Equipes de desenvolvimento e FinOps para desenvolvedores nem sempre estão alinhadas, e muitos desenvolvedores têm sentido os efeitos da falta de visibilidade nos gastos com a nuvem. Uma pesquisa recente revelou um desalinhamento entre as equipes de desenvolvimento e as de FinOps, mostrando que mais da metade dos desenvolvedores baseiam suas decisões de compra na nuvem em suposições, devido à falta de informações sobre custos ao longo do ciclo de vida do software.
Em uma entrevista, Martin Reynolds, CTO da Harness, discutiu o relatório FinOps in Focus 2025, que explora os pontos de divergência entre as equipes de desenvolvimento e FinOps. Reynolds destacou que a falta de visibilidade dos custos desde o início do processo de desenvolvimento leva os desenvolvedores a estimarem os gastos na nuvem, sem dados concretos para embasar suas decisões.
A Visibilidade dos Custos na Nuvem
Um dos pontos críticos levantados no relatório é que 55% dos desenvolvedores tomam decisões de compra na nuvem baseadas em “achismos”. Isso acontece porque a visibilidade dos custos, principalmente em ambientes de produção, surge tardiamente no ciclo de vida do software. Os desenvolvedores não conseguem acompanhar os custos desde o design até a implementação, o que dificulta a compreensão do impacto financeiro de suas decisões.
Quando os desenvolvedores fazem estimativas, eles estão basicamente adivinhando o quanto determinado recurso vai consumir, sem dados que sustentem suas previsões. O problema é que o custo não é integrado ao processo desde o início, desde a fase de design. Incluir essa informação desde o começo permitiria tomadas de decisão mais informadas e eficientes.
Outro dado alarmante é que menos da metade dos desenvolvedores têm acesso a dados sobre recursos ociosos na nuvem, como servidores não utilizados ou cargas de trabalho superdimensionadas. Essa falta de informação agrava ainda mais o problema do desperdício de recursos e do aumento desnecessário dos custos.
Essa falta de visibilidade é um grande problema, assim como a dificuldade em identificar recursos ociosos. Afinal, o que parece ocioso agora pode não ser daqui a pouco. Ferramentas de IA podem ajudar muito nessa tarefa, identificando recursos que não são utilizados há um tempo e sugerindo o desligamento automático. A automação e as notificações podem evitar o desperdício de recursos.
Alinhamento Ideal entre Desenvolvedores e FinOps
Para Reynolds, o cenário ideal envolve o compartilhamento de objetivos. As empresas querem ser lucrativas, e os custos com a nuvem são geralmente o segundo maior item de despesa, depois dos salários. É fundamental que as equipes de desenvolvimento compreendam como os custos da nuvem são gerenciados e qual o equilíbrio entre custo e performance das aplicações.
O ideal é que os engenheiros compreendam os custos do software em todas as fases: desenvolvimento, testes e produção. Essa visibilidade, combinada com o entendimento dos objetivos de negócio em relação ao gerenciamento de custos, permite que todos trabalhem alinhados e com os mesmos incentivos.
Uma estratégia eficaz é informar as equipes de produto sobre a receita gerada por seus produtos e estabelecer um limite máximo para os custos da nuvem em relação a essa receita. Isso incentiva a análise do impacto de novas funcionalidades nos custos e a busca por um equilíbrio entre receita e despesas.
Quando os engenheiros estão cientes dos objetivos e do orçamento disponível, eles podem projetar soluções considerando os custos desde o início, sem comprometer a inovação. O objetivo é equilibrar a busca por novas fontes de receita com a eficiência no uso dos recursos da nuvem, evitando desperdícios.
O Papel da Automação e da Inteligência Artificial
A automação é uma das ferramentas mais poderosas para reduzir custos. Automatizar o desligamento de recursos ociosos e de ambientes de teste não utilizados pode gerar economias significativas. Reynolds cita o exemplo de regras que desligam e ligam automaticamente os recursos da nuvem, de forma semelhante ao sistema start-stop de alguns carros.
Ao analisar os dados, muitas equipes se surpreendem ao descobrir que ambientes considerados “sempre em uso” ficam ociosos por longos períodos. Desligar servidores, redes e outros recursos não utilizados pode ter um grande impacto na redução de custos.
A inteligência artificial (IA) adiciona uma nova camada de complexidade ao problema, especialmente quando as equipes começam a experimentar com novas ferramentas e serviços que demandam mais infraestrutura e recursos de computação. É fundamental ter visibilidade dos custos associados ao uso da IA, incluindo o consumo de tokens e a infraestrutura necessária.
É preciso equilibrar a inovação com a eficiência de custos. Os engenheiros adoram experimentar e inovar, mas é importante que eles compreendam o impacto financeiro de suas escolhas. A visibilidade dos custos desde a fase de testes pode ajudar a dimensionar o impacto em larga escala e a tomar decisões mais conscientes sobre o uso da IA.
Para entender melhor como a tecnologia pode auxiliar no seu dia a dia, você pode ler sobre como a Microsoft aprimora TypeScript, aumentando a eficiência dos desenvolvedores.
Em última análise, é essencial promover uma cultura de responsabilidade financeira entre as equipes de desenvolvimento, incentivando a busca por soluções inovadoras que também sejam eficientes em termos de custos. A chave é garantir que todos compreendam o valor que estão entregando aos clientes e o impacto de suas escolhas nos resultados financeiros da empresa.
Primeira: Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.
Segunda: Via SD Times