Ang Isang Gastos sa Teknolohiya na Hindi Mo Sinusukat—Na Makakatipid ng Milyon Kung Ginawa Mo

Isa sa pinakamalaking pagbabagong magaganap sa paglipat sa cloud ay kung paano tayo nagbabayad para sa teknolohiya at mga application. Lumipat ang industriya mula sa all-you-can-process sa isang server na may mga on-premise data center patungo sa isang variable, o utility compute model. Ayon sa isang kamakailang Apptio ulat, nangangahulugan ito na "maaaring mangyari ang mga micro-optimization sa antas ng koponan bawat araw upang baguhin ang hugis ng cloud spend ... Ito ay isang mundo ng OpEx (operational expenses) sa halip na CapEx (capital expenses), ganap na nagbabago kung paano iniuulat ang pananalapi at pinamamahalaan."

Bilang resulta, ang tradisyonal na modelo ng pagkuha para sa mga gastos ay binago, na inilalagay ang kapangyarihan sa paggastos sa mga kamay ng mga inhinyero na nagpapaunlad at namamahala sa mga aplikasyon at imprastraktura na ito nang hindi gaanong isinasaalang-alang kung ano ang ginagastos nito sa kumpanya sa mga gastusin sa pagpapatakbo. Ang lahat ng nagtatrabaho sa mga trenches ng teknolohiya ngayon ay nakatuon sa dito at ngayon para sa kanilang partikular na lugar ng pagmamay-ari, na tinitiyak na ang system ay nagpapatuloy sa bawat araw nang walang outage. Walang nag-iisip tungkol sa: Magagawa ba natin ang ginagawa natin nang mas mabilis, mas mahusay, mas matalino, ibig sabihin, mas mahusay sa loob ng mga aplikasyon at proseso?

Ang Apptio, mga gumagawa ng software na idinisenyo upang tasahin at ipaalam ang halaga ng mga serbisyong IT para sa pagpaplano, pagbabadyet, at pagtataya, ay higit na naglalarawan sa malungkot na katotohanan ng sitwasyong ito bilang "mga inhinyero na gumagawa ng mga pinansiyal na pangako sa cloud na nakakaapekto sa ilalim ng linya ng kanilang mga kumpanya habang nagpupumilit ang mga finance team na makasabay sa bilis at granularity ng paggastos.”

Karamihan sa mga inhinyero ay hindi kinokontrol o ganap na nauunawaan ang code na kanilang isinusulat; nagdadagdag lang sila ng imprastraktura para patakbuhin ang anumang itinataguyod sa produksyon.

Hindi karaniwang kasanayan sa industriya na kalkulahin ang kabuuang gastos para sa kapaligiran ng iyong teknolohiya para sa daan-daang application o teknolohiyang sinusuportahan ng iyong koponan. Kailangang baguhin ito. (Tandaan: Hindi ako nagsasalita tungkol sa Robotic Processing Automation-RPA, gamit ang mga bot upang i-automate ang mga digital na gawain.) Ang aking diskarte ay nakatuon sa kahusayan ng mga application, code, at mga proseso, hindi kahusayan sa pamamagitan ng automation.

Bakit mahalaga ang pagsukat sa Kabuuang Halaga ng Code.

Ang mga application ay idinisenyo upang gawing simple ang mga proseso para sa gumagamit ng negosyo. Ito ay nangangailangan ng maraming mapagkukunan at pagiging kumplikado para sa isang application upang magbigay ng isang sagot, kahit na ang oras ng pagtugon ay ilang segundo lamang. Ngayon, i-multiply ito ng libu-libo o milyon-milyong mga kahilingan sa application bawat segundo sa libu-libong mga server sa iyong enterprise. Madali para sa mga bagay na hindi maabot sa napakaraming nangyayari nang sabay-sabay, at nauugnay din ito sa mga gastos. Kung ang mga server na nagpapatakbo ng isang application ay dapat na tatagal ng tatlong taon, ngunit isa lamang dahil wala na ang mga ito sa kapasidad—ano ang tunay na halaga ng application na iyon? Ito ay isang bagay na kailangang malaman ng mga CFO at ng iba pa dahil mayroon silang mga badyet sa lugar na kailangang matugunan.

Ang isang mahusay, malusog na sistema ay nangangailangan ng mas kaunting mga mapagkukunan upang maproseso ang parehong workload kaysa sa isang hindi mahusay na sistema. Ang pag-optimize ng code ay nagpapalaya ng higit pang mga mapagkukunan.

Halos anumang sistema ay may potensyal na maisakatuparan ang capacity rationalization nang hindi bababa sa 30 hanggang 40 porsiyento at ang code-optimization ay maaaring magbigay ng isa pang 20 hanggang 80 porsiyento ng pagtitipid sa gastos.

Nangangahulugan ito na ang parehong mga workload ay maaaring patakbuhin sa mas maliliit na server, na binabawasan ang mga gastos sa cloud at paglilisensya. Ang halaga ng mga matitipid na ito ay hindi lamang panandalian, ngunit sa mga pinalawig na panahon dahil ang karamihan sa mga aplikasyon ay nabubuhay na ngayon ng 5 hanggang 20 taon, o mas matagal pa. Ito ay hindi lamang isang bagay sa ilalim na linya, ito ay ang pagsasaalang-alang sa kung ano ang maaaring gawin sa nabakanteng kapital na ito sa karagdagang mga KPI ng negosyo ngayon.

Isipin ang Kabuuang Gastos ng Code sa loob ng 20 taon at isaalang-alang: "Maaari ba nating gawin ang code na iyon ng 20% ​​na mas mahusay, at, kung gayon, gaano kalaki ang naiipon natin sa loob ng 20 taon?"

Pagkatapos, mayroong paglipat sa ulap at ang pay-as-you-go laban sa pay-upfront modelo na nagpapatakbo ng mga gastos upang mapatakbo at mapanatili ang mga system ng data nang mas mabilis kaysa sa maaari nating makuha at masuri ang mga ito. Itinatampok ng ulat ng Apptio kung paano natatalo ang lahat kapag walang transparency sa mga gastos ng mga serbisyo sa cloud:

• Ang engineering ay gumagastos ng higit sa kailangan nito na may kaunting pag-unawa sa kahusayan sa gastos.
• Ang mga koponan sa pananalapi ay nagpupumilit na maunawaan—at makasabay sa—kung ano ang ginagastos sa nakakagulat na bilang ng mga opsyon (ang AWS lamang ay may humigit-kumulang 300,000 SKU at karagdagang libu-libong bagong feature bawat taon).
• Ang pamumuno ay walang sapat na input sa kung magkano ang gagastusin o ang kakayahang maimpluwensyahan ang mga priyoridad.
• Ang pagkuha ay hindi sinasadyang kalahok sa sarili nitong outsourcing.

Sa pagtatantya ng mga matitipid, magkakaroon ka kung mag-o-optimize ka ng isang piraso ng code bago nito gawing hindi epektibo ang iyong system (sa pinakamainam) o magdulot ng pagkawala (sa pinakamasama) ay nangangailangan ng kaunting pagpaplano at insight. Ngunit ito ay kinakailangan kung gusto nating makasabay sa kasalukuyang rate ng paglago na nararanasan ng mga negosyo.

Sa aking susunod na artikulo, pag-uusapan ko kung paano natin masusukat ang Kabuuang Gastos ng Code, at sa gayon ay makatipid ng bilyun-bilyon sa mga hindi mahusay na proseso. Nasa akin ka ba?