Como o Object Storage em Infraestrutura Distribuída Redefine a Economia da Nuvem

Modelos tradicionais de storage em nuvem (S3, GCS, Azure Blob) cobram sempre que objetos saem da sua região. Essa topologia de cobrança transforma a entrega global em um imposto recorrente: egress de origem, origin fills de CDN, replicação cross-region e transferências interserviços se combinam em linhas de custo voláteis e frequentemente dominantes.

Object Storage em uma infraestrutura distribuída inverte essa equação: objetos residem mais próximos dos usuários. O resultado é estrutural, não incremental — implementações típicas reportam uma redução de 30% a 80% no egress de origem e cross-region, offload dramático da origem, consolidação de entrega e compute, e contas muito mais previsíveis.

Este artigo sintetiza métricas representativas, transformação empresarial e as compensações técnicas que você deve avaliar. Leia isto se você quer parar de aceitar o egress como inevitável e começar a redesenhar sua topologia de dados para escala global e custos previsíveis.

Por que isso importa?

Equipes de FinOps são boas em fazer rightsizing de instâncias e saving plans. No entanto, um dos drivers de custo de crescimento mais rápido e menos compreendido é o movimento de dados. De forma conservadora, empresas gastam dezenas de bilhões anualmente em egress evitáveis, transferência cross-region e cobranças de replicação em nuvens públicas. A questão não é a engenharia ruim — é a topologia.

Em um modelo centralizado, uma única requisição de usuário geralmente cria múltiplos eventos faturáveis:

• Cliente → CDN (cache miss) → Armazenamento de origem → Compute de origem para transformações → Resposta.

Cada hop pode produzir cobranças de largura de banda, taxas de transferência cross-service e retransmissões que multiplicam os bytes na rede. Multiplique isso por milhões de requisições e dezenas de regiões, e os totais se tornam grandes e imprevisíveis.

O Object Storage distribuído muda a física do sistema: ao armazenar e processar objetos nos mesmos locais que atendem aos usuários, a maioria das requisições é satisfeita localmente e nunca toca a origem. Consequentemente, os custos de cache fills, transferências cross-region e egress interserviços caem drasticamente ou desaparecem.

Impactos quantificáveis: intervalos realistas e suas variáveis

Em múltiplas análises e migrações empresariais, os benefícios práticos se enquadram em intervalos repetíveis. No entanto, esses intervalos são representativos — e seus resultados reais dependerão muito do perfil de tráfego, distribuição geográfica, tamanho do objeto, cacheabilidade e mix de leitura/escrita.

• Redução de Egress (origem / cross-region): 30%–80% (maior para ativos globalmente distribuídos e com alta intensidade de leitura (read-heavy)).
• Offload de Origem: o tráfego de leitura de origem geralmente cai de $\approx 70\%$ de dependência para 3–10%, permitindo frotas otimizadas para leitura menores.
• Custos de Replicação: efetivamente eliminados para disponibilidade global de leitura onde a plataforma fornece distribuição nativa (sujeito a restrições de residência de dados).
• Redução da Fatura de CDN: 30%–50% para ativos estáticos de alto volume devido a menos cache fills e uma camada de entrega unificada.
• Eficiência de Largura de Banda: 10%–20% menos bytes totais transferidos ao reduzir repetições (retries), downloads parciais e retransmissões.
• Previsibilidade de Custos: a variação mês a mês geralmente cai 60%–80% em relatórios empresariais.

Esses intervalos são direcionais e devem ser validados por meio de um piloto que meça leituras de origem, GBs de egress e taxas de acerto de cache antes e depois da migração.

Uma Transformação na América Latina

Marisa, a maior rede de moda feminina do Brasil, com vendas digitais ultrapassando 70% via aplicativo. O crescimento exponencial exigia uma tecnologia capaz de reduzir latência e custos de infraestrutura, ao mesmo tempo que viabilizava caching avançado e otimização de milhões de imagens de alta resolução.

Ações Tomadas (Uso de Object Storage Distribuído):

• Migração para Azion, utilizando Data Centers distribuídos por todo o Brasil.
• Implementação do Image Processor para otimização, conversão e manipulação de milhões de imagens em tempo real.
• Configuração de Cache customizável para elementos estáticos e dinâmicos.
• Uso de Application Accelerator e Rules Engine para controle granular de APIs.

Resultados Principais (em 6 Meses):

• Offload de Origem: 85% dos dados são entregues em pontos mais próximos do usuário.
• Economia de Dados: Mais de 730 TB em dados transferidos sem impactar a origem e 4,3 TB de largura de banda economizados por dia (via Image Processor).
• Performance: Ganho significativo em métricas web vitals como First Contentful Paint, Speed Index e Time to Interactive.
• Impacto no Negócio: Taxa de conversão do App 50% acima da web e crescimento de 96% nas vendas online.

