🎾🎾🎾🎾

Как маленькая утилита ycquoter спасает пайплайн от ошибок квот

Компания

Используется в Спортс для развёртывания ресурсов через GitLab pipeline в Yandex Cloud.

Что пошло не так

🔴Часто возникали ошибки после terraform apply, когда новые ресурсы не помещались в существующие квоты
🔴На этапе plan это не видно, стейт ломался, появлялись лишние ручные операции
🔴Работа с квотами через форму или поддержку занимает время и может задерживать деплой

Что сделали

🟣 Разработали маленькую утилиту ycquoter, которая:
— считывает план Terraform и проверяет квоты через API Yandex Cloud
— предупреждает, если новых ресурсов не хватит для квот
— интегрируется в GitLab pipeline, срабатывает заранее при нехватке ресурсов
🟣 Настроили сервисный аккаунт с правами quota-manager.viewer и ключ для работы утилиты
🟣Автоматизировали проверку ключевых ресурсов: compute, VPC, S3, ALB, NLB, K8s
🟣В планах добавить: подсветку квот близких к исчерпанию и подсчёт стоимости новых ресурсов

Результат

🟢Ошибки из-за нехватки квот выявляются заранее, стейт больше не ломается
🟢Превентивное управление квотами экономит время DevOps и ускоряет развёртывание
🟢 Минимизация ручных операций и неожиданных ошибок повышает стабильность CI/CD процессов

Инсайт

Даже небольшие утилиты, встроенные в пайплайн, позволяют внедрять принципы FinOps: контроль расходов на ресурсы, прогнозирование лимитов и уменьшение рисков просто и эффективно.

Полный кейс читайте в официальном источнике

#кейсы_FinOps

✅ Практики FinOps

🧬Почему дед кричит на облако?

Нет, дед не чокнулся. Просто он каждый месяц смотрит на счёт за облако и видит, что деньги ушли, а куда они ушли — не знает. И таких дедов, которые сами не понимают, как сливают облачные бюджеты, большинство.

❗️Я/Мы орущий-на-облако-дед.

Хотя, если вдуматься, чего тут орать? Надо просто забыть практику общего бюджетирования и перейти к детализированному финансированию облаков по cost-центрам.

👉А вот как это сделать, читайте в нашей новой статье на Хабр.

✅ Практики FinOps

🧬 Как осваивать FinOps: модели зрелости

FinOps невозможно включить одной кнопкой. Это процесс постепенного развития, состоящий из трех больших этапов:

➖ Ползти. Первый этап, когда компании осваивают базовую отчётность и начинают следовать простым правилам. Часть расходов уже можно разбить по командам или сервисам, но до абсолютной прозрачности ещё далеко. На этом уровне много ручных операций, а фокус на самых явных потерях.

➖ Идти. Второй этап. Процессы уже обретают стабильность, активно используется автоматизация, а прогнозы становятся ближе к реальности. Большую часть затрат уже можно распределить, а бюджет удаётся держать под контролем.

➖ Бежать. На третьем этапе FinOps становится частью повседневной работы компании. Основные процессы автоматизированы, сложные кейсы разбираются сразу, а разница между планом и фактом минимальна. Появляются продвинутые модели предиктивного анализа, в том числе с ИИ, а FinOps встраивается в разработку: автоматическое тегирование, обязательная проверка достаточности и избыточности запрашиваемых ресурсов на архитектурном комитете.

Удобно, что FinOps можно осваивать постепенно, а стремиться к наивысшему уровню совсем необязательно. Многие компании отлично чувствуют себя на начальной или средней стадии, не стремясь к высшему уровню. Ведь самое главное — получать пользу для бизнеса здесь и сейчас.

✅ Практики FinOps

Страшно подумать, о чем ещё подзабыли… 🕐

✅ Практики FinOps

🌩️ Когда напел Мойша

➖ Знаю я эти ваши облака: один сплошной риск, дороговизна и сложности!

➖ Так вы же не пользовались, любезный!

➖ Так мне Мойша напел.

Вот так обычно и бывает. Кто-то что-то услышал, пересказал соседу, потом прибавил своё — и вот все от финдира до технички тёти Маши свято верят, что облако жрёт деньги ведрами и падает каждую пятницу.

