Привет, Хабр! Меня зовут Николай Шуняев, я руководитель центра бизнес-анализа в Cloud.ru. Мы с командой занимаемся исследованием облачного рынка в России и мире: изучаем облачных провайдеров и их продукты, а также компании, для которых облака становятся важным элементом цифровизации.

В конце 2022 года совместно с компанией «Технологии Доверия» мы провели исследование облачной зрелости российского бизнеса и пообщались с более чем 650 российскими компаниями. Скачать результаты можно здесь.

В статье поделимся некоторыми выводами из исследования и на примере расчета общей стоимости владения рассмотрим, что дешевле — облачная или локальная IT-инфраструктура. Для начала немного вводных про модели Total Cost of Ownership, известные как TCO.

Зачем нужна модель TCO

В глобальной практике модели TCO активно применяются при планировании миграции в облако. ТСО предполагают расчет стоимости владения облачной и локальной инфраструктурами при использовании одних и тех же объемов ресурсов за длительный временной интервал (обычно 3-4 года) и позволяют понять, выгоден ли на самом деле конкретной компании переход в облако с ее объемами потребления и планами по масштабированию. TCO включают капитальные затраты (CAPEX) и операционные затраты (OPEX), и их сумма и дает общую стоимость владения.

Затраты на локальную и облачную инфраструктуры

Чаще всего драйвером перехода в облако становится возможность сокращения затрат на инфраструктуру. Для 19% респондентов исследования Cloud.ru и «ТеДо» именно этот фактор является ключевым при принятии решения о миграции.

Затраты на облако включают гораздо меньшее количество статей, чем затраты на локальную инфраструктуру, поэтому рассчитывать, прогнозировать, анализировать их значительно проще. Одновременно с этим, большое количество затрат на локальную инфраструктуру обычно являются скрытыми, из-за этого фактические издержки на нее часто оказываются существенно выше того объема, который предполагался изначально.

Несмотря на то, что облака часто оказываются дешевле on-premise, существуют кейсы, когда в облаке оптимально размещать лишь часть систем и нагрузок, а иногда локальная инфраструктура вовсе оказывается дешевле облачной.

Ниже подробно представлены направления затрат на локальную и облачную инфраструктуры в разрезе CAPEX и OPEX.

Экономическая эффективность облака часто достигается в том числе благодаря переводу капитальных затрат в операционные — для большинства компаний уход от CAPEX является предпочтительным, потому что существенно снижает финансовую нагрузку на бизнес.

Пример затрат на инфраструктуру у крупнейшего бизнеса

Крупнейшая компания с достаточным уровнем зрелости в работе с инфраструктурой использует локальное оборудование и облачные ресурсы. Предположим, что нагрузка на обе модели развертывания (облачную и локальную) идентичная, при этом за их построение и обслуживание отвечают разные команды: за локальную инфраструктуру отвечают IT-специалисты компании, а работоспособность облачной инфраструктуры обеспечивает провайдер.

По методологии оценки ТСО в Cloud.ru мы рассчитали стоимость затрат, учитывая совокупность CAPEX и OPEX на локальную и облачную инфраструктуры. Методология базируется на спецификации основных рабочих нагрузок и параметрах, определяющих объем потребления и операционных затрат.

В расчете учитывается амортизация, утилизация и дозакупка оборудования. Оптимальный период сопоставления ТСО — не более 5 лет, потому что именно этот срок является стандартным сроком амортизации оборудования.

Переходим к предполагаемым затратам на два типа инфраструктур.

Статьи затрат на локальную инфраструктуру (on-premise):

CAPEX

OPEX

Статьи затрат на облачную инфраструктуру Cloud.ru:

OPEX

При расчете ТСО по указанным категориям и параметрам очевидна выгода использования облачной инфраструктуры в течение первых 6 лет ее эксплуатации. При этом чем короче горизонт сопоставления стоимостей владения локальной и облачной инфраструктурой, тем выше экономия от использования облака.

Все расчеты выполнены по рекомендованным розничным ценам (РРЦ).

Выводы

В нашем кейсе совокупный объем затрат на облако за 5 лет составил 203 028 000 рублей, на локальную инфраструктуру — 225 439 000 рублей. В результате компания, разворачивая нагрузки в облаке, экономит 9,9% от общего объема затрат на инфраструктуру в этот временной промежуток.

Затраты компании на облако зависят от объема его потребления и включают только OPEX. Операционные издержки на облачные ресурсы выше, чем при использовании локальной инфраструктуры. Но на горизонте 5 лет облако все равно оказывается дешевле. В первые годы эксплуатации облачная инфраструктура может быть в 2 и более раза дешевле локальной инфраструктуры, а на горизонте 4-5 лет экономия в кумулятивных затратах составляет, как правило, 10-20%.

Если инфраструктура не масштабируется более 5-6 лет, то по объему накопительных затрат облако становится дороже, чем on-premise. При этом многие компании увеличивают объем потребления инфраструктуры гораздо раньше и, если в облаке можно масштабироваться быстро и это относительно несложно, то увеличение объемов потребления локальной инфраструктуры предполагает приобретение дополнительного оборудования и, как следствие, капитальные затраты.

Возможна противоположная ситуация, где компания уменьшает объем потребления вычислительных ресурсов — это можно быстро сделать в облаке, снизив издержки на использование инфраструктуры в сопоставимой пропорции, что и объемы ее потребления. При уменьшении объемов on-premise может случиться простой оборудования, что негативно сказывается на его экономической эффективности.

В среднем, по опыту клиентов Cloud.ru, компании экономят в облаке 15-30% затрат на инфраструктуру. Есть кейсы, когда экономия от облака превышает 35-40% — такое бывает, например, в компаниях с высокой сезонностью нагрузки на вычислительные мощности.

Предлагаем посмотреть запись вебинара, где мы подробно рассказываем, как в Cloud.ru считают модели ТСО и как вы можете получить расчет стоимости владения локальной и облачной инфраструктурой для вашей компании.

Что еще есть в блоге:

• Измеряй и властвуй: как мы покрытие автоматическими тестами измеряли

• Создание системы документирования, или как мы от «ворда» к docs as code за месяц переходили

• Как и для чего мы построили Cloud ML Space