Cloud computing transformou a forma como as empresas contratam e operam infraestrutura. Em vez de investir em hardware próprio e lidar com sua manutenção, as equipes passaram a contar com ciclos de implantação mais rápidos e a possibilidade de escalar aplicações globalmente sem grandes investimentos iniciais.

Para muitas organizações, essa mudança acelerou suas iniciativas digitais, mas não eliminou o desperdício de infraestrutura.

Muitos ambientes ainda operam com recursos provisionados para suportar picos de demanda, permanecem ativos 24 horas por dia independentemente do uso real e acumulam custos crescentes de transferência de dados à medida que as aplicações evoluem.

O resultado é conhecido por praticamente qualquer equipe de infraestrutura: no papel, o ambiente parece mais eficiente, mas a fatura da nuvem continua aumentando e, na maioria das vezes, esse não é um problema de preço. É um problema de arquitetura.

Neste artigo, utilizamos um framework de TCO composto por três pilares, baseado em metodologias da Deloitte e da AWS, para comparar os modelos operacionais de ambientes de cloud centralizada com modelos de execução serverless edge.

O que é Total Cost of Ownership (TCO)?

O Total Cost of Ownership (TCO), ou Custo Total de Propriedade, mede todos os custos envolvidos na construção, operação e manutenção de uma infraestrutura ao longo do tempo.

Normalmente, ele considera:

• Custos de infraestrutura
• Custos de desenvolvimento
• Custos de manutenção

O que o TCO realmente mede

Quando uma equipe avalia a eficiência da nuvem, a primeira coisa que costuma olhar é a fatura. Custos de compute, storage e rede são visíveis e fáceis de comparar, mas o problema é que esses números raramente contam a história completa.

À medida que a organização cresce, o esforço para implantar, proteger e manter sistemas pode se tornar tão caro quanto a própria infraestrutura. Decisões que parecem econômicas na fatura frequentemente geram custos operacionais em outros lugares: ciclos de desenvolvimento mais lentos, entregas atrasadas ou times de engenharia consumidos por tarefas de sustentação em vez de inovação.

O TCO existe para trazer essa visão completa. Em vez de medir apenas o custo de rodar aplicações, ele avalia todo o esforço necessário para construí-las, operá-las e mantê-las ao longo do tempo.

O framework organiza esses custos em três componentes principais:

Essas categorias se relacionam entre si. Reduzir custos de infraestrutura pode aumentar a complexidade operacional. Acelerar o desenvolvimento pode gerar mais trabalho de manutenção no futuro. Simplificar a operação pode reduzir o esforço de engenharia sem mexer em nada na fatura.

Avaliados em conjunto, os custos de diferentes arquiteturas costumam revelar uma realidade bem diferente do que os gastos mensais sugerem. A pergunta deixa de ser “qual opção custa menos hoje?” e passa a ser “qual modelo operacional gera menos custo ao longo do tempo?”.

Por que a otimização de custos em cloud costuma estagnar

A maioria das iniciativas de otimização começa pelo aspecto mais visível: o preço. As equipes negociam contratos, compram capacidade reservada, redimensionam instâncias, configuram autoscaling e eliminam desperdícios evidentes. Essas ações são importantes, mas frequentemente aumentam a eficiência sem alterar a forma como os custos são gerados.

A infraestrutura continua precisando ser provisionada, o tráfego continua percorrendo regiões centralizadas e a responsabilidade operacional continua crescendo à medida que os sistemas ficam mais complexos. O resultado é que muitas organizações conseguem reduzir o custo por unidade de recurso enquanto o gasto total continua subindo. Para entender por quê, é preciso analisar como arquiteturas centralizadas geram custos de forma estrutural.

Capacidade ociosa ainda é capacidade paga

Ambientes de produção não são dimensionados para a demanda média, mas para os momentos em que uma falha teria maior impacto: lançamentos, picos inesperados de tráfego ou períodos sazonais.

Para absorver esses eventos, as equipes provisionam recursos acima da utilização média, o que garante confiabilidade mas mantém infraestrutura rodando mesmo durante períodos de baixa utilização.

Segundo a Flexera (2024), aproximadamente 29% dos gastos com cloud estão associados a recursos ociosos ou superdimensionados. Na maioria dos casos, isso não é má gestão — é uma consequência natural de um modelo baseado em provisionamento prévio de capacidade.

Os custos de transferência de dados crescem junto com a operação

Toda requisição a uma aplicação hospedada em uma região centralizada exige transferência de dados entre a infraestrutura de origem e o usuário final.

