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Best practice e strumenti per ottimizzare i costi AWS
Scopra le best practice per l'ottimizzazione dei costi AWS: dal right-sizing all'automazione, pratiche FinOps ed esempi reali per ridurre la spesa cloud.
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Per ottimizzare i costi AWS, è fondamentale eliminare gli sprechi e sfruttare al massimo i modelli di sconto. Il primo passo è attivare il servizio gratuito AWS Cost Optimization Hub per consolidare le raccomandazioni operative su tutti gli account, combinandolo con AWS Compute Optimizer per il right-sizing delle istanze EC2 e dei volumi EBS in base ai pattern di utilizzo analizzati con il machine learning. Da lì, si possono aggiungere quick win e commitments a lungo termine per allineare l'investimento in AWS ai risultati di business.
Utilizzando AWS per eseguire i workloads, non è necessario acquistare server in anticipo, attendere settimane per la consegna o dimensionare la capacità "per sicurezza". Al contrario, AWS rende più semplice la flessibilità: se il traffico aumenta, si può aumentare la capacità; se la domanda è bassa, la si può ridurre. Questa stessa flessibilità, però, aumenta il rischio che i costi crescano fino a sfuggire al controllo.
Ecco perché l'ottimizzazione dei costi AWS è importante oggi più che mai.
Molte aziende migrano al cloud aspettandosi di spendere meno rispetto alla gestione dei propri data center: può essere vero, ma non lo è sempre, a causa dell'over-provisioning "per sicurezza" delle applicazioni real-time, di una comprensione errata dei modelli di pricing o di team che creano risorse e poi se ne dimenticano. Il risultato è che i costi diventano imprevedibili.
Un equivoco molto diffuso è che l'ottimizzazione dei costi AWS coincida con la riduzione dei costi. Non è così. Ottimizzare i costi AWS significa allineare l'investimento in AWS ai risultati di business. Non serve l'infrastruttura più economica: serve l'infrastruttura migliore per prestazioni ottimali al miglior prezzo.
AWS riconosce questo equilibrio, e non a caso l'AWS Cost Optimization è uno dei sei pilastri dell'AWS Well-Architected Framework. Il framework incoraggia i team a ragionare non solo in termini di uptime ed efficienza, ma anche a progettare architetture attente ai costi fin dall'inizio
Tattiche quick win:
- Eliminare gli asset inutilizzati: rimuovere i volumi EBS inattivi, gli Elastic IP non associati e gli snapshot dimenticati.
- Arrestare le risorse non di produzione: utilizzare AWS Instance Scheduler per spegnere le istanze di sviluppo e staging fuori orario e nei weekend.
- Policy di lifecycle S3: spostare i dati meno recenti e raramente consultati da S3 Standard a S3 Standard-IA o S3 Glacier per ridurre i costi di storage.
Tattiche strategiche a lungo termine:
- Passare a Graviton: migrare i workloads su istanze AWS Graviton (basate su ARM) per ottenere miglioramenti significativi del rapporto costo-prestazioni.
- Sfruttare le opzioni di acquisto: sottoscrivere gli AWS Savings Plans per il compute prevedibile e utilizzare le istanze EC2 Spot per i workloads fault-tolerant, con risparmi fino al 90%.
- Implementare la cost allocation: taggare le risorse con rigore e monitorarle con AWS Cost Explorer per capire esattamente dove va a finire il budget.
Anche gli strumenti e le leve per controllare la spesa sono maturati. I servizi nativi oggi segnalano automaticamente le risorse inattive e i risparmi prioritari, le istanze Graviton basate su ARM sono diventate uno standard per il rapporto costo-prestazioni e commitments flessibili come i Savings Plans coprono sia il compute sia i database. Per ottenere il massimo valore oggi occorre combinare queste opzioni moderne, anziché affidarsi a una singola tattica.
Nota della redazione: articolo aggiornato per riflettere le più recenti istanze Graviton4, le nuove funzionalità di AWS Compute Optimizer e del Cost Optimization Hub e le indicazioni correnti su Savings Plans e tiering dello storage al 2026.
