FinOps e storage: o cálculo financeiro da repatriação de dados para o data center

A era do "Cloud First" incondicional acabou. Não por uma falha tecnológica da nuvem pública, mas por uma imposição matemática dos balanços financeiros. Durante a última década, a migração para a nuvem foi vendida sob a premissa de agilidade e conversão de CAPEX (despesas de capital) em OPEX (despesas operacionais). No entanto, à medida que as empresas amadurecem e seus volumes de dados crescem de Terabytes para Petabytes, a curva de custo da nuvem deixa de ser linear e se torna exponencial.

O movimento de repatriação de dados — trazer cargas de trabalho de volta para infraestrutura própria ou colocation — não é um retrocesso tecnológico. É uma correção de mercado baseada em unit economics. Para um especialista em FinOps, o armazenamento de dados (storage) é frequentemente o maior ofensor na fatura da nuvem, escondido sob linhas de "serviços adicionais" que vão muito além do custo por GB. Quando analisamos o custo total de propriedade (TCO) de um array All-Flash NVMe moderno versus o custo de três anos de armazenamento de bloco premium em um hyperscaler, a disparidade financeira torna-se impossível de ignorar.

Resumo em 30 segundos

• A falácia do OPEX: Para cargas de trabalho estáveis e de alto volume, o aluguel perpétuo de armazenamento em nuvem custa significativamente mais do que a aquisição e depreciação de hardware próprio (CAPEX).
• O imposto de saída: As taxas de egress e os custos por requisição de API (PUT/GET/LIST) podem representar mais de 40% da fatura de storage, destruindo a margem de lucro de aplicações intensivas em dados.
• O ponto de virada: A repatriação se justifica financeiramente quando a previsibilidade da carga de trabalho permite amortizar o hardware em 12 a 18 meses, gerando "lucro" operacional nos anos subsequentes.

A correção de mercado e a nova economia do armazenamento

A nuvem pública opera sob um modelo de margem bruta extremamente saudável para o provedor. Quando você aluga um terabyte de armazenamento SSD na AWS, Azure ou Google Cloud, você não está apenas pagando pelo silício. Você está pagando pela redundância, pela eletricidade, pelo resfriamento, pela camada de software de gerenciamento e, crucialmente, pelo prêmio de conveniência.

No entanto, a economia do hardware de armazenamento mudou drasticamente. A densidade dos discos rígidos (HDD) atingiu patamares de 22TB e 24TB com tecnologias como HAMR (Heat-Assisted Magnetic Recording), e o custo por gigabyte do flash NAND (SSDs) continua em queda livre, especialmente com a popularização de memórias QLC (Quad-Level Cell) para cargas de leitura intensiva.

Para um CFO ou gestor de FinOps, a equação mudou. Construir um data lake de 5PB (Petabytes) on-premises utilizando um cluster de armazenamento definido por software (como Ceph ou TrueNAS Enterprise) sobre hardware commodity oferece um custo por TB que os provedores de nuvem, presos a suas margens de lucro, relutam em igualar para clientes que não sejam da escala da Netflix.

Figura: Gráfico de análise de Breakeven comparando o custo acumulado de armazenamento em Nuvem (OPEX) versus Infraestrutura Própria (CAPEX) ao longo de 5 anos.

O passivo oculto nas taxas de egress e requisições de API

O maior erro no cálculo de TCO de storage na nuvem é olhar apenas para o preço de lista do armazenamento (ex: $0.023 por GB/mês). Esse é o custo do dado em repouso. O problema real surge quando o dado precisa trabalhar.

Em arquiteturas modernas, especialmente aquelas que envolvem treinamento de modelos de IA, análise de Big Data ou renderização de mídia, os dados são lidos e relidos constantemente. Na nuvem pública, cada vez que seus dados cruzam a fronteira da rede para serem processados em outro lugar ou entregues ao usuário final, o taxímetro das taxas de egress (saída de dados) roda.

