O Gartner identificou duas estratégias para otimizar os custos de Infraestrutura e Operações (I&O) que são eficazes no Brasil: benchmarks de gastos gerais e estratégia de modernização do Data Center.
Tipicamente, os líderes de I&O de sucesso no Brasil utilizam uma abordagem pragmática para otimização de custos. Criam um relatório das métricas gerais de gastos com TI e comparam constantemente com os padrões de indústria publicados (ao menos anualmente, como parte do processo orçamentário de TI) para basear em fatos sua jornada para o futuro.
A consultoria indica que os líderes de TI devem focar nas plataformas de I&O cujo custo por unidade seja maior do que o custo médio e utilizar o benchmarking para determinar onde cortar quando se depararem com limitações orçamentárias, ao invés de fazerem arriscadas reduções generalizadas.
Uma estratégia moderna de Data Center não deve considerar apenas os aspectos de infraestrutura, mas sim focar em escolher o serviço correto, no momento correto e do provedor correto, de forma que os serviços importantes de TI e suporte não sejam comprometidos. Todas as opções devem ser consideradas, interna ou externamente, incluindo Nuvem, alocação, acomodação, microcomputação e computação de ponta.
"No Brasil, os serviços em Nuvem têm custos e limitações mais altos quando comparados com implementações similares em países desenvolvidos. Portanto, os líderes de TI no Brasil devem adotar uma estratégia prudente de data center que incorpore o melhor dos dois mundos, pelas razões certas e no momento certo", explica Cecci.
Duas opções de data center têm uma expectativa de crescimento significativa no Brasil para os próximos anos. A primeira é a adoção da nuvem pública, uma vez que os novos data centers estão sendo construídos para suportar provedores de nuvem, os custos estão caindo e novos serviços em cloud estão se tornando mais seguros e confiáveis. Consequentemente, os líderes de I&O devem começar a aumentar a migração de sua carga de trabalho para a nuvem.
Já a adoção de computação de ponta executa aplicações em tempo real que requerem respostas imediatas no servidor edge mais próximo. O atraso na comunicação é reduzido para poucos milissegundos, em comparação aos milhares de milissegundos anteriores. Ela descarrega parte do processamento intensivo computacional do dispositivo do usuário para servidores edge e torna o processamento de aplicações menos dependente da capacidade dos aparelhos. Assim, é possível rodar aplicações mais rapidamente e melhorar a experiência do cliente.
