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Savings Plan Compute Overview

O Workspace Savings Plan Compute – Overview tem como objetivo estruturar uma análise técnica e financeira que permita:

  • Dimensionar compromisso horário ideal de Compute Savings Plan

  • Reduzir risco de subutilização (undercommitment e overcommitment)

  • Avaliar estabilidade histórica do consumo elegível

  • Entender concentração organizacional do gasto

  • Projetar impacto financeiro baseado em dados reais

O foco não é apenas economia percentual, mas previsibilidade financeira e governança de compromisso.

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Fonte de Dados

  • Data Connector: AWS Billing (Cost and Usage Report – CUR)

  • Dataset: Dataset dedicado do workspace

  • Granularidade base: Linha de billing (line item)

  • Moeda: Conforme configuração do Context

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View - Daily Cost

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Visão Geral

Esta análise tem como objetivo avaliar a volatilidade, a tendência e o padrão de consumo diário dos recursos elegíveis ao Compute Savings Plan. Ela permite identificar a estabilidade do baseline operacional, auxiliando na definição de compromissos de compra que sejam resilientes às variações do dia a dia.

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O Que a Análise Considera

Para refletir o comportamento operacional genuíno do ambiente, a análise baseia-se em:

  • Consumo Qualificado: Apenas consumo recorrente efetivamente elegível ao plano.

  • Pureza de Dados: Exclusão de efeitos financeiros não recorrentes (créditos, reembolsos ou ajustes).

  • Carga Real: Foco na carga computacional ativa e efetivamente executada no período selecionado.

  • Consistência Temporal: Análise baseada no período completo definido nos filtros de busca.

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Estrutura de Dados e Agrupamento

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Dimensões (Coluna)

  • Data de Início do Uso (lineitem/usagestartdate): Representa o início do período de consumo registrado no CUR (Cost and Usage Report).

  • Granularidade: Configurada com agrupamento diário, permitindo uma análise temporal precisa da estabilidade ou sazonalidade do custo elegível.

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Métricas (Dados)

  • Custo Não Amortizado (lineitem/unblendedcost): Indica o custo bruto do consumo antes de qualquer aplicação de descontos contratuais ou amortizações de reservas.

  • Agregação (SUM): Soma consolidada do custo elegível por dia, com o total habilitado para conferência do volume financeiro global.

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Filtros de Seleção e Elegibilidade

A precisão desta análise depende de filtros rigorosos que isolam o consumo "comprometível":

  1. Tipo de Linha: lineitem/lineitemtype IS Usage

    • Restringe a análise ao consumo efetivo. Exclui créditos, taxas de suporte e linhas de Savings Plans/RIs já aplicadas.

  2. Serviços de Compute: product/productname IS Amazon Elastic Compute Cloud, AWS Lambda, Amazon ECS e Amazon EKS.

  3. Refinamento por Tipo de Uso (usagetype):

    • Contain: Lambda-GB-Second, Fargate e BoxUsage (Instâncias EC2).

    • Exclusão: NOT CONTAINS Spot.

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Observação Técnica e Governança

Diferente de análises superficiais, esta visualização refina a elegibilidade através do campo usagetype em vez de apenas productname. Esta abordagem é tecnicamente superior pois:

  • Filtro de Ruído: Remove tipos de uso que, embora pertençam ao serviço (como taxas de transferência de dados ou storage), não são elegíveis ao Compute Savings Plan.

  • Isolamento de Spot: Garante que instâncias Spot sejam removidas da base de cálculo.

  • Foco em Carga Compromitível: Garante que o valor final apresentado seja exatamente o montante sobre o qual a organização pode aplicar estratégias de cobertura.

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Insight Esperado

A análise da evolução diária deve fornecer a resposta para o "ponto de segurança" do investimento:

  • Identificação do Piso de Consumo: Determinar o valor mínimo que o custo elegível atinge, mesmo em dias de baixa utilização (finais de semana ou feriados). Este "piso" é o valor ideal para um compromisso de 100% de aproveitamento.

  • Análise de Volatilidade: Se houver muita variação diária (picos e vales acentuados), o compromisso de Savings Plan deve ser mais conservador para evitar desperdício de cobertura (waste).

  • Tendência de Crescimento: Identificar se o baseline está subindo ou descendo ao longo do mês, permitindo prever se um novo compromisso será necessário em breve para manter a cobertura desejada.

  • Validação de Sazonalidade: Diferenciar o que é consumo estrutural do que é consumo esporádico, garantindo que o Savings Plan cubra apenas o que é permanente.

