Запускаем рубрику #кейсы_FinOps в нашем сообществе 🤓

Будем делиться и обсуждать опыт российских и зарубежных компаний в FinOps

Компания
NinjaCat — SaaS-компания (60 сотрудников), предоставляющая решения для аналитики маркетинговых данных агентствам, брендам и медиа-компаниям.

Проблематика
С ростом числа клиентов и объёмов данных расходы на AWS и Snowflake росли непредсказуемо. Отсутствовала детализация затрат по продуктам и клиентам, не было прозрачной связи между потреблением ресурсов и финансовыми результатами. Это осложняло оптимизацию, ценообразование и коммуникацию между инженерами и финансами.

Решение
Построена система облачной стоимостной телеметрии:
🔵Интеграция AWS и Snowflake billing в единый слой аналитики для получения сквозной картины затрат
🔵Автоматическая категоризация расходов по продуктовым семействам, функционалу и клиентским сегментам
🔵Мониторинг аномалий в реальном времени (например, рост EBS из-за некорректной политики snapshot lifecycle)
🔵Модель COGS per customer для анализа маржинальности сегментов и пересмотра тарифов
🔵Финансовый контекст для инженеров: метрики доступны прямо в разрезе фич и сервисов без замедления разработки
🔵Единый язык и KPI для Dev, Fin и Ops — для согласованного выбора технических и бизнес-приоритетов

Результаты
🟢Сократили облачные расходы на 40%
🟢Устранили аномальные траты (моментальная экономия 6%)
🟢Получили метрики стоимости клиента и маржинальности для адаптации ценовой политики
🟢Повысили эффективность инфраструктуры и скорость принятия решений

👉 Полный кейс читайте в официальном источнике

Подписаться на Практики FinOps

Новая неделя — новый кейс ✅

Компания

Sportradar — мировой лидер в области спортивных технологий и аналитики данных, обрабатывающий больше транзакций в год в Европе, чем Visa.

Проблематика

После миграции в облако возникли сложности с прозрачностью затрат: данные о расходах были разрозненными, аллокация между подразделениями — трудоёмкой, а информация о стоимости сервисов не доходила до уровня разработчиков. Это мешало оптимизации инфраструктуры, управлению транзакционными издержками и внедрению FinOps-практик на всех уровнях.

Решение

Построена сквозная система управления затратами с интеграцией FinOps в ежедневную работу инженерных команд:
🔵Единая облачная модель затрат: консолидация billing-данных облачных провайдеров с автоматической структуризацией по бизнес-иерархии, продуктам и сервисам.
🔵Аллокация: автоматическое распределение затрат по юридическим лицам и подразделениям, интеграция с существующими процессами финансового учёта.
🔵Финансовый контекст для инженеров: дашборды и отчёты по сервисам, продуктам и рабочим нагрузкам, доступные разработчикам для анализа влияния архитектурных решений на стоимость.
🔵Оптимизация транзакций: выявление неэффективных паттернов использования сервисов (например, Amazon DocumentDB, Kubernetes), их переработка или миграция (в AWS Fargate — снижение cost/transaction на 90%).
🔵Планирование и rightsizing: спринты по оптимизации с использованием рекомендаций, подкреплённых ML-анализом миллионов часов данных, включая подбор оптимальных типов инстансов, автоскейлинг и оптимизацию контейнерных нагрузок.
🔵Anomaly detection: мониторинг отклонений в потреблении сервисов с проактивными рекомендациями по устранению причин на уровне кода.
🔵Scenario planning: моделирование стоимости и производительности будущих нагрузок с учётом кастомных прайсингов до деплоя.

Результаты

🟢Существенное повышение прозрачности затрат и скорости их анализа
🟢Снижение стоимости транзакций (до 90% в отдельных сценариях)
🟢Ускорение процессов rightsizing и устранение неэффективных нагрузок
🟢Выход на уровень FinOps в коде — разработчики учитывают стоимость ещё на этапе проектирования

▶️ Полный кейс читайте в официальном источнике

✅ Подписаться на Практики FinOps

#кейсы_FinOps