FinOps e otimização de custos na nuvem

Contexto

Operador de transporte público com 15 aplicações de dados monolíticas (Java/Spring) implantadas em servidores físicos. Os deploys são feitos em horários de baixo movimento (2h-5h da manhã) uma vez por mês com uma janela de manutenção de 3h. Cada deploy é arriscado: os rollbacks são manuais e levam 2h.

Problema & Desafio

Deploys mensais às 2h da manhã: estresse operacional, indisponibilidade planejada. Rollback manual de 2h em caso de incidente: MTTR inaceitável para sistemas de transporte. Escalabilidade impossível: cada aplicação é monolítica e dimensionada para o pico máximo. Custos de infraestrutura elevados: servidores dimensionados para o pico utilizados a 30% em média. Impossibilidade de implantar correções urgentes fora da janela mensal.

Solução & Entregas

Containerização das 15 aplicações com migração para uma arquitetura de microserviços progressiva. Orquestração Kubernetes com auto-scaling baseado nas métricas aplicativas (tráfego, carga). Pipeline CI/CD completo: do commit ao deploy em produção em 30 minutos com testes automatizados. Deploy blue/green e canary: entrada em produção sem interrupção de serviço com rollback instantâneo. Monitoramento aplicativo: APM, métricas de negócio, alerting, dashboards operacionais. Fundações padronizadas (70%) + valor agregado de negócio (30%).

Tecnologias