Впасть в зависимость от облачных сервисов в корпоративном сегменте довольно просто. Сначала ты просто переносишь пару приложений для тестов, потом соглашаешься на расширенный план, и вот уже через год IT-директор хватается за голову от счетов, которые выросли в несколько раз. Хуже всего, что с течением времени сервисов становится только больше, команды разворачивают новые проекты, а контроля за тратами как не было, так и нет. Кто запустил эти 50 инстансов? За что платим 200 тысяч в месяц? Почему расходы на машинное обучение выросли втрое? В таких условиях FinOps перестает быть просто модным термином, становясь, по сути, единственным рабочим способом вернуть контроль над IT-бюджетом. Остается самая малость – доказать руководству, что эти инвестиции окупятся. А тут без конкретных метрик и четкого расчета ROI не обойтись.

Подписывайтесь на наше FinOps-комьюнити в Telegram. Обещаем не спамить. Там только настоящая польза, рабочие кейсы и общение с единомышленниками.

Что такое ROI в контексте FinOps?

Рассчитать ROI для облака, как для традиционных IT-проектов, чаще всего не получается. Облачные расходы относятся к операционным и меняются каждый час в зависимости от нагрузки, поэтому простые формулы окупаемости в их случае не очень подходят.

Основа, конечно, все равно остается:

ROI = (Выгода − Затраты на FinOps) / Затраты на FinOps × 100%

Но тут главное понимать, что выгода – это не просто экономия на облачных счетах. Это и предотвращенные перерасходы, и сэкономленное время инженеров, и повышение точности бюджетов. В общем, масса переменных, которые важно учитывать.

В этом и заключается ключевое отличие облачного ROI от “железного”. В облаке выгоды часто бывают косвенными и работают на долгосрок. То есть ощутить пользу от них здесь и сейчас, как правило, нельзя. Например, оптимизация инфраструктуры может ускорить деплойменты, что позволит выпускать новые функции раньше конкурентов. Можно ли это перевести в деньги? Можно. Легко ли это? Едва ли.

Еще один кейс – предотвращение халатного отношения, которое влечет за собой критические перерасходы. Ведь если кто-то случайно оставляет включенной GPU-ферму, которая пашет все выходные, а к понедельнику компания получает счет на миллион, – это самая настоящая халатность, если не сказать хуже. FinOps просто не допустит этого благодаря лимитам, автоалертам и механизмам отключения.

Ключевые метрики для расчёта ROI FinOps

1. Снижение облачных затрат (Cloud Cost Reduction)

Это самая простая и понятная метрика. Она показывает, сколько денег удалось сэкономить после внедрения FinOps. Формула элементарная:

(Было − Стало) / Было × 100%.

По данным Инферита, среднее снижение расходов на облако от внедрения FinOps составит 15-30% просто за счет оптимизации и грамотного выбора сервисов. Опыт создателей Клаудмастера подтверждает этот тезис. Они утверждают, что сокращение затрат может достигать 30% без потери производительности.

То есть если до перехода на FinOps компания тратила на облако 5 миллионов рублей в месяц, а после перехода стала тратить 3.5 миллиона. Экономия 30%, или полтора миллиона. А это весьма ощутимая прибавка к операционной эффективности. Особенно, если экстраполировать эти цифры на весь год.

За счет чего достигается экономия? На самом деле ничего сложного:

• Отключаем забытые dev-серверы, висящие диски и неиспользуемые тестовые базы.

• Перестаем держать инстансы с запасом «на всякий случай».

• Не игнорируем скидки: временные мощности по сниженной цене, долгосрочные подписки и т.п.

Сразу предупредим: на первом этапе может показаться, что оптимизация проходит даже слишком легко. Потому что убрать очевидные перерасходы – это самое простое. Но через 6-12 месяцев вы выйдите на плато, и отсекать все лишнее будет уже недостаточно. Придется пересматривать лимиты, перестраивать архитектуру, останавливать неэффективные инициативы. И без этого прогресса не будет.

2. Стоимость единицы (Cost per Unit)

Cost per Unit – это метод расчета стоимости обслуживания одного пользователя, исполнения заказа, проведения транзакции или хранения определенного объема данных, которая считается по формуле: 

Cost per Unit = Общие облачные расходы / Количество бизнес-единиц за период

Мы берем все облачные расходы за какой-то период (месяц, квартал или другой отрезок времени) и делим их на количество выполненных операций – тех самых пользователей, которых мы обслужили, или, скажем, проведенных транзакций. И задача FinOps – либо сделать эту цифру ниже, либо не дать ей расти по мере увеличения нагрузки.

