Redução de custos no AWS RDS
de redução de custos RDS
em economia anual
ganho de performance
tempo de implementação
Antes dos serviços profissionais da Zup, uma multinacional do segmento de telecom enfrentava um difícil e custoso desafio: uma simples consulta ao banco de dados aumentava drasticamente o uso de CPU do RDS a quase 100%, exigindo a utilização de instâncias de 48 vCPUs — um custo operacional insustentável.
O maior impacto era sentido nos fluxos de ativações, que sofriam com lentidão e instabilidade. O tempo de resposta das queries chegava a 12 segundos, prejudicando a experiência do usuário e a escalabilidade do negócio. O TMA (tempo médio de ativação) — métrica diretamente relacionada à satisfação do cliente — estava em 230 segundos, tornando a ativação de linhas e planos um processo demorado e frustrante.
Tentativas convencionais não trouxeram resultados e para dificultar ainda mais o cenário, a falta de visibilidade detalhada sobre o sistema dificultava a identificação do problema, ameaçando a viabilidade financeira e operacional.
Ganho de performance
12s → 30ms nas queries críticas
Redução no TMA
230s → 56ms de ativação
Menos recursos
Redução drástica de vCPUs
A redução de quase 90% nos custos do RDS, com economia anual estimada de R$ 500.000,00, permitiu novos investimentos em inovação e expansão.
A performance aprimorada facilitou a ativação de mais linhas e transações rapidamente, aumentando a capacidade operacional.
Eliminar gargalos possibilitou operações mais previsíveis e um crescimento robusto da infraestrutura.
A queda no TMA para 56 segundos elevou a satisfação de clientes finais, tornando o processo de ativação quase instantâneo.
Esse case mostra o poder da automação e da inteligência artificial em proporcionar uma maior eficiência em custos operacionais, através de redução de custos no AWS RDS, garantindo um crescimento sustentável para os negócios.