Além disso, o custo das operações de API é frequentemente negligenciado. Um sistema de arquivos mal otimizado que faz milhões de chamadas LIST ou GET em um bucket de objetos pode gerar uma fatura de milhares de dólares sem transferir um volume significativo de dados.

⚠️ Perigo: Em cenários de armazenamento de objetos (S3-compatible), o custo de transações e recuperação de dados pode superar o custo de armazenamento do dado em si. Se sua aplicação exige baixa latência e alto throughput de leitura (ex: bancos de dados transacionais ou edição de vídeo 8K), o modelo de cobrança por operação da nuvem é financeiramente tóxico.

Ao repatriar esses dados para um storage local — seja uma SAN All-Flash ou um NAS de alta performance — o conceito de "taxa de egress" desaparece. Você investiu na largura de banda da sua rede interna (switches 100GbE, cabos DAC/fibra) e o custo marginal de transferir 1TB ou 100TB entre seu servidor de computação e seu storage é, para fins práticos, zero.

A análise de breakeven: arrays NVMe locais vs. modelo as-a-service

A decisão de repatriar deve ser puramente matemática. O ponto de equilíbrio (breakeven) ocorre quando o custo acumulado do aluguel na nuvem ultrapassa o custo de aquisição, instalação e manutenção da infraestrutura própria.

Vamos considerar um cenário de armazenamento de bloco de alta performance (necessário para bancos de dados críticos). Na nuvem, volumes com IOPS provisionados (como io2 Block Express ou Ultra Disk) são produtos premium. O custo mensal para manter 50TB desse armazenamento, com as devidas snapshots e redundância, é astronômico.

Ao investir em um array de armazenamento NVMe local, o desembolso inicial (CAPEX) é alto. Você está comprando os chassis, as controladoras e os drives NVMe U.2 ou E1.S de última geração. No entanto, uma vez pago, esse hardware é seu por 5 a 7 anos.

Tabela Comparativa: Nuvem Pública vs. Storage On-Prem (NVMe)

Variável	Storage em Nuvem Pública (Block Premium)	Storage On-Prem (All-Flash Array)
Modelo Financeiro	OPEX (Pagamento mensal variável)	CAPEX (Investimento inicial + Depreciação)
Custo de Egress	Alto (Cobrado por GB transferido)	Zero (Limitado apenas pela infraestrutura de rede)
Latência	Variável (Depende da rede e "vizinhos barulhentos")	Determinística (Microsegundos via NVMe-oF)
Previsibilidade	Baixa (Faturas flutuam com o uso)	Alta (Custo fixo amortizado)
Performance/Preço	Linear (Mais IOPS custam mais caro)	Fixa (Performance máxima disponível desde o dia 1)

O cálculo de FinOps deve incluir também os custos "invisíveis" do on-prem: energia (watts por terabyte), refrigeração, espaço em rack e horas-homem para administração. Mesmo com esses fatores, para cargas de trabalho estáveis acima de 500TB, o ROI da repatriação costuma se concretizar entre o 14º e o 20º mês.

O protocolo de repatriação para cargas de trabalho de alta densidade

Repatriar não significa desligar a nuvem e copiar tudo para um HD externo. Exige uma arquitetura de dados híbrida e inteligente. O foco deve ser nas cargas de trabalho de "alta densidade" — aquelas que consomem muito espaço e exigem muita I/O (Input/Output).

A tecnologia de armazenamento local evoluiu. Hoje, não estamos mais limitados a RAIDs tradicionais que demoram dias para reconstruir. Sistemas de arquivos modernos como ZFS e tecnologias de erasure coding permitem níveis de proteção de dados superiores aos da nuvem, com overhead menor.

Adoção de novas tecnologias para eficiência

Para que a conta feche, o hardware local deve ser eficiente. O uso de drives NVMe no formato EDSFF (como o E1.S) permite uma densidade térmica e de armazenamento muito superior aos SSDs de 2.5 polegadas tradicionais. Isso significa mais petabytes em menos unidades de rack (U), reduzindo o custo imobiliário e energético do data center.