I modelli di pricing di AWS
Un passaggio fondamentale nell'ottimizzazione dei costi AWS riguarda i modelli di pricing di AWS. In AWS sono disponibili diverse opzioni.
| Modello di pricing | Come funziona | Ideale per | Risparmio |
|---|---|---|---|
| On-Demand | Si paga a ore (o a secondi, a seconda del servizio) senza alcun impegno a lungo termine. | Workloads a breve termine, imprevedibili o nuovi, il cui utilizzo è difficile da stimare. | L'opzione più flessibile, ma anche la più costosa sul lungo periodo. |
| Reserved Instances (RI) | Ci si impegna a utilizzare il servizio (es. EC2, RDS) per 1 o 3 anni in cambio di uno sconto. | Applicazioni stabili (database, servizi backend). | Fino a circa il 75% in meno rispetto all'On-Demand. |
| Savings Plans | Ci si impegna a un consumo costante in $/ora per 1 o 3 anni, con più flessibilità rispetto alle RI. | Workloads stabili su EC2, Fargate o Lambda. | Risparmi fino al 72% circa. |
| Spot Instances | Si utilizza la capacità inutilizzata di AWS a forte sconto; le istanze possono essere interrotte con breve preavviso. | Job batch, CI/CD, analytics, ML, applicazioni fault-tolerant. | Risparmi fino al 90% circa. |
| Dedicated Hosts / Instances | Server fisici dedicati per requisiti di compliance o licensing. | Settori altamente regolamentati o workloads che richiedono isolamento completo. | Più costosi, ma necessari in determinati casi. |
Quale modello usare e quando?
-> Le Reserved Instances o i Savings Plans hanno senso per workloads in esecuzione continua durante tutta la giornata, come database di produzione, sistemi ERP o servizi backend core. Bloccano la capacità a un prezzo scontato.
-> Le Spot Instances sono una scelta intelligente se l'applicazione tollera le interruzioni (come l'elaborazione batch dei dati o il rendering video). Fanno risparmiare moltissimo, ma bisogna ricordarsi di progettare per la resilienza.
-> L'On-Demand con l'Auto Scaling è la scelta più sicura per i workloads che fluttuano (come accade nell'e-commerce durante i saldi, ecc.). Non si paga nulla in anticipo: si paga solo per le risorse effettivamente utilizzate.
L'approccio migliore consiste nel combinare i modelli di pricing in base alle esigenze dei workloads. Questa strategia ibrida evita di spendere troppo, mantenendo al tempo stesso l'agilità offerta da AWS.
I pilastri dell'ottimizzazione dei costi AWS
Il pilastro AWS Cost Optimization è uno dei sei pilastri dell'AWS Well-Architected Framework. Non riguarda soltanto la riduzione dei costi: riguarda il modo di spendere il denaro per massimizzare il valore mantenendo prestazioni, affidabilità e sicurezza.
Questa sezione si concentra sui principi di progettazione fondamentali: la mentalità e la filosofia alla base dell'ottimizzazione dei costi.
L'ottimizzazione dei costi AWS si articola in cinque principi di progettazione:
1. Implementare il Cloud Financial Management
È necessario costruire una cultura della responsabilità finanziaria. Ogni team, dagli Engineers al reparto finance, dovrebbe comprendere, misurare e gestire tutti i costi cloud come parte delle proprie attività quotidiane.
2. Adottare un modello a consumo
Pagare solo ciò che si usa. È importante aumentare o ridurre l'utilizzo in base alla domanda effettiva, per evitare sprechi.
3. Misurare l'efficienza complessiva
Occorre valutare costantemente con quale efficienza i sistemi generano risultati di business rispetto al loro costo. Trovare il modo di ottenere di più con meno, senza penalizzare le prestazioni.
4. Smettere di spendere in attività a basso valore aggiunto
Non gestire componenti che non offrono un beneficio diretto al business. In questo modo i team possono concentrarsi sulla creatività e sui risultati organizzativi, invece che su attività di routine che richiedono manutenzione.
5. Analizzare e attribuire la spesa
Monitorare e ripartire con chiarezza la spesa tra team, progetti o prodotti. Questa trasparenza consente di capire dove il denaro viene speso bene e su quali progetti è possibile ottimizzare ottenendo il massimo impatto.
