Otimização de custos no Google Cloud
A LevelFour encontra e corrige desperdício em 35 serviços do Google Cloud. Ela se conecta com acesso somente leitura, analisa o uso real e então abre pull requests de infraestrutura como código que fazem o rightsizing de Compute Engine e Cloud SQL, ajustam node pools do GKE, otimizam o BigQuery e sinalizam lacunas de Committed Use Discount. Sua equipe revisa e faz o merge; a economia chega no ciclo de faturamento seguinte. SOC 2 Type II, configuração em menos de 15 minutos.
Como a LevelFour reduz os custos do Google Cloud?
A LevelFour se conecta aos seus projetos do GCP com acesso somente leitura e analisa a utilização em Compute Engine, Cloud SQL, GKE, BigQuery, Cloud Run, discos persistentes e outros 29 serviços. Para cada oportunidade, uma VM superdimensionada, uma instância ociosa de Cloud SQL, uma carga de trabalho sem compromisso elegível para um Committed Use Discount ou uma consulta sob demanda no BigQuery que deveria usar slots, ela redige a alteração em Terraform ou Pulumi e abre um pull request com a economia estimada. Você revisa e faz o merge; a economia aparece na sua próxima fatura. As otimizações chegam, em média, a até 30%.
- ✓Rightsizing de Compute Engine e Cloud SQL a partir do uso real
- ✓Análise de cobertura de Committed Use Discount (CUD)
- ✓Ajuste de node pools e autoscaler do GKE
- ✓BigQuery slot vs sob demanda e otimização de armazenamento
- ✓Limpeza de VMs, discos e IPs estáticos ociosos
- ✓Ajuste de instâncias mínimas e concorrência do Cloud Run
Onde os custos do Google Cloud (GCP) se acumulam
A maior parte do desperdício no Google Cloud é estrutural, não intencional. As instâncias do Compute Engine e do Cloud SQL são dimensionadas para o pico ou copiadas de um template, então ficam ociosas com baixo uso de CPU e memória na maior parte do dia. As cargas de trabalho de estado estável rodam a taxas sob demanda porque a cobertura de Committed Use Discounts é insuficiente ou expirou. O BigQuery cobra sob demanda por terabyte escaneado quando pipelines previsíveis seriam mais baratos com reservas de slots, enquanto partições antigas ficam em armazenamento ativo em vez de armazenamento de longo prazo. Some VMs ociosas, discos persistentes não anexados, IPs estáticos reservados que não estão mais roteados e node pools do GKE com limites frouxos de autoscaler, e a fatura mensal sobe bem acima do que a utilização justifica.
Boas práticas de otimização de custos do Google Cloud
Cinco hábitos cobrem a maior parte da economia. Faça o rightsizing do Compute Engine e do Cloud SQL a partir do uso real em P95, e não do tipo de instância que alguém escolheu no lançamento. Cubra o uso de estado estável com Committed Use Discounts e deixe o sob demanda absorver a cauda de picos. Controle o BigQuery movendo cargas de trabalho previsíveis para reservas de slots, particionando e agrupando tabelas e deixando os dados frios caírem para o armazenamento de longo prazo. Limpe VMs ociosas, discos não anexados e IPs estáticos não utilizados de forma agendada, e ajuste os node pools do GKE para que o autoscaler faça bin-packing em vez de provisionar em excesso. Por fim, mantenha cada alteração sob controle de versão como infraestrutura como código, para que os ajustes sejam revisáveis e reversíveis, em vez de edições pontuais no console.
Otimização de custos do Google Cloud manual vs automatizada
A otimização manual significa que um engenheiro exporta os dados de faturamento, lê o Cloud Monitoring e edita o Terraform ou o console manualmente durante uma limpeza trimestral. Funciona uma vez e depois sofre drift conforme as cargas de trabalho mudam e ninguém revisa novamente. A otimização automatizada roda continuamente: a LevelFour se conecta com acesso somente leitura, analisa a utilização real e entrega cada correção como um pull request de infraestrutura como código pronto para merge por padrão, em Terraform, CloudFormation, Pulumi ou CDK. Na nuvem, você escolhe como cada alteração é aplicada: apply automatizado, um pull request de IaC (o padrão) ou manual. Sua equipe mantém a etapa de revisão e a trilha de auditoria, enquanto a análise que revela VMs superdimensionadas, lacunas de CUD e recursos ociosos nunca fica desatualizada entre as limpezas.
Como a LevelFour mede e reduz os riscos da economia no GCP
Um número de economia só é útil se não custar a sua confiabilidade. A LevelFour mede as oportunidades em utilização P95, então uma VM do Compute Engine ou instância do Cloud SQL com rightsizing mantém margem para picos reais em vez de ser reduzida à média. O acesso é somente leitura por padrão, então a análise nunca toca na infraestrutura em execução. Cada recomendação chega como um diff revisável em um pull request, com a economia estimada anexada, para que um engenheiro possa ler exatamente qual tipo de máquina, limite de node pool ou configuração do BigQuery muda antes de qualquer merge. As otimizações do GCP chegam a até 30%, medidas nessa mesma linha P95, e você pode optar pelo apply automatizado supervisionado quando uma classe de alteração tiver conquistado confiança.
