesto un'indagine manuale impegnativa e il fenomeno sarebbe potuto restare inosservato a lungo.

L'attribuzione a runtime ha inoltre rivelato incongruenze nell'utilizzo delle API key tra gli ambienti, permettendo al team di identificare deviazioni di policy, correggere i pattern di utilizzo e ridurre i rischi operativi e di compliance. Per la prima volta, Accrete ha stabilito una vista coerente dei costi tra engineering e finance. Oggi può conoscere il costo per workload e per servizio, allineare le scelte tecniche al loro impatto finanziario e superare l'allocazione stimata a favore del consumo effettivo.

Con l'attribuzione a runtime ormai operativa, Accrete sta estendendo il proprio modello per includere identificatori a livello di cliente. Questo consentirà un costo per cliente accurato, l'analisi dei margini a livello di account e decisioni di packaging e pricing data-driven, ancorate al consumo reale. Accrete continua ad ampliare questo caso d'uso, passando dalla visibilità sui costi infrastrutturali all'analisi dei margini di prodotto e alla strategia di pricing. Con il vero cost-to-serve visibile a livello di account, i team pricing e prodotto dispongono ora dei dati necessari per definire tariffe che rispecchino l'uso reale della piattaforma.

Passando dalla stima basata sui tag all'attribuzione basata sul runtime, Accrete ha ottenuto visibilità su come le risorse vengono davvero consumate all'interno dell'infrastruttura condivisa. Questo ha reso possibile un'ottimizzazione immediata dei costi e ha gettato le basi per allineare le operazioni di piattaforma alle dinamiche economiche del business su larga scala. Mentre Accrete si estende verso l'analisi dei margini di prodotto e il pricing, l'attribuzione a runtime offre ai team una fonte unica di verità: non solo quanto costa la piattaforma, ma quanto costa servire ciascun cliente, e cosa questo debba significare per le scelte di pricing.