L'ottimizzazione dei costi AWS non è un'attività una tantum: è una mentalità e una pratica che garantisce che ogni dollaro speso su AWS sia direttamente legato al valore di business.
Bonus: esplori AWS Cost Optimization Hub e i Well-Architected Labs per scoprire le opportunità di ottimizzazione dei costi.
Le best practice per l'ottimizzazione dei costi AWS
Vediamo insieme le strategie di ottimizzazione dei costi AWS:
Right-sizing e utilizzo efficiente delle risorse
Uno dei modi più efficaci per implementare l'ottimizzazione dei costi AWS è il right-sizing unito a un utilizzo efficiente delle risorse.
1. Ottimizzare il compute
I workloads di compute possono essere workloads EC2, funzionalità ECS, configurazioni EKS o esecuzioni di funzioni AWS Lambda, e trovare la dimensione giusta è fondamentale. Si parte identificando i workloads costantemente sottoutilizzati o in over-provisioning. AWS mette a disposizione diversi strumenti utili, come Compute Optimizer e Trusted Advisor, che mostrano workloads e pattern di utilizzo e forniscono raccomandazioni su tipi e dimensioni delle istanze. Oltre a questi, DoiT Cloud Intelligence™ offre una visibilità di livello FinOps su costi, prestazioni e affidabilità dei workloads, aiutando a individuare gli sprechi nascosti, mappare la spesa sugli obiettivi di business e prendere decisioni di right-sizing più intelligenti.
AWS Compute Optimizer è diventato notevolmente più potente. Ora genera raccomandazioni sulle risorse inattive anche per servizi aggiuntivi come le tabelle provisioned di DynamoDB, ElastiCache, MemoryDB, DocumentDB e gli endpoint SageMaker, e supporta regole di automazione in grado di eliminare i volumi EBS non associati e aggiornarli all'ultima generazione con cadenza ricorrente. Per i workloads ciclici, è inoltre possibile estendere la finestra di analisi ben oltre le due settimane predefinite, senza costi aggiuntivi, per un right-sizing più affidabile.
PerfectScale aiuta analizzando continuamente i workloads su tutti i cluster e suggerendo in tempo reale le esatte regolazioni di right-sizing, garantendo prestazioni ottimali ed efficienza dei costi senza interventi manuali.
2. Ottimizzazione dello storage
Senza ottimizzazione, lo storage può rappresentare una quota significativa del budget. Le strategie chiave sono:
Tier S3: utilizzare Standard per i dati ad accesso frequente, Infrequent Access (IA) per i dati raramente consultati, Glacier o Glacier Deep Archive per l'archiviazione a lungo termine e Intelligent-Tiering per lo spostamento automatico degli oggetti tra i tier.
Configurare policy di lifecycle S3 per spostare i dati meno recenti e raramente consultati da S3 Standard a S3 Standard-IA o S3 Glacier, riducendo i costi di storage, e utilizzare Intelligent-Tiering quando i pattern di accesso sono imprevedibili.
Volumi EBS: preferire gp3 a gp2 per ottenere prestazioni migliori spendendo meno. Implementare policy di lifecycle per garantire che gli snapshot inutilizzati vengano eliminati o archiviati.
Ottimizzando lo storage, i team riducono la spesa superflua mantenendo al tempo stesso i dati disponibili quando servono. Questo approccio è parte integrante dell'ottimizzazione dei costi AWS, poiché lo storage può rappresentare una percentuale elevata delle fatture cloud.
Per i bucket con pattern di accesso misti o imprevedibili, attivare S3 Intelligent-Tiering riduce solitamente i costi di storage del 30-50% senza alcuna modifica al modo in cui le applicazioni accedono ai dati, perché gli oggetti si spostano automaticamente tra i tier e i tier principali non prevedono costi di recupero. Riservare le regole di lifecycle manuali verso Glacier ai dati il cui pattern di accesso è prevedibile con certezza.
3. Ottimizzazione dei database
I database sono un'altra area importante per il right-sizing:
RDS / Aurora: scegliere la dimensione di istanza corretta, valutare Aurora Serverless per i workloads variabili e abilitare l'auto-scaling ovunque possibile.