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View - Service Cost by Period

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Visão Geral

Esta análise tem como objetivo decompor o consumo elegível ao Compute Savings Plan por serviço AWS. Ela permite identificar quais workloads sustentam o baseline operacional e qual é o perfil arquitetural predominante do ambiente (EC2 vs. Serverless), fornecendo a base necessária para uma estratégia de compromisso precisa.

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O Que a Análise Considera

Para garantir que o planejamento financeiro seja baseado em dados reais de utilização, a análise observa:

  • Consumo Qualificado: Apenas consumo recorrente tecnicamente elegível ao Compute Savings Plan.

  • Pureza de Dados: Exclusão rigorosa de créditos, ajustes e efeitos financeiros não recorrentes.

  • Carga Real: Considera exclusivamente os recursos que foram executados no período selecionado.

  • Distribuição Proporcional: Consolidação do custo por serviço para análise de concentração e peso relativo.

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Estrutura de Dados e Agrupamento

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Dimensões (Coluna)

  • Serviço AWS (product/productname): Identifica o serviço responsável pelo consumo registrado no CUR (Cost and Usage Report).

  • Granularidade: Agrupamento por serviço, permitindo visualizar a participação percentual e a concentração do baseline elegível em cada tecnologia.

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Métricas (Dados)

  • Custo Não Amortizado (lineitem/unblendedcost): Indica o custo bruto do consumo antes da aplicação de descontos ou amortizações.

  • Agregação (SUM): Soma consolidada do custo elegível por serviço no período analisado.

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Filtros de Seleção e Elegibilidade

  1. Tipo de Linha: lineitem/lineitemtype IS Usage

    • Restringe a análise ao consumo efetivo de recursos.

    • Exclui créditos, reembolsos, taxas de suporte, ajustes financeiros e linhas relacionadas a Savings Plans ou Reserved Instances já aplicadas.

    • Garante que o custo por serviço represente apenas consumo elegível real.

  2. Serviços de Compute: product/productname IS (Amazon Elastic Compute Cloud, AWS Lambda, Amazon ECS ou Amazon EKS).

  3. Refinamento por Tipo de Uso (lineitem/usagetype): Utiliza a lógica CONTAINS para as chaves abaixo AND NOT CONTAINS para Spot:

    • Lambda-GB-Second: Inclui a execução efetiva de funções Lambda.

    • Fargate: Inclui o consumo de containers serverless.

    • BoxUsage: Inclui o uso de instâncias EC2 On-Demand.

    • NOT CONTAINS Spot: Exclui explicitamente instâncias Spot, que possuem precificação dinâmica e não compõem o baseline de compromisso.

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Observação Técnica e Governança

O uso combinado de productname e usagetype é uma prática de alta governança em FinOps. Essa abordagem:

  • Elimina Distorções: Evita que taxas acessórias (como transferência de dados ou storage de discos) inflem o valor do compromisso.

  • Garante a Elegibilidade: Isola apenas os componentes de custo que a AWS permite cobrir com Compute Savings Plans.

  • Foca no Custo Comprometível: Garante que o valor final seja o montante real passível de cobertura estável.

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Insight Esperado

A análise da composição por serviço deve orientar a tomada de decisão estratégica:

  • Identificação do Serviço Estrutural: Determinar qual serviço sustenta o núcleo do compromisso financeiro.

  • Previsibilidade Arquitetural: instâncias EC2 tendem a gerar maior estabilidade de custo do que workloads serverless altamente elásticos.

  • Concentração de Risco: Avaliar se a alta dependência de um único serviço pode aumentar o risco de variação futura no aproveitamento do plano.

  • Calibragem do Compromisso: Permitir que o time de FinOps defina um valor de compra proporcional à estabilidade do workload predominante (mais agressivo em EC2, mais conservador em Lambda/Fargate).

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View - Average Cost per Hour

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Visão Geral

Esta análise calcula a linha de base (baseline) horária do consumo elegível ao Compute Savings Plan. Ela representa o principal indicador para o dimensionamento do compromisso financeiro, traduzindo o consumo consolidado em uma métrica temporal média que orienta o valor da compra por hora ($/hora).

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O Que a Análise Considera

Para capturar o comportamento médio estrutural e evitar distorções, a análise considera:

  • Fidelidade Temporal: Granularidade horária para capturar o comportamento intradiário.

  • Consumo Qualificado: Apenas recursos recorrentes elegíveis ao plano.

  • Isolamento de Ruído: Exclusão de créditos, ajustes, amortizações e consumo Spot.

  • Abrangência: Todo o período selecionado nos filtros do workspace para garantir uma média estatisticamente válida.

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Estrutura de Dados e Agrupamento

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Dimensão (Coluna)

  • Data de Início do Uso (lineitem/usagestartdate): Representa o início do período de consumo registrado no CUR.