Para empresas que atendem usuários distribuídos geograficamente, essa relação se agrava com o crescimento: mais usuários significam mais conteúdo entregue, mais transferência de dados e mais custo.

Em escala, os custos de egress podem representar uma parcela surpreendentemente alta do orçamento total de infraestrutura.

A complexidade operacional se acumula

Infraestrutura também custa dinheiro por causa do trabalho necessário para mantê-la funcionando.

À medida que o portfólio de aplicações cresce, as equipes deixam de gerenciar apenas workloads e passam a assumir responsabilidades relacionadas a:

• Planejamento de capacidade
• Configuração de escalabilidade
• Implementação de controles de segurança
• Monitoramento
• Gerenciamento de patches
• Integração entre serviços de entrega e segurança

Nenhuma dessas atividades parece excessiva isoladamente, mas somadas consomem horas de engenharia mês após mês.

Esse custo não aparece na fatura da nuvem: aparece na folha de pagamento, nos atrasos de projetos e na capacidade reduzida dos times para entregar inovação.

Como as plataformas Serverless Edge mudam essa equação

Se arquiteturas centralizadas tendem a gerar custos por meio de capacidade provisionada, entrega centralizada e aumento da responsabilidade operacional, surge uma pergunta natural: o que acontece quando essas premissas deixam de existir?

Plataformas serverless edge executam workloads e processam tráfego em múltiplas localidades próximas dos usuários, em vez de concentrar tudo em algumas poucas regiões centrais.

Os workloads são executados sob demanda, e apenas as requisições que realmente precisam de processamento na origem chegam à infraestrutura centralizada.

Essa diferença arquitetural impacta os três componentes do TCO, não necessariamente porque os preços são menores, mas porque há menos infraestrutura para manter e operar desde o início.

Execução sob demanda reduz capacidade ociosa

Em modelos tradicionais, a infraestrutura precisa estar provisionada antes que o tráfego aconteça. Mesmo com autoscaling, o planejamento de capacidade continua necessário para garantir disponibilidade diante de variações de demanda.

No modelo serverless, os ambientes de execução são ativados quando as requisições chegam e escalam com o uso real, alinhando os custos à demanda efetiva em vez de estimativas de pico.

O offload de tráfego reduz a dependência da origem

Em arquiteturas centralizadas, a maioria das requisições acaba chegando à infraestrutura de origem. Já em modelos distribuídos, grande parte desse tráfego pode ser resolvida antes disso.

Entre os exemplos estão:

• Arquivos estáticos
• Conteúdo em cache
• Regras de roteamento
• Aplicação de políticas de segurança
• Partes da lógica da aplicação

Quanto maior o percentual de tráfego resolvido fora da origem, menor a necessidade de dimensionar a infraestrutura central para atender à demanda total.

O impacto varia conforme o tipo de aplicação e o potencial de cache, mas o princípio permanece o mesmo: reduzir a dependência da origem altera a economia da infraestrutura.

Consolidação de plataforma reduz a sobrecarga operacional

Em muitos ambientes, entrega de conteúdo, segurança, gerenciamento de tráfego, observabilidade e execução são tratados por ferramentas separadas, cada uma com suas próprias configurações, integrações e responsabilidades operacionais.

Plataformas serverless edge consolidadas reduzem essa complexidade, e o benefício vai além da redução de licenças: grande parte do ganho vem do tempo de engenharia recuperado quando há menos sistemas para configurar, integrar e manter.

Arquitetura Centralizada

Usuário → Região Cloud → Aplicação → Resposta

(Infraestrutura provisionada continuamente; a origem processa a maior parte das requisições.)

Arquitetura Distribuída

Usuário → Camada Distribuída → Origem apenas quando necessário → Resposta

(A infraestrutura escala conforme a demanda real; a origem processa apenas uma parcela do tráfego.)

Cloud Centralizada vs. Plataformas Serverless Edge

Analisar arquiteturas apenas pela fatura raramente mostra o cenário completo. À medida que os ambientes crescem, o esforço de engenharia e a responsabilidade operacional passam a ter peso cada vez maior no custo total, e é aí que a arquitetura começa a influenciar a economia muito além do preço dos recursos.

A comparação a seguir apresenta como cloud centralizada e plataformas serverless edge se diferenciam nas três dimensões do TCO. As premissas completas, benchmarks e cálculos detalhados estão disponíveis no framework completo.

Custos de Desenvolvimento

O custo de desenvolvimento envolve muito mais do que escrever código. Ele inclui provisionar ambientes, configurar infraestrutura, preparar pipelines de deploy, integrar serviços de apoio e disponibilizar aplicações em produção.