Per la spesa database in commitment, gli AWS Database Savings Plans offrono oggi un'alternativa alle tradizionali Reserved Instances RDS, e migrare i motori RDS idonei a istanze basate su Graviton può garantire un rapporto prezzo-prestazioni migliore di quasi il 29%, con un semplice intervento in finestra di manutenzione e senza alcuna migrazione dei dati.
DynamoDB: utilizzare On-Demand per i workloads fluttuanti, oppure capacità provisioned con auto-scaling per i workloads costanti.
Altre offerte database di AWS: anche i workloads che utilizzano Redshift, ElastiCache, OpenSearch o DocumentDB andrebbero esaminati per individuare opportunità di right-sizing. Questi servizi supportano scaling, dimensionamento basato sul workload, tiering e funzionalità di auto-pausa utili per ridurre i costi delle risorse inattive.
Generare report dettagliati di costo e utilizzo per RDS e AWS Glue per monitorare correttamente la spesa per singolo database o job.
Verificando regolarmente le risorse e applicando le raccomandazioni di right-sizing, è possibile eliminare queste perdite silenziose di budget.
4. Auto Scaling per il compute
Lo scaling automatico non solo fa risparmiare, ma migliora anche prestazioni e affidabilità delle applicazioni. È una componente centrale dell'ottimizzazione dei costi AWS perché previene l'over-provisioning di risorse che in realtà non servono.
Gli Auto Scaling Group (ASG) consentono alle istanze EC2 di scalare verso l'alto o verso il basso in base a CPU, memoria o metriche personalizzate.
Il Kubernetes Cluster Autoscaler regola automaticamente il numero di nodi del cluster Kubernetes in base ai pod in attesa. Quando i pod non possono essere schedulati per risorse insufficienti, l'autoscaler aggiunge nodi; quando i nodi risultano sottoutilizzati, li rimuove.
KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaling) scala i pod in base a eventi o alla lunghezza delle code in EKS, garantendo che sia in esecuzione solo il necessario.
Il Lambda Concurrency Scaling determina automaticamente la capacità di esecuzione necessaria per soddisfare la domanda senza over-provisioning.
Karpenter è un motore di autoscaling più avanzato per Kubernetes su AWS. Karpenter prende decisioni in tempo reale per avviare i tipi di istanza più adatti in base ai requisiti dei pod. Può combinare Spot, On-Demand e più famiglie di istanze, consentendo uno scaling più rapido e risparmi consistenti.
5. Architetture event-driven
L'architettura event-driven è un'altra leva fondamentale per gestire i costi:
-> I sistemi rispondono agli eventi anziché essere "sempre attivi".
-> Workloads come l'elaborazione dei dati, l'elaborazione di immagini o video e gli eventi IoT vengono eseguiti solo quando attivati.
-> Questo approccio riduce la spesa "a vuoto", allineando l'utilizzo alle reali esigenze di business.
Servizi serverless come AWS Lambda, Fargate e Step Functions vengono fatturati per singola richiesta, eliminando i costi delle risorse inattive. Conviene sfruttare l'architettura serverless, perché è uno dei modi più efficaci per ottimizzare i costi in AWS.
6. Automatizzare i workloads non di produzione
Gli ambienti non di produzione (dev, test, staging) spesso restano attivi inutilmente 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Con CloudFormation o Step Functions è possibile automatizzare lo spegnimento delle risorse fuori orario e pianificare l'avvio/arresto di EC2, RDS e altre risorse in base agli orari di lavoro.
Questa semplice azione può ridurre significativamente una parte della spesa cloud ed è un passaggio imprescindibile per l'ottimizzazione dei costi AWS.
Oltre alla pianificazione, eliminare con cadenza regolare gli asset inutilizzati: volumi EBS inattivi, Elastic IP non associati e snapshot dimenticati accumulano costi in modo silenzioso e sono tra i quick win più immediati in qualsiasi iniziativa di ottimizzazione dei costi AWS.
7. Cost allocation e tagging
È opportuno imporre il tagging per la cost allocation. Ogni risorsa dovrebbe includere metadati come team o owner (es. marketing, data engineering), nome del progetto o dell'applicazione e ambiente (dev, test, staging, prod).