Além disso, a implementação de tiering (camadas) automatizado é essencial. Dados "quentes" vivem em NVMe Gen5. Dados "mornos" vão para SSDs QLC de alta capacidade. Dados "frios" e backups imutáveis vão para HDDs de hélio de 22TB+ ou fitas LTO modernas. Fazer isso manualmente na nuvem é complexo e caro; fazer isso localmente com um software de orquestração adequado é o padrão da indústria.

Figura: Diagrama de arquitetura de armazenamento em camadas (Tiering) mostrando o fluxo de dados da nuvem para um Data Center local com divisões em Hot (NVMe), Warm (SSD) e Cold (HDD).

💡 Dica Pro: Ao planejar a repatriação, utilize ferramentas de compressão e desduplicação em linha (inline) no seu storage local. Arrays modernos conseguem taxas de redução de dados de 3:1 ou até 5:1 sem penalidade de performance. Isso significa que para armazenar 1PB de dados lógicos, você pode precisar comprar apenas 300TB de capacidade física bruta, alterando drasticamente o cálculo de ROI a seu favor.

A previsibilidade de custos como diferencial de margem operacional

No fim do dia, FinOps não é apenas sobre cortar custos, é sobre previsibilidade. Investidores e conselhos administrativos detestam surpresas. Uma fatura de nuvem que salta 40% em um mês porque uma equipe de desenvolvimento decidiu rodar um teste de carga não planejado é um risco operacional.

A infraestrutura de storage própria atua como um "hedge" (proteção) contra a volatilidade de preços. O custo do hardware já foi incorrido e está sendo depreciado. Se o uso aumentar repentinamente, a performance pode degradar, mas a fatura no final do mês permanece a mesma. Isso força a engenharia a ser eficiente com os recursos disponíveis, em vez de simplesmente passar o cartão de crédito corporativo para resolver problemas de código ineficiente.

A repatriação devolve o controle das margens para a empresa. Em modelos de negócio onde o dado é o produto (SaaS, Streaming, AI), o custo de servir esse dado (COGS - Cost of Goods Sold) define a viabilidade do negócio. Depender inteiramente de um fornecedor terceiro para o seu componente de custo mais crítico é uma vulnerabilidade estratégica.

O futuro é híbrido e calculado

Não estamos defendendo o abandono da nuvem. A elasticidade da nuvem pública é imbatível para cargas de trabalho imprevisíveis, picos sazonais e experimentação rápida. O erro foi tratar a nuvem como o destino final para todos os dados, independentemente do ciclo de vida ou da economia unitária.

O futuro pertence às organizações que dominam a arte da arbitragem de infraestrutura: manter a base de dados estável e massiva em hardware próprio (onde o custo por TB é menor e o egress é livre) e utilizar a nuvem para computação elástica e distribuição global. O gestor de FinOps que souber calcular exatamente onde termina a vantagem do OPEX e começa a soberania do CAPEX será o arquiteto da eficiência financeira na próxima década.

Perguntas Frequentes (FAQ)

O que é repatriação de dados no contexto de FinOps?

É o movimento estratégico de migrar cargas de trabalho e dados da nuvem pública de volta para data centers locais ou colocation, visando otimização de custos (TCO) e previsibilidade financeira.

Quando o CAPEX em storage é mais vantajoso que o OPEX da nuvem?

O CAPEX tende a ser superior quando a carga de trabalho é previsível, de alto volume e exige alta performance (IOPS) constante, onde o custo mensal recorrente da nuvem ultrapassa a depreciação do hardware próprio em 12 a 24 meses.

Como as taxas de egress impactam o custo de armazenamento?

As taxas de egress (saída de dados) cobram por gigabyte transferido para fora da nuvem. Em cenários de alto tráfego, essas taxas podem superar o custo do armazenamento em si, tornando a nuvem inviável para certos fluxos de dados.