С Cost per Unit проще понять экономику масштабирования. Если расходы растут вместе с нагрузкой, значит архитектура плохо масштабируется, и нужно что-то менять. Если падают — все идет по плану.

Допустим, платформа тратит 3.6 млн рублей в месяц на 120 тыс. транзакций. В этом случае ее Cost per Unit = 3600000 / 120000 = 30 рублей за транзакцию. Если через месяц транзакций стало 150 тыс., а траты выросли до 4.5 млн, то Cost per Unit = 4500000 / 150000 = всё те же 30 рублей, и это хорошо. Значит, масштабирование прошло без снижения эффективности. А вот если показатель вырос до 35–40 рублей — уже плохо.

Исследования подтверждают, что компании, которые используют unit-экономику в контексте облачного планирования, демонстрируют более предсказуемый рост и лучше контролируют маржинальность своей продукции.

3. Точность бюджета (Budget Accuracy)

Снижение расходов – это, конечно, хорошо, но еще важнее – их предсказуемость. Исследование State of FinOps от 2024-го года показывает, что  компании могут промахиваться с прогнозированием облачных затрат на 25-30%. А в таких условиях планировать развитие становится очень сложно. 

Даже на картинке выглядит внушительно, а представьте, каков эффект будет в финансовом плане

Чтобы оценить, насколько компания реально приближается к точному бюджетированию, используют простую формулу:

|Факт − План| / План × 100%

Этот расчет помогает выявить системные проблемы в бюджетировании и понять, насколько управляемой становится инфраструктура после внедрения FinOps. 

С ним погрешность падает до 5-8%. Эффект случайности исчезает, доверие к облаку растет – и финдиры уже более спокойно утверждают бюджеты на новые проекты, поскольку не боятся внезапных перерасходов на инфраструктуру.

Вот вам реальный кейс из отчета Hyperglance: после перехода на FinOps некая SaaS-компания из Канады смогла всего за 3 месяца повысить точность прогнозирования расходов на 50%. Это позволило ей высвободить свободные финансовые резервы и инвестировать их в разработку нового продукта, не дожидаясь квартального пересмотра бюджета.

Почему это работает? Смешно сказать, но очень многое начинает работать лучше, стоит лишь устранить хаос:

• Все ресурсы получают внятные теги: видно, кто, зачем и сколько тратит

• История потребления анализируется, а не стирается в конце месяца

• Прогнозы строятся на реальных и объективных данных, а не на ощущениях

• Бюджеты получают лимиты, а алерты приходят до перерасхода, а не после

Все это позволяет не только попадать в план, но и тратить бюджет плотнее, без страха улететь в минус.

4. Прирост продуктивности инженеров (Engineering Productivity Gains)

Окей, тратить в облаке меньше мы научились. А задумывались ли вы, сколько времени уходит на ручное управление процессами? ДевОпсы могут часами ковыряться в отчетах, вручную отключать забытые инстансы, ловить перерасходы по логам и сверять биллинги. А ведь это должно работать само.

С FinOps вместо ручных проверок используются алерты, таблички с расчетами в Excel заменяются нормальной автоматикой, а постоянное переключение между задачами уступает место фокусу на продукте и архитектуре. В результате инженеры работают быстрее, эффективнее и банально меньше выгорают, поскольку больше не вынуждены растрачивать себя на рутину.

Таким образом можно автоматизировать до 100% рутинных операций по сбору, хранению и анализу данных о затратах. Звучит как маркетинг, но по факту FinOps предполагает автоматизацию буквально всего и вся:

• Мониторинг расходов: вместо ручного анализа дашбордов – автоматические отчеты и алерты.

• Очистка ресурсов: автоудаление неиспользуемых инстансов, дисков, снапшотов.

• Оптимизация размеров: автоматические рекомендации по управлению ресурсами (rightsizing).

• Управление скидками: автопокупка и управление резервами.

• Распределение затрат: автоматическое тегирование и аллокация по командам.