AWS mette a disposizione le tag policy per applicare gli standard di tagging a livello di account. Se implementati correttamente, i tag consentono di suddividere i costi per owner e finalità. Un tagging adeguato trasforma le fatture grezze in insight concreti, rendendo possibile misurare l'ottimizzazione dei costi AWS a livello di team.
8. Report dettagliati di costo e utilizzo
Per una visibilità approfondita, attivare gli AWS Cost and Usage Reports (CUR). Il CUR fornisce dettagli a livello di singola voce, consentendo di analizzare la spesa per servizi specifici come RDS o Glue. Con il CUR è possibile rispondere a domande come: "Quali team consumano la maggior quantità di risorse? Ci sono workloads che sforano sistematicamente il budget?", ecc.
9. Budget e dashboard
AWS Budgets: consente di impostare soglie e di ricevere avvisi quando l'utilizzo o la spesa superano il budget.
AWS Cost Explorer: consente di visualizzare i trend di sprechi e picchi di costo.
Dashboard di Amazon QuickSight: integrano i dati del CUR per creare report destinati al finance.
Questi strumenti rendono l'ottimizzazione dei costi AWS un'attività collaborativa, in cui Engineers e team finanziari vedono gli stessi dati in tempo reale.
L'AWS Cost Optimization Hub consolida le raccomandazioni di Compute Optimizer, Trusted Advisor e Cost Explorer in un unico elenco ordinato per priorità con il risparmio annuo stimato, e ora supporta il download diretto in CSV, così i team possono condividere le raccomandazioni o caricarle negli strumenti di reporting. Diventa così più semplice per engineering e finance esaminare e attuare le stesse opportunità di risparmio prioritarie, senza gestire tre processi di revisione separati.
10. Governance vs. velocità (mentalità FinOps)
Troppa governance rallenta la velocità e l'innovazione, ma troppo poca genera caos e spese inutili. L'equilibrio sta in una mentalità FinOps, in cui gli Engineers hanno la ownership dei costi delle risorse che creano e i team finance forniscono guardrail, budget e accountability.
Le due parti collaborano per allineare correttamente la spesa cloud ai risultati di business. Questo approccio culturale e la mentalità FinOps aiutano a fare dell'ottimizzazione dei costi AWS una pratica continuativa, integrata nelle attività quotidiane.
11. Sicurezza e ottimizzazione dei costi
La sicurezza dovrebbe sempre far parte della strategia di ottimizzazione dei costi AWS. Un solo incidente di sicurezza può azzerare anni di risparmi. Conviene implementare AWS Key Management Service (KMS) per la crittografia e applicare le best practice IAM, tra cui privilegio minimo, MFA e separazione dei ruoli. Inoltre, servizi come CloudTrail, GuardDuty e Security Hub aiutano a rilevare i problemi in anticipo e a ridurre i costi nascosti di audit manuali o attività di ripristino post-incidente.
12. Operations e ottimizzazione dei costi
Operations carenti generano sprechi. Un'istanza EC2 dimenticata, un cluster RDS mal configurato o snapshot inutilizzati possono aggiungere migliaia di dollari di spesa superflua. L'eccellenza operativa - automazione, tagging e monitoraggio - riduce questo rischio.
L'automazione è particolarmente utile in questo ambito. Con Terraform o AWS CloudFormation, l'infrastruttura viene distribuita in modo coerente e le risorse obsolete vengono rimosse. Automatizzando le attività quotidiane si riducono gli errori umani, si accelerano i deployment e si prevengono le dispersioni di spesa.
13. Affidabilità
L'affidabilità previene gli sprechi causati dai downtime non pianificati. Ogni minuto di interruzione non solo incide sulla fiducia dei clienti, ma aggiunge anche costi nascosti come penali SLA e opportunità di business perse.
Consigliamo di adottare un design resiliente attraverso deployment multi-AZ e multi-Region, failover automatizzato e scaling event-driven. Strumenti come KEDA con EKS Pod Identity permettono di scalare i workloads solo quando esiste una domanda effettiva, riducendo al contempo la capacità inattiva senza rischiare interruzioni.
