Case de Sucesso: Como Reduzimos 40% dos Custos de Infraestrutura de Dados de um Cliente

O Desafio

Uma empresa de médio porte do setor financeiro nos procurou com um problema comum mas urgente: seus custos de infraestrutura de dados na AWS estavam crescendo 25% ao trimestre, já ultrapassando R$ 80.000/mês, sem que houvesse crescimento proporcional no volume de dados ou na complexidade das análises. A equipe interna, composta por dois analistas de dados, não tinha visibilidade sobre o que estava causando o aumento.

Diagnóstico Inicial

Nosso primeiro passo foi conduzir um audit completo da infraestrutura. Em duas semanas, mapeamos todos os recursos, pipelines e fluxos de dados. Os principais problemas identificados incluíam clusters EMR rodando 24/7 para jobs que executavam apenas 4 horas por dia, dados duplicados em múltiplos buckets S3 sem políticas de ciclo de vida, queries Redshift não otimizadas fazendo full table scans em tabelas de bilhões de linhas, e pipelines órfãos que processavam dados que ninguém mais consumia.

Plano de Ação

Desenvolvemos um plano de otimização em três fases executado ao longo de 8 semanas:

• Fase 1 (Semanas 1-2): Quick wins — desligar recursos ociosos, implementar políticas de ciclo de vida no S3, eliminar pipelines órfãos
• Fase 2 (Semanas 3-5): Otimização de compute — migrar para clusters EMR sob demanda com spot instances, otimizar queries Redshift com sort keys e dist keys adequados
• Fase 3 (Semanas 6-8): Reestruturação — consolidar dados duplicados, implementar particionamento correto, criar monitoramento de custos por pipeline

Resultados Alcançados

Após as 8 semanas de implementação, os resultados superaram as expectativas. A fatura mensal de AWS caiu de R$ 80.000 para R$ 48.000, uma redução de 40%. O tempo de execução dos pipelines principais diminuiu em 60% graças as otimizações de queries e particionamento. A confiabilidade dos pipelines subiu de 92% para 99.2% de taxa de sucesso. E a equipe ganhou visibilidade total dos custos por pipeline através de dashboards de monitoramento.

Lições Aprendidas

Este projeto reafirmou princípios que vemos repetidamente em nossos clientes. A maioria das empresas têm pelo menos 30% de desperdício em suas faturas de cloud. Otimizações simples como desligar recursos ociosos e implementar lifecycle policies geram impacto imediato. E investir em monitoramento de custos é tão importante quanto monitorar performance — você não pode otimizar o que não mede.

Impacto de Longo Prazo

Seis meses após a conclusão do projeto, o cliente mantêm custos estáveis mesmo com crescimento de 30% no volume de dados. As práticas implementadas — clusters sob demanda, lifecycle policies, monitoramento contínuo — se tornaram parte da cultura de engenharia da equipe. Além disso, a economia gerada permitiu que a empresa investisse em um projeto de business intelligence que trouxe novos insights para a operação.

Sua Empresa Pode Ter Resultados Similares

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