Por Que o Storage Distribuído Vence?

O benefício não é meramente um caching melhor — é mudar onde os objetos e o compute residem.

Arquitetura Tradicional

Topologia típica

• Armazenamento centralizado em 1–2 regiões
• CDN apenas entregando conteúdo; cada miss exige preencher a origem
• Pipelines de replicação para alta disponibilidade
• Transformações (thumbnails, manifests, compactações etc.) sempre executadas na origem

Custos e problemas resultantes

• Egress recorrente devido a origin fills
• Replicação inter-regiões gerando custos adicionais
• Transferências entre serviços (storage ↔ compute) impactando a fatura
• Escalonamento forçado em picos e cache stampedes
• Mais componentes, mais hops, mais linhas imprevisíveis na fatura
  

Arquitetura Distribuída

Topologia ideal

• Upload único que distribui objetos globalmente
• Compute distribuído co-localizado com o storage
• Entrega, armazenamento, cache e transformações no mesmo plano de execução
• Arquivamento frio opcional em buckets regionais

Benefícios estruturais

• Misses raros: a maioria das requisições é atendida localmente
• Pipelines de replicação deixam de existir
• Transformações executadas próximas dos objetos, sem transferências cruzadas
• Menos componentes, menos hops e menos superfícies de cobrança → Resultados: faturas mais estáveis, previsíveis e limpas

Fluxos técnicos (exemplos simplificados)

Traditional (S3 + CDN):

aws s3 cp asset.jpg s3://my-bucket/assets/asset.jpg --region us-east-1

# CDN request triggers origin fill on first miss
GET https://cdn.example.com/assets/asset.jpg   # CDN -> S3 (egress)

Object Storage (upload once, serve locally):

curl -X PUT "https://edge.example.com/v1/storage/assets/asset.jpg" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" --data-binary @asset.jpg

# Client request served from nearest POP (no origin egress)
GET https://edge.example.com/assets/asset.jpg

Alavancas de Custo Concretas

1. Menor transferência de dados (Egress) por design
2. Offload massivo da origem → Cloud footprint menor
3. Sem pipeline de replicação multi-região
4. Custos de CDN Reduzidos (entrega + storage unificados)
5. Menor latência → menos retries → menos largura de banda
6. Economia com Compute Offload
7. Menos fornecedores, menor TCO
8. Faturas estáveis e previsíveis mês a mês

Como Avaliar e Pilotar (Checklist Prático)

1. Faça o perfil do seu tráfego
   • Divida as porcentagens de leitura/write, volume de requisições por região e cacheabilidade.
   • Identifique ativos de alto volume (imagens, chunks de vídeo, firmware) e conteúdo dinâmico/semi-dinâmico.
     
2. Quantifique os custos de Origin-Fill e Egress
   • Meça GBs de leitura de origem, transferências cross-region e CDN origin fills dos últimos 3–6 meses.
   • Inclua overhead de retry e download parcial sempre que possível.
     
3. Escolha um piloto pequeno e de alto impacto
   • Comece com ativos estáticos ou semi-dinâmicos (imagens, JS/CSS, thumbnails).
   • Mova transformações (redimensionamento/conversão de formato de imagem) para functions rodando mais perto do usuário.
     
4. Instrumente e compare
   • Rastreie a redução de leitura de origem, economia de egress por GB, latência, taxa de acerto de cache e variância mensal.
   • Compare eventos de autoscaling, contagem de instâncias e taxas de erro/retry antes/depois.
     
5. Valide a conformidade e necessidades operacionais
   • Confirme residência de dados, controle de acesso, logging, tiering de ciclo de vida e SLAs.
   • Defina a estratégia de arquivamento (ex: tier para S3/GCS/Azure Blob para dados frios, se necessário).
     
6. Itere e expanda
   • Uma vez que o storage e as transformações centrais rodem em uma infraestrutura distribuída, adicione personalização, testes A/B e outras operações dinâmicas executadas mais perto do usuário.

Arquitetura > Otimização

Muitas equipes extraem economias de arquiteturas centralizadas ajustando caches, TTLs ou negociando descontos de egress. Essas técnicas ajudam, mas otimizam uma topologia custosa. Storage na borda — ou, mais precisamente, object storage em infraestrutura distribuída — é uma mudança arquitetural que altera o fundamento econômico: torne as requisições locais em vez de pagar repetidamente para mover dados entre regiões.

Se o seu negócio é globalmente distribuído, intensivo em leitura (read-heavy) e sensível a custos variáveis de egress, a decisão é quando, e não se, redesenhar sua topologia de dados. Os early adopters não estão apenas economizando dinheiro hoje — estão construindo vantagens de longo prazo em margem, desempenho e velocidade de entrada no mercado.