Affidabilità e ottimizzazione dei costi AWS vanno di pari passo. All'inizio la ridondanza può sembrare costosa. Tuttavia, confrontando i costi del downtime con quelli della ridondanza, l'affidabilità in genere fa risparmiare più di quanto costi.
14. Costruire una cultura attenta ai costi
Costruire una cultura attenta ai costi è uno dei modi più efficaci per rendere sostenibile nel tempo l'ottimizzazione dei costi AWS. La best practice consiste nell'integrare i KPI di costo direttamente nel workflow di engineering, così che gli sviluppatori mantengano la consapevolezza e possano vedere le implicazioni finanziarie delle decisioni di design e deployment. Sessioni periodiche di revisione dei costi mantengono i team allineati sugli obiettivi di ottimizzazione ed evidenziano nuove aree di risparmio.
Strumenti avanzati di ottimizzazione dei costi
Ecco alcuni strumenti utilizzabili per un'ottimizzazione avanzata dei costi:
1. PerfectScale
PerfectScale integra AWS monitorando continuamente i workloads su cluster e ambienti diversi. Può suggerire regolazioni automatizzate di right-sizing e scaling, aiutando i team a implementare elasticità e automazione senza attriti. Con PerfectScale i team ottengono un'ottimizzazione dei costi AWS più accurata riducendo al minimo l'intervento manuale. Aiuta a ridurre i costi di Kubernetes fino a circa il 50%.
2. Spot.io
Spot.io offre automazione per il compute e l'infrastruttura Kubernetes (es. Elastigroup, Ocean). Aiuta a gestire le Spot Instances, adattare l'infrastruttura alla domanda, ottimizzare a livello di VM/container e gestire le strategie di commitment.
3. CloudZero
CloudZero offre cost intelligence: mappa la spesa cloud sulle metriche di business (funzionalità, clienti, team). Evidenzia le anomalie, fornisce suddivisioni che vanno oltre i tag e aiuta Engineers e finance a capire come i costi si traducano in valore di business.
4. nOps
nOps è una piattaforma FinOps e di ottimizzazione strettamente integrata con AWS. Automatizza la gestione di Reserved Instances / Savings Plans e la pulizia delle risorse inattive, ottimizza i cluster container e aiuta ad allineare la spesa agli obiettivi.
Quando valutare strumenti esterni?
Conviene valutare l'aggiunta di strumenti esterni quando l'ambiente include scenari multi-cloud, un uso intensivo di Kubernetes o quando l'organizzazione sta maturando in ambito FinOps. Gli strumenti nativi di AWS sono validi, ma le piattaforme esterne aggiungono visibilità cross-cloud, insight più approfonditi sui costi di container e K8s, automazione avanzata e modellazione dei costi a livello di business, che vanno oltre ciò che è possibile fare con i soli strumenti integrati di AWS.
Graviton4 e i moderni commitments di acquisto
Uno dei cambiamenti più importanti nell'ottimizzazione dei costi AWS è la maturità di Graviton, la famiglia di processori basati su ARM di Amazon. Le più recenti famiglie di istanze Graviton4 (come m8g, c8g e r8g) hanno raggiunto la disponibilità generale in tutte le principali region e offrono prestazioni di compute per dollaro migliori fino al 30% rispetto alla generazione precedente, con una larghezza di banda di memoria decisamente superiore sulle istanze ottimizzate per la memoria. La maggior parte dei workloads Linux migra con modifiche minime al codice, il che rende questa una delle leve a minor attrito disponibili.
I risparmi si moltiplicano quando Graviton viene abbinato al giusto modello di acquisto. I Compute Savings Plans offrono ancora uno sconto di circa il 66% per il compute flessibile, mentre gli EC2 Instance Savings Plans arrivano fino a circa il 72% per le famiglie in commitment, e le Spot Instances continuano a garantire risparmi fino al 90% per i workloads fault-tolerant. La strategia pratica: coprire con i Savings Plans i workloads stabili di base, spostare le attività stateless e batch su Spot e trasferire quanto più compute possibile su Graviton.