  • Granularidade: Agrupado por HOUR (Hora). Este agrupamento é essencial para o cálculo da média temporal do consumo elegível.

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Métrica (Dados)

  • Custo Não Amortizado (lineitem/unblendedcost): Valor bruto do consumo.

  • Agregação (DATE_AVG): Esta função calcula a média temporal baseada na dimensão de data, resultando no custo médio por hora ao longo de todo o período analisado.

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Filtros Reais da View

  1. Tipo de Linha: lineitem/lineitemtype IS Usage.

    • Restringe a análise ao consumo efetivo de recursos.

    • Restringe a análise ao consumo efetivo. Exclui créditos, taxas de suporte e linhas de Savings Plans/RIs já aplicadas.

    • Garante que a média horária seja calculada apenas sobre consumo real e comprometível.

  2. Serviços: product/productname IS (Amazon Elastic Compute Cloud, AWS Lambda, Amazon ECS ou Amazon EKS).

  3. Refinamento por Tipo de Uso (lineitem/usagetype): Utiliza a lógica CONTAINS para as chaves abaixo AND NOT CONTAINS para Spot:

    • Lambda-GB-Second: Execução de funções Lambda.

    • Fargate: Consumo de containers serverless.

    • BoxUsage: Instâncias EC2 On-Demand.

    • NOT CONTAINS Spot: Exclusão explícita de instâncias Spot para não inflar o baseline de compromisso.

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Insight Esperado

A média horária é o "termômetro" para a assinatura do contrato de Savings Plan:

  • Determinação do Baseline: Define o valor exato da faixa segura de compromisso financeiro horários.

  • Avaliação de Estabilidade: * Se a média horária apresentar baixa dispersão (estabilidade): O compromisso pode ser agressivo e se aproximar da média calculada.

    • Se houver alta volatilidade (picos e vales acentuados): O compromisso deve ser conservador, focando no "piso" da utilização para evitar desperdício de cobertura.

  • Decisão de Compra: O resultado permite definir o valor em dólares por hora que a organização está disposta a empenhar com 100% de confiança de utilização.

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View - Cost per Account

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Visão Geral

Esta análise avalia a distribuição do consumo elegível entre as diferentes contas AWS da organização. Ela é fundamental para medir a concentração de custos e o risco de governança do compromisso, permitindo entender quais contas sustentam o baseline financeiro do Savings Plan.

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O Que a Análise Considera

Para garantir uma visão clara da topologia organizacional do custo, o sistema considera:

  • Consumo por Conta: Valor recorrente elegível segmentado por ID de conta.

  • Isolamento de Ruído: Exclusão de créditos, ajustes e efeitos financeiros não operacionais.

  • Pureza de Baseline: Exclusão explícita de consumo Spot, focando apenas em cargas comprometíveis.

  • Período Integral: Considera o intervalo de tempo completo selecionado no workspace para evitar distorções sazonais.

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Estrutura de Dados e Agrupamento

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Dimensão (Coluna)

  • ID da Conta (lineitem/usageaccountid): * Alias: Account Name (Nome da Conta).

    • Identifica a conta AWS de origem do consumo registrado no CUR, permitindo mapear o custo até a unidade de negócio ou ambiente responsável.

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Métrica (Dados)

  • Custo Não Amortizado (lineitem/unblendedcost): Valor bruto do consumo.

  • Agregação (SUM): Soma consolidada do custo elegível por conta, com o total habilitado para conferência do volume global da organização.

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Filtros Reais da View

  1. Tipo de Linha: lineitem/lineitemtype IS Usage (Foco em consumo real).

    • Restringe a análise exclusivamente ao consumo efetivo de recursos por conta.

    • Exclui créditos, ajustes financeiros, taxas administrativas e qualquer linha de Savings Plan ou RI já aplicada.

    • Assegura que a distribuição por conta represente apenas custo elegível real.

  2. Serviços: product/productname IS (Amazon Elastic Compute Cloud, AWS Lambda, Amazon ECS ou Amazon EKS).

  3. Refinamento por Tipo de Uso (lineitem/usagetype): Utiliza a lógica CONTAINS para as chaves abaixo AND NOT CONTAINS para Spot:

    • BoxUsage: Instâncias EC2 On-Demand.

    • Fargate: Consumo de containers serverless.

    • Lambda-GB-Second: Execução de funções Lambda.

    • NOT CONTAINS Spot: Exclusão explícita de instâncias Spot.

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Insight Esperado

  1. Mapear a origem do consumo elegível:

    • Sustenta a definição do compromisso global de Savings Plan.