Serviços Google Cloud Platform que a LevelFour otimiza
35 serviços, cada um com a otimização que a LevelFour aplica e a economia típica.
Compute Engine
As famílias de máquinas mais recentes oferecem melhor relação preço-desempenho.
GKE
Alocação de custos do Kubernetes por namespace/equipe. Pontuações de eficiência.
Cloud SQL
Instâncias ociosas detectadas. HA com rightsizing para as necessidades reais.
Cloud Storage
Mova dados de acesso pouco frequente para camadas. 40–60% de economia em dados elegíveis para arquivamento.
Persistent Disks
Elimine os custos de discos órfãos. Otimize o tipo de disco.
CUDs
Lacunas de cobertura preenchidas. Compromissos não utilizados sinalizados.
Cloud Functions
Funções superprovisionadas são um padrão comum de desperdício.
BigQuery
Gerenciamento de reservas para cargas de trabalho previsíveis.
Cloud Run
Faça o rightsizing da concorrência e da memória. Reduza os custos de instâncias mínimas ociosas.
Memorystore
Faça o rightsizing de instâncias Redis/Memcached. Detecte caches ociosos.
Cloud Spanner
O ajuste do autoscaler evita o provisionamento excessivo em instâncias de alto custo.
Dataproc
Workers preemptíveis economizam 60%. Clusters efêmeros para jobs em lote.
Cloud CDN
Uma taxa de acertos de cache maior reduz os custos de saída de dados da origem.
Pub/Sub
Remova topics órfãos. Reduza a retenção para pipelines não críticos.
Filestore
Faça o rightsizing dos compartilhamentos de arquivos. Mude de Premium para Basic quando os IOPS permitirem.
Artifact Registry
Políticas de ciclo de vida de imagens reduzem os custos de armazenamento.
AlloyDB
Otimização do read pool e detecção de instâncias ociosas.
Bigtable
O autoscaling evita o provisionamento excessivo. HDD para dados frios.
Firestore
Otimização de operações e limpeza de armazenamento.
Cloud NAT
Rightsizing do NAT Gateway. Otimização da alocação de portas.
Cloud DNS
Elimine zonas de DNS órfãs. Consolide quando possível.
Cloud Load Balancing
Remova load balancers não utilizados. As taxas de regras de encaminhamento se acumulam.
Cloud Armor
Faça o rightsizing do tier de WAF. O Standard é suficiente para a maioria das cargas de trabalho.
Cloud Interconnect
Rightsizing da capacidade de attachment para conexões dedicadas.
Cloud VPN
As cobranças de túneis ociosos se acumulam entre regiões.
Dataflow
Rightsizing de workers e autoscaling para pipelines de streaming/batch.
Vertex AI
Notebooks ociosos e treinamento spot para cargas de trabalho de IA.
Cloud Composer
Otimização do dimensionamento de ambiente para cargas de trabalho do Airflow.
Looker
Licenças não utilizadas são uma fonte comum de gasto excessivo.
Cloud Tasks
Remove filas de tarefas órfãs.
Cloud Logging
A exclusão e o roteamento de logs reduzem significativamente os custos de ingestão.
Cloud Monitoring
Os custos de métricas personalizadas crescem com a cardinalidade. A limpeza gera economia.
Cloud Build
Faz rightsizing da computação de build. O cache reduz os minutos.
App Engine
Rightsizing da classe da instância e otimização de instâncias ociosas.
Cloud Backup and DR
A otimização das políticas de backup reduz os custos de armazenamento.
FAQ de otimização de custos da Google Cloud Platform
Quais serviços do GCP a LevelFour otimiza?
35 serviços do Google Cloud, incluindo Compute Engine, Cloud SQL, GKE, BigQuery, Cloud Run, Memorystore, discos persistentes e outros. A lista completa com a otimização aplicada a cada um está abaixo.
Quanto posso economizar no Google Cloud?
As otimizações no GCP chegam, em média, a até 30%. A economia real depende do seu rightsizing atual, da cobertura de Committed Use Discount e dos níveis de recursos ociosos.
A LevelFour aplica as alterações no GCP automaticamente?
Não. A LevelFour é somente leitura por padrão e propõe cada alteração como um pull request de infraestrutura como código. Nada é aplicado até que você revise e faça o merge, ou opte pela automação supervisionada.
Quanto tempo leva a configuração do GCP?
Menos de 15 minutos. Você conecta seus projetos com acesso somente leitura; não há agentes para instalar e nenhuma alteração de código é necessária.
Otimização de custos por plataforma