AWS ha inoltre ampliato le opzioni di commitment oltre il compute. I Database Savings Plans affiancano ora le Reserved Instances per i workloads RDS prevedibili, e una vista dedicata ai risparmi Graviton aiuta i team a individuare i migliori candidati alla migrazione. È trattando la scelta dell'istanza e il modello di acquisto come un'unica decisione combinata, anziché come due decisioni separate, che oggi si ottengono i risparmi più consistenti e duraturi.
Case study
Gli esempi seguenti dimostrano come l'attenzione a storage, compute e scelta dei workloads possa generare risparmi sostanziali:
a. Migrare i volumi da gp2 → gp3
Un esempio di AWS mostra che passare i volumi EBS da gp2 a gp3 può ridurre i costi fino al 20% per GB. Poiché gp3 permette di configurare separatamente IOPS e throughput (senza over-provisioning dello storage), molti clienti ottengono risparmi significativi senza alcuna perdita di prestazioni.
b. Right-sizing delle istanze RDS
Wabtec ha utilizzato AWS Compute Optimizer per analizzare e ottimizzare le proprie istanze RDS. Mettendo in pratica le raccomandazioni ricevute, ha ottimizzato il 40% del gruppo pilota, con risparmi di costo molto evidenti.
c. Utilizzare le Spot Instances
Le Spot Instances possono garantire risparmi fino al 90% rispetto ai prezzi On-Demand, il che le rende un'ottima opzione per workloads non critici come test, analytics e job batch. Delivery Hero ottiene un risparmio notevole del 70% eseguendo Kubernetes su Spot Instances.
d. Automatizzare l'ottimizzazione del cloud
Il team di Nextonic ha implementato il monitoraggio continuo dei costi cloud, il right-sizing di RDS, la migrazione EBS da gp2 a gp3 e pratiche DevSecOps automatizzate per ridurre gli sprechi e ottimizzare le risorse. Adottando un approccio governance-first e integrando la consapevolezza dei costi nelle pipeline di automazione, ha ottenuto oltre 30.000 dollari di risparmi AWS all'anno.
Ottimizzazione dei costi AWS: un framework passo dopo passo
Qui vedrà come applicare concretamente l'ottimizzazione dei costi nel proprio ambiente: un processo ripetibile, utilizzabile da tutti i team e su tutti i workloads.
Questo è il semplice framework da adottare per l'ottimizzazione dei costi AWS:
1. Valutare
Si parte dalla visibilità. Come già detto, utilizzare i Cost and Usage Reports (CUR), Cost Explorer e l'AWS Cost Optimization Hub. Questi strumenti mostrano con precisione dove va a finire il denaro, fino al livello di servizio, region e tag.
Attivare il servizio gratuito AWS Cost Optimization Hub è il modo più rapido per consolidare le raccomandazioni operative in un unico elenco ordinato per priorità. Combinandolo con AWS Compute Optimizer, che sfrutta i pattern di utilizzo analizzati con il machine learning per il right-sizing di istanze EC2 e volumi EBS, il primo passaggio di risparmio sarà guidato dai dati anziché da supposizioni.
2. Analizzare
Analizzare i servizi principali che compongono la maggior parte della fattura (spesso EC2, RDS e S3). Gli AWS Well-Architected Labs offrono moduli pratici per scomporre la spesa e individuare i pattern.
3. Agire
Intervenire con il right-sizing (EC2, RDS, Auto Scaling), l'ottimizzazione dello storage (migrazione gp2 -> gp3, policy di lifecycle), i modelli di pricing (Spot Instances, Savings Plans, Reserved Instances) e l'automazione (Lambda, scaling event-driven, KEDA con EKS).
4. Evolvere
L'ottimizzazione dei costi non è un progetto da completare una volta sola. AWS consiglia di controllare i costi su base mensile e di apportare modifiche in base all'evoluzione dei workloads.
Questo semplice ciclo Valutare -> Analizzare -> Agire -> Evolvere è la spina dorsale di ogni programma di ottimizzazione dei costi AWS.
In sintesi:
L'ottimizzazione dei costi AWS non è solo un esercizio tecnico, ma una pratica di business continuativa. Il vero valore sta nel trovare l'equilibrio tra costi, prestazioni e affidabilità. Non serve distribuire l'infrastruttura più economica: bisogna farlo in modo da ottenere il massimo valore per ogni dollaro speso.