💸 OPEX w dół o 80% w 3 dni. Jak obniżyć koszty chmury bez refaktoryzacji?

Koszty chmury rzadko kiedy są pod kontrolą. Szczególnie w MVP i projektach, które startowały „na szybko”. Efekt? Rachunek na 20–100 tys. zł miesięcznie, z czego często ponad połowa to niepotrzebny wydatek.

To nie musi tak wyglądać.

W tym artykule pokażę Ci, jak przeprowadzić skuteczną optymalizację kosztów chmury (FinOps) w 3–5 dni – bez grzebania w kodzie i bez przepisywania architektury.

🧠 Czego dowiesz się z tego artykułu?

• ➡️ Zidentyfikujesz 5 obszarów, w których projekty SaaS/AI najczęściej przepalają budżet.
• ➡️ Poznasz zmiany, które przynoszą 80% oszczędności.
• ➡️ Otrzymasz 3-dniowy plan na audyt FinOps bez przerywania pracy systemu.
• ➡️ Dowiesz się, które zadania możesz wykonać samodzielnie, a co warto zlecić ekspertowi.

⚠️ Gdzie najczęściej przepalasz budżet? 5 głównych źródeł kosztów

W moim doświadczeniu te same 5 obszarów generuje największy, niepotrzebny OPEX w większości projektów. Dobra wiadomość jest taka, że są one najłatwiejsze do optymalizacji.

1. Nieefektywne środowiska deweloperskie (staging/dev) działające 24/7

Brak harmonogramu pracy środowisk nieprodukcyjnych to klasyczny błąd.

• 🟥 Problem: Dev i staging zużywają zasoby nawet wtedy, gdy nikt z nich nie korzysta (w nocy, w weekendy). Często są to pełne instancje baz danych i klastrów Kubernetes (EKS).
• ✅ Rozwiązanie:
  • Ustaw harmonogram wyłączania zasobów (np. start 8:00, stop 20:00) dla środowisk deweloperskich.
  • Wprowadź środowiska efemeryczne (tworzone na czas życia pull requestu) zamiast stałych.
  • Ustaw limity budżetowe i CPU caps dla zasobów nieprodukcyjnych.

2. Brak polityki retencji logów

Logujesz wszystko i trzymasz w nieskończoność.

• 🟥 Problem: Koszty narzędzi takich jak CloudWatch, Sentry czy Datadog potrafią przewyższyć sumę kosztów storage'u i mocy obliczeniowej. Nikt nie analizuje logów starszych niż kilka dni.
• ✅ Rozwiązanie:
  • Ustaw politykę retencji logów na 3–7 dni w narzędziu monitorującym.
  • Skonfiguruj automatyczny eksport starszych logów do taniego storage'u (np. AWS S3 + Glacier) na potrzeby archiwizacji.
  • Alertuj tylko o zdarzeniach krytycznych, zamiast logować każdy event na najwyższym poziomie szczegółowości.

3. Koszty modeli językowych (LLM) bez kontroli

Każde zapytanie do API OpenAI, Anthropic czy Mistral to bezpośredni koszt.

• 🟥 Problem: Brak cache'owania (każde odświeżenie strony to nowe, płatne zapytanie), niekontrolowane użycie przez testy automatyczne i używanie produkcyjnych kluczy API na stagingu.
• ✅ Rozwiązanie:
  • Wprowadź cache lub mocki dla zapytań do LLM na środowiskach deweloperskich i testowych.
  • Ustaw limity tokenów (throttling) per użytkownik lub klucz API.
  • Używaj gpt-4 tylko do zadań, które tego wymagają. W 80% przypadków wystarczy tańszy gpt-3.5-turbo, embedding lub reranking.

4. Zbędne zasoby: stare snapshoty, obrazy kontenerów i pliki

Z czasem chmura naturalnie „puchnie” od niepotrzebnych danych.

• 🟥 Problem: Miesiące starych snapshotów baz danych (RDS), nieużywane wersje obrazów w repozytorium kontenerów (ECR) oraz pliki tymczasowe w S3 po funkcjach, które już nie istnieją.
• ✅ Rozwiązanie:
  • Skonfiguruj reguły cyklu życia (lifecycle rules), np. automatyczne usuwanie snapshotów starszych niż 30 dni lub przenoszenie danych do archiwum.
  • Użyj skryptu (cron job) do okresowego czyszczenia nieużywanych obrazów kontenerów.
  • Taguj wszystkie zasoby – to pozwala łatwo zidentyfikować, co jest przestarzałe lub nieużywane.

5. Brak centralnego dashboardu FinOps

Jeśli nie wiesz, co ile kosztuje, nie możesz podejmować świadomych decyzji.

• 🟥 Problem: Brak tagowania zasobów (wszystko wpada do jednego worka „shared”), brak wizualizacji zużycia i alertów o nagłych wzrostach kosztów.
• ✅ Rozwiązanie:
  • Wprowadź obowiązkowe tagowanie zasobów (env, team, service), najlepiej z poziomu kodu (np. w Terraform).
  • Zbuduj prosty dashboard pokazujący koszty w podziale na projekty, mikroserwisy i zespoły.
  • Ustaw alerty budżetowe, które powiadomią Cię (np. na Slacku), gdy zużycie gwałtownie wzrośnie.

🛠 Twój 3-dniowy plan na wdrożenie FinOps

Nie potrzebujesz tygodni konsultacji. Oto plan, który możesz zrealizować w 3 dni.

✅ Dzień 1 – Audyt i identyfikacja kosztów

• Otaguj 100% zasobów (env, project, team).
• Zidentyfikuj 5 usług generujących najwyższe koszty w miesięcznym rachunku.
• Sprawdź harmonogram pracy środowisk deweloperskich.
• Zapytaj zespół, gdzie ich zdaniem marnowane są zasoby.

✅ Dzień 2 – Sprzątanie i automatyzacja

• Wdróż harmonogram automatycznego wyłączania środowisk dev/staging.
• Ustaw politykę retencji logów i eksport do S3.
• Wyczyść S3, ECR i usuń stare snapshoty.
• Dodaj do kalendarza zespołu cykliczne, comiesięczne zadanie "FinOps Cleanup".

✅ Dzień 3 – Kontrola i monitoring

• Ustaw limity i token caps dla modeli LLM.
• Wdróż cache dla zapytań do AI na środowiskach nieprodukcyjnych.
• Zbuduj pierwszy dashboard FinOps z podziałem na kluczowe usługi.
• Skonfiguruj alerty powiadamiające o przekroczeniu progów budżetowych.

🤔 Czy to wymaga zmian w architekturze?

Nie. W 80% przypadków wysoki OPEX nie jest winą architektury, a braku porządku i podstawowej higieny operacyjnej.

FinOps to w 90% automatyzacja i dobre nawyki, a nie refaktoryzacja. Efekt to niższe koszty i większa kontrola bez ani jednej zmiany w kodzie aplikacji.

👉 Co możesz zrobić teraz?

Jeśli Twój miesięczny rachunek za chmurę przekracza 20 tys. zł, zacznij działać. W ciągu 3 dni jesteś w stanie samodzielnie zredukować koszty o co najmniej 30-40%.

Chcesz osiągnąć pełne 80% oszczędności szybciej i bez eksperymentów?

Zamów audyt FinOps. W 3 dni dostaniesz nie tylko analizę kosztów, ale gotowy plan działania i wsparcie we wdrożeniu rekomendacji.

⬇️ Zamów audyt FinOps – odzyskaj kontrolę nad kosztami w 3 dni