Мы собрали топ-10 популярных мифов об облачной инфраструктуре, чтобы вы могли дать его почитать любому клауд-скептику на совещании. И разговоры про мойшин напев закончатся раз и навсегда.

P.S. Да, мы знаем, что на обложке Псой, а не Мойша, но камон. 👉 Читайте лучше статью.

У кого есть такой?

✅ Практики FinOps

☀️☀️☀️☀️

Как Transport for NSW снизила затраты на Data Lake на 22%

Transport for NSW (TfNSW) — государственное агентство Австралии, управляющее одной из крупнейших транспортных систем: автобусы, поезда, метро, паромы, трамваи. Каждый транспорт ежедневно генерирует телеметрию (геолокацию, время рейсов, нагрузку), и объём данных быстро вырос до 5+ ТБ в неделю.

Основные вызовы

🔴 Высокая стоимость хранения исторических данных, необходимых для прогнозов и аналитики
🔴 «Зомби» и «сиротские» ресурсы продолжали списывать бюджет
🔴 Нет единого инструмента для управления затратами и контроля потребления
🔴 IT-отдел тратил время на ручные отчёты и выгрузки

Что сделали

🟢FinOps-подход к управлению затратами: настроена система распределения расходов между проектными командами (chargeback/showback)
🟢Аудит инфраструктуры: системный поиск и удаление неиспользуемых виртуальных машин и сервисов
🟢Автоматизированные отчёты и алерты: внедрены механизмы обнаружения аномалий в реальном времени (cost anomaly detection)
🟢 Right-sizing ресурсов: масштабирование виртуальных машин и хранилищ в соответствии с фактической нагрузкой
🟢 Оптимизация тарифов: переход на зарезервированные мощности (Reserved Instances) и скидочные модели для вычислений и хранения
🟢 Централизованная FinOps-панель управления: команды получили доступ к прозрачным данным о затратах и прогнозам бюджета без участия IT-отдела

Результаты

🟣 22% сокращение затрат на Data Lake в первые месяцы
🟣Сокращение «шоковых» счетов за счёт раннего выявления аномалий
🟣 Возможность сохранять исторические данные и использовать их для прогнозирования и оптимизации маршрутов
🟣 Более чёткая ответственность команд за собственные расходы благодаря прозрачному биллингу

Инсайт

FinOps в госсекторе — не только контроль бюджета, но и реальная возможность масштабировать хранение данных и использовать аналитику для улучшения качества транспорта и сервиса для миллионов пассажиров

Полный кейс читайте в официальном источнике

#кейсы_FinOps

✅ Практики FinOps

🌩️Итоги недели по облакам, AI и FinOps

На трёх крупных конференциях на прошлой неделе обсуждали инфраструктуру, данные и AI. Мы посмотрели, что реально важно для FinOps-команд и какие практики стоит взять на вооружение.

Yandex Neuro Scale

➖ Новая зона рядом с действующими ЦОД во Владимирской области с минимальной задержкой 1 мс и энергоэффективной инфраструктурой
➖ AI-ассистенты автоматизируют рутинные задачи в облаке: от развёртывания до безопасности
➖ AI Studio позволяет создавать ИИ-агентов без навыков программирования

📎Выводы для FinOps: расходы на облака и ИИ меняются динамично, поэтому уже стоит внедрять контрольные метрики и оптимизацию ресурсов.

Data Internals X 2025

➖ Обсуждали скрытые точки перерасхода в СУБД: неэффективные запросы, избыточные retention policy
➖ Кейсы компаний, которые снизили нагрузку на хранилища и БД через оптимизацию архитектуры

📎 Вывод для FinOps: тесная работа с инженерами по базам данных помогает фиксировать точки утечки бюджета и управлять затратами заранее.

Global Tech Forum 2025

➖ Основные темы: облака, большие данные, AI, цифровая трансформация
➖ Интенсивы и практики масштабирования, автоматизации и миграций

📎 Вывод для FinOps: бюджеты облаков и инфраструктуры можно увязать с бизнес-ценностью, внедрять chargeback/showback и прозрачные метрики ROI.

Изучаем практики, чтобы потом делиться ими с вами.


✅ Практики FinOps