Ambientes centralizados exigem mais decisões de infraestrutura a cada ciclo de implantação.

Ambientes de execução gerenciada reduzem esse esforço ao abstrair responsabilidades operacionais, e benchmarks indicam reduções de 60% a 70% nas horas de engenharia para provisionamento inicial em comparação com implantações baseadas em servidores.

Veja os Benchmarks de Desenvolvimento no Framework Completo.

Custos de Manutenção

Os benchmarks também indicam reduções significativas no esforço de manutenção quando os ambientes exigem menos provisionamento, atualizações e coordenação de infraestrutura.

Em muitos casos, modelos de execução gerenciada demandam entre 70% e 85% menos horas mensais por aplicação.

As maiores diferenças costumam aparecer em atividades como:

• Provisionamento e escalabilidade
• Implementação de segurança
• Manutenção de sistemas operacionais
• Monitoramento e suporte operacional

Para organizações que administram um número crescente de aplicações, o esforço operacional se torna uma parcela cada vez mais relevante do custo total de propriedade.

Veja as Premissas de Manutenção.

Custos de Infraestrutura

Os custos de infraestrutura são os que mais variam de acordo com o tipo de workload.

Em cenários com alta variabilidade de tráfego e grande potencial de offload, as reduções normalmente ficam entre 20% e 65%, dependendo do padrão de entrega e da capacidade de cache.

Já workloads com demanda mais previsível tendem a apresentar impactos menores.

Em vez de aplicar percentuais genéricos, o framework completo avalia o impacto na infraestrutura considerando fatores específicos do ambiente, como:

• Comportamento do tráfego
• Padrões de entrega
• Cenários de offload
• Dependência da origem

Essa abordagem permite estimativas mais próximas da realidade operacional de cada organização.

Explore os Cenários de Avaliação de Infraestrutura.

Quando as plataformas Serverless Edge geram mais impacto

Nem todo workload obtém os mesmos benefícios de uma arquitetura distribuída.

O impacto depende de fatores como comportamento do tráfego, arquitetura da aplicação, maturidade operacional e estrutura de custos da organização.

De modo geral, o maior ROI costuma aparecer quando várias das condições abaixo estão presentes simultaneamente:

Quando várias dessas características se combinam, diferentes componentes de custo são impactados ao mesmo tempo: a demanda por infraestrutura diminui, a responsabilidade operacional se reduz e os ciclos de desenvolvimento ficam mais rápidos porque o provisionamento deixa de ser um gargalo recorrente.

Alguns workloads tendem a obter ganhos mais limitados. Ambientes de processamento de longa duração, workloads otimizados para execução contínua de compute ou sistemas que dependem de forte coordenação de estado centralizado podem se beneficiar de uma camada distribuída para entrega e resiliência, mas com impacto menor no custo total.

O objetivo não é eliminar a infraestrutura centralizada em todos os cenários, mas reduzir o quanto ela precisa participar de cada requisição.

Conclusão

A execução distribuída introduz uma nova forma de pensar os custos de infraestrutura. Em vez de manter capacidade continuamente disponível para absorver variações de demanda, esse modelo desloca parte da operação para mecanismos de execução e entrega que escalam com o uso real.

Isso não significa que uma arquitetura seja automaticamente melhor que a outra. Muitos workloads continuam se beneficiando de ambientes centralizados, dependendo de requisitos de desempenho, modelos de consistência e características específicas da aplicação. Mas à medida que os sistemas crescem, as premissas do provisionamento centralizado passam a pesar cada vez mais sobre os custos.

Nesse ponto, a comparação entre cloud centralizada e plataformas serverless edge deixa de ser sobre onde as aplicações rodam e passa a ser sobre como a infraestrutura é consumida.

O que leva a uma pergunta mais útil do que simplesmente “qual opção é mais barata?”: qual arquitetura gera menos custo para a forma como a sua organização realmente opera?

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Este artigo apresentou o modelo de análise. O whitepaper completo expande essa comparação com premissas de benchmark, cenários de avaliação e orientações práticas para estimar o impacto de diferentes arquiteturas em diversos perfis de aplicação.

O que você encontrará no material

• Fórmulas de cálculo para todos os componentes do TCO
• Metodologia e premissas dos benchmarks
• Cenários de avaliação de infraestrutura
• Modelagem de offload de tráfego
• Comparações entre diferentes tipos de workload
• Considerações para migração
• Planilha prática para análises internas

Utilize esse framework para entender não apenas onde os custos existem hoje, mas também como diferentes modelos operacionais alteram a forma como esses custos são gerados ao longo do tempo.

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