  2. Avaliar a concentração do baseline recorrente:

    • Mudanças arquiteturais relevantes em contas com alto volume podem impactar diretamente a taxa de utilização do compromisso.

  3. Entender a previsibilidade de absorção do Savings Plan:

    • Quanto mais concentrado o consumo elegível, maior a previsibilidade de cobertura.

    • Quanto mais distribuído, maior a dependência de múltiplas contas para manter alta utilização.

  4. Suportar a estratégia de Chargeback financeiro:

    • Como a AWS aplica automaticamente o benefício onde houver maior desconto elegível, a distribuição real do savings não é definida pelo cliente.

    • Esta visão orienta a definição de regras internas de rateio e redistribuição do benefício entre áreas.

  5. Análise de Dispersão:

    • Alta concentração: Menor complexidade operacional e maior estabilidade de cobertura.

    • Alta dispersão: Exige governança ativa para monitorar utilização global e definir política clara de compartilhamento de benefício.

  6. Auxiliar na tomada de decisão sobre o nível de compromisso:

    • Ambientes com baseline pulverizado, porém estável, tendem a suportar compromissos mais robustos quando analisados de forma consolidada.

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View - Estimated Savings – No Upfront – Compute Savings Plan

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Visão Geral

Esta análise realiza a simulação do impacto financeiro ao adotar o Compute Savings Plan nos cenários de 1 e 3 anos (modelo No Upfront). Ela apresenta a economia potencial segmentada por workload, funcionando como a visão mais granular e detalhada disponível para justificar investimentos e compromissos financeiros.

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O Que a Análise Considera

Para garantir que a projeção financeira seja realista e conservadora, o sistema aplica:

  • Consumo Qualificado: Consolidação do consumo recorrente elegível.

  • Segmentação Multidimensional: Análise por conta, serviço, região, sistema operacional e tipo de instância.

  • Exclusão de Volatilidade: Remoção explícita de consumo Spot do cálculo.

  • Fatores de Desconto Reais: Aplicação de taxas médias estimadas de mercado (27% para 1 ano e 48% para 3 anos).

  • Consistência de Dados: Abrangência total do período selecionado no workspace.

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Estrutura da Tabela (Colunas Dimensionais)

Esta visualização utiliza uma estrutura de tabela para permitir correlação cruzada entre as seguintes dimensões:

Coluna

Atributo CUR

Descrição

Conta AWS

usageaccountid

Identifica a unidade organizacional (Account Name).

Serviço

productname

Indica o workload específico (EC2, Lambda, ECS, EKS).

Região

region

Localidade AWS (importante para capturar variações regionais de preço).

S.O.

operatingsystem

Segmentação por Sistema Operacional (ex: Linux vs Windows).

Tipo de Instância

instancetype

Identifica o hardware específico (ex: m5.large, t3.medium).

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Métricas e Fórmulas de Simulação

As métricas calculam o benefício financeiro comparando o cenário atual com as projeções de economia:

  1. Custo Atual (unblendedcost): Representa o montante gasto hoje em modelo On-Demand elegível.

  2. Savings Plan – 1 Ano: Calculado via fórmula customizada:

    $$Custo \ Atual \times 0.27$$

    Simula uma economia média estimada de 27%.

  3. Savings Plan – 3 Anos: Calculado via fórmula customizada:

    $$Custo \ Atual \times 0.48$$

    Simula uma economia média estimada de 48%.

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Filtros Reais da View

  1. Tipo de Linha: lineitem/lineitemtype IS Usage

    • Limita a simulação financeira ao consumo efetivo On-Demand.

    • Exclui créditos, descontos já aplicados, amortizações e ajustes financeiros.

    • Evita dupla contagem de benefícios e garante que a projeção de economia seja calculada sobre a base correta.

  2. Serviços: product/productname IS (EC2, Lambda, ECS, EKS).

  3. Refinamento por Tipo de Uso:

    • Lógica: CONTAINS (Lambda-GB-Second, Fargate, BoxUsage) AND NOT CONTAINS (Spot).

    • Objetivo: Garante que apenas o consumo On-Demand estrutural seja considerado na simulação.

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Insight Esperado

Esta visão é a peça fundamental para o "Business Case" de Savings Plan:

  • Quantificação de ROI: Traduz o baseline técnico em valores monetários de economia potencial.

  • Análise de Sensibilidade: Compara o ganho financeiro entre o compromisso de curto prazo (1 ano) e longo prazo (3 anos).

  • Ponto de Alavancagem: Identifica quais combinações de Instância/Região/S.O. oferecem o maior potencial de retorno.

  • Suporte à Decisão Executiva: Fornece um argumento financeiro estruturado e granular para aprovação de orçamentos e compromissos de gastos.

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