De voar às cegas nos custos de nuvem à visibilidade de margem por produto

A Accrete implantou o Attribute™ para observar o comportamento real em runtime via eBPF, atribuindo custos com base na atividade efetiva do sistema, e não em tags ou estimativas. A implantação não exigiu nenhuma mudança nos workloads, nas estratégias de tagging ou nos pipelines existentes. Em poucos dias, o time de plataforma já tinha visibilidade de custo no nível de workload e serviço, entendimento dos padrões de tráfego que puxavam o gasto, capacidade de correlacionar uso de IA com serviços específicos e uma visão unificada dos custos de infraestrutura e de IA.

A Accrete opera uma plataforma AWS compartilhada e multi-tenant, otimizada para alta utilização entre muitos workloads. O gasto e a alocação no nível agregado eram claros, mas a atribuição se perdia dentro do compute Kubernetes compartilhado. Não dava para vincular custos com confiança a workloads, serviços ou clientes específicos. Investigar anomalias de custo exigia correlação manual entre vários sistemas, e o uso de IA não se mapeava com facilidade aos serviços que o consumiam. Tags e ferramentas de billing davam insights de alto nível, mas não refletiam como os recursos eram realmente consumidos em runtime.

A Accrete implantou o Attribute™ para observar o comportamento real em runtime via eBPF. Nas palavras de Jason Moore, Principal DevOps Engineer da Accrete: "É como um monitor de rede para o seu orçamento." A implantação não exigiu nenhuma mudança nos workloads, nas estratégias de tagging ou nos pipelines existentes. Em poucos dias, o time de plataforma já tinha visibilidade de custo no nível de workload e serviço, entendimento dos padrões de tráfego que puxavam o gasto de infraestrutura, capacidade de correlacionar uso de IA com serviços específicos e uma visão unificada dos custos de infraestrutura e de IA.

O Attribute™ revelou um padrão de tráfego de rede até então invisível que gerava um custo expressivo de infraestrutura. Um serviço de alto throughput estava roteando grandes volumes de dados por um caminho de rede ineficiente. Identificado o problema, o time aplicou uma correção pontual para otimizar o roteamento. O custo mensal do serviço caiu de US$ 63 mil para US$ 17 mil, eliminando cerca de US$ 46 mil por mês em gastos desnecessários. Sem visibilidade em runtime, identificar esse problema exigiria uma investigação manual considerável e poderia ter passado despercebido.

A atribuição em runtime também revelou inconsistências no uso de chaves de API entre ambientes, permitindo ao time identificar desvios de política, corrigir padrões de uso e reduzir riscos operacionais e de compliance. Pela primeira vez, a Accrete estabeleceu uma visão consistente de custo entre engenharia e finanças. Agora dá para entender o custo por workload e por serviço, alinhar decisões de engenharia ao impacto financeiro e ir além da alocação estimada rumo ao consumo real.

Com a atribuição em runtime no lugar, a Accrete está estendendo o modelo para incorporar identificadores de cliente. Isso vai viabilizar custo por cliente preciso, análise de margem por conta e decisões de empacotamento e precificação orientadas por dados e ancoradas no consumo real. A Accrete segue expandindo esse caso de uso, avançando da visibilidade de custo de infraestrutura para a análise de margem de produto e a estratégia de precificação. Com o custo real de atendimento visível por conta, as áreas de produto e precificação passam a ter dados para definir preços que reflitam como a plataforma é efetivamente usada.

Ao trocar a estimativa baseada em tags pela atribuição baseada em runtime, a Accrete passou a enxergar como os recursos são de fato consumidos dentro da infraestrutura compartilhada. Isso viabilizou otimização imediata de custos e estabeleceu uma base para alinhar a operação da plataforma à economia do negócio em escala. À medida que a Accrete avança para análise de margem de produto e precificação, a atribuição em runtime dá aos times uma fonte única de verdade: não só quanto a plataforma custa, mas quanto custa atender cada cliente — e o que isso deve significar na hora de precificar.