Na minha experiência, projetos de migração para a nuvem estão entre os mais complexos que existem. Quando um cliente decide migrar seus recursos de um provedor de nuvem para outro, estes são os principais artefatos exigidos:
- Avaliação de custo e capacidade no provedor de nuvem atual do cliente.
- Avaliação de custo e capacidade que o cliente terá depois de mover seus recursos para o novo provedor de nuvem pública escolhido.
- Inclusão da previsão de crescimento nos cálculos de custo e capacidade com o novo provedor de nuvem.
Como dá para perceber, cálculos numéricos precisos formam a base de qualquer projeto de migração bem-sucedido. Quando se trata de números, não há espaço para erros. E é por isso que essa análise costumava levar muito tempo, em torno de 2 a 3 meses, do kick off até o momento em que o cliente conseguia de fato dar início ao projeto, com uma série de reuniões, planilhas de Excel cheias de cálculos e idas e vindas nas negociações entre cliente e provedores de nuvem para aprovar o orçamento adequado dos projetos de migração.
Agora, vou compartilhar como reduzi esse cronograma para apenas 1 mês, do kick off à aprovação do cliente, em um projeto de migração de 2 Petabytes de dados para o AWS S3, usando o DoiT Cloud Intelligence (DCI) e nosso MCP server, para um cliente DoiT existente.
Esse cliente tem um Private Pricing Agreement (PPA) para o S3 com a AWS, então calcular os números pela calculadora da AWS levaria mais tempo, já que seria preciso considerar os valores do preço especial. O fluxo seria assim:
Calcular o custo real na AWS Calculator > Exportar o custo calculado como arquivo CSV > Adicionar uma fórmula que devolvesse o custo correto com base no preço do PPA.
E, de novo, a AWS Calculator só calcula valores reais, sem levar em conta os dados históricos de crescimento. Para isso, é preciso analisar os dados históricos do cliente usando nosso produto DCI, ou então analisar os arquivos CUR dos últimos 6 a 12 meses.
Ok, chega de papo. Deixa eu te impressionar com um cenário real:
Pergunta do cliente (28/05/2025 07:40) — o cliente levou 2 semanas analisando até chegar ao número "1,6–2,5% ao mês": Ainda não temos certeza de como a taxa de mudança nos nossos dados de armazenamento no S3 será impactada mensalmente. Os custos mensais contínuos de replicação são baseados em novos dados ou cobrados com base nas alterações de objetos no S3? Nossa taxa de crescimento de armazenamento tem ficado entre 1,6 e 2,5% ao mês. Temos muitos clientes que excluem fotos e vídeos e adicionam novos todo mês, o que não é considerado crescimento de armazenamento, mas acredito que será cobrado mensalmente como replicação contínua. Existe alguma ferramenta que possa rodar para estimar qual foi nossa taxa de mudança nos últimos meses?
Minha pergunta ao nosso DoiT MCP Server, usando o Anthropic Claude 4, que tem acesso à DCI API com os dados históricos de billing e uso do cliente (28/05/2025 09:00): O cliente xxxxx.com está me perguntando o seguinte: "Ainda não temos certeza de como a taxa de mudança nos nossos dados de armazenamento no S3 será impactada mensalmente. Os custos mensais contínuos de replicação são baseados em novos dados ou cobrados com base nas alterações de objetos no S3? Nossa taxa de crescimento de armazenamento tem ficado entre 1,6 e 2,5% ao mês. Temos muitos clientes que excluem fotos e vídeos e adicionam novos todo mês, o que não é considerado crescimento de armazenamento, mas acredito que será cobrado mensalmente como replicação contínua. Existe alguma ferramenta que possa rodar para estimar qual foi nossa taxa de mudança nos últimos meses?" Você consegue me gerar o relatório com base nisso?
Resposta do MCP Server (28/05/2025 09:05):
Resposta do cliente (28/05/2025 10:15):
Essas informações são excelentes! Com quem posso falar sobre isso hoje ou amanhã? Quero retomar aquela fórmula do PPA e fechar meu custo final com base nessas informações.
Reunião marcada com o cliente (29/05/2025), cálculos finalizados com o número real do PPA. O cliente aprovou o projeto no mesmo dia.
Dá para perceber que, no formato tradicional, esse cenário levaria de 1 a 2 semanas de cálculos e reuniões. Tudo isso foi resolvido em uma janela de 24 horas. E foi assim que o cronograma completo de aprovação do projeto levou apenas 1 mês até receber o aval do cliente, atravessando vários cenários complexos como esse que descrevi.
O ferramental FinOps da DoiT, com o DCI e o MCP Server, é o que faz o DoiT Migration center crescer de forma extraordinária, com clientes extremamente satisfeitos. E quando digo "clientes extremamente satisfeitos", essas são nossas estatísticas em tempo real: https://www.doit.com/stats/
Referências:
- DoiT MCP Server: https://www.doit.com/doit-mcp-server/
- DoiT Cloud Intelligence API: https://developer.doit.com/
- Repositório GitHub do DoiT MCP Server: https://github.com/doitintl/doit-mcp-server