Чтобы перевести это в деньги, используется следующая формула:

(Время до − Время после) × Ставка × Количество инженеров

Допустим, команда тратила 12 часов в неделю на ручной контроль, после FinOps — 2. Разница — 10 часов. При ставке инженера в 3000 рублей в час мы получаем 30 000 рублей экономии в неделю. И это только на одного человека. А на команду из четырёх — уже 120 000. За месяц выходит полноценный бюджет на новый проект.

5. ROI за период (окупаемость инвестиций)

Финальная метрика, которая собирает все выгоды и затраты в одну кучу – сводный расчет ROI. Он считается по классической формуле:

(Вся выгода − Затраты на FinOps) / Затраты на FinOps × 100%

Именно эта цифра чаще всего обсуждается с руководством, для которого то, сколько было вложено и сколько вернулось, важнее всего остального.

Но чтобы посчитать ROI, нужно понимать не только цифры на входе, но и из чего вообще складывается выгода. Она почти никогда не выражается в одной строчке. На деле там целая куча взаимосвязанных составляющих. Немного урезали затраты здесь, чуть ускорили релизы там, чуть разгрузили инженеров тут, а в результате выгадали больше, чем потратили.

Что входит в затраты — понятно. Это зарплаты специалистов, подписка на платформу, консалтинг, обучение, настройка процессов. Складываем их, и на выходе получаем сумму, которую реально потратили на освоение FinOps.

А дальше начинается самое интересное — как посчитать выгоду. И вот из чего она обычно складывается:

• Экономия на счетах.
  Самое очевидное: пересмотрели размеры инстансов, убрали лишнее, подключили скидки — и вуаля, расходы падают. В первый год можно реально вернуть 20–30% от месячного бюджета. Если раньше тратили 5 миллионов — будете 3.5–4. 

• Предотвращенные перерасходы.
  Когда алерты настроены и лимиты стоят, неприятные сюрпризы исчезают. Деньги больше не утекают на забытые GPU или резкие всплески нагрузки, о которых можно узнать только из счета. Это может дать еще +10–15% к бюджету, который раньше просто теряли.

• Сэкономленное инженерное время.
  Вместо ручной работы с биллингом, Excel и отключением ресурсов — автоматизация. Таким образом команда из 4–5 инженеров может легко высвободить до 30–40 часов в месяц. 

• Повышение точности бюджетирования.
  Чем точнее попадание в план, тем меньше приходится держать жирный резерв «на всякий случай». А значит, деньги можно пускать в рост, а не замораживать.

Как собрать данные для расчета ROI в облаке

Встроенные инструменты провайдеров

Отлично. Как считать – разобрались. Но где взять цифры? Ведь одно дело – понять формулу, и совершенно другое – найти нормальные данные, которые в нее можно подставить. На деле, впрочем, не все так страшно. Источников всего три: встроенные инструменты провайдеров, специализированные FinOps-платформы и BI-системы. У каждого подхода — свои плюсы и минусы, но вместе они дают реальную картину, с которой уже можно работать.

Если вы работаете с российскими облаками, у вас уже есть базовая аналитика прямо в интерфейсе. Это не самый гибкий инструмент, но с ним лучше, чем совсем без него. Он как минимум позволяет понять, куда утекают деньги.

Если это Yandex Cloud, то есть доступ к 

• детализации трат по сервисам и проектам,

• группировке по каталогам,

• графикам по времени,

• API для выгрузки и автоматизации.

Если это VK Cloud, то у вас будет доступ к:

• дашбордам в реальном времени,

• настройке бюджетов и алертов,

• аналитике по потреблению,

• базовым уведомлениям о перерасходе.

FinOps-платформы

Если базовой аналитики не хватает — например, у вас несколько облаков или нужно больше бизнес-контекста — имеет смысл подключить специализированные платформы. Они как раз про то, чтобы собрать все данные в одном месте, связать траты с командами и продуктами, найти дыры и подсказать, где можно сэкономить.

Клаудмастер — российская FinOps-платформа. Она входит в реестр отечественного ПО и умеет:

• собирать данные из нескольких облаков,

• строить unit-экономику,

• проводить оптимизацию ресурсов в автомате (rightsizing),

• искать забытые ресурсы,

• рассчитывать Cost per Unit и показывать его в разрезе команд.

FinOps360 — еще одно российское решение, которое интегрируется с Yandex Cloud и даёт автоматические рекомендации: какие инстансы пересмотреть, какие сервисы выключить, где перераспределить бюджет.

Главный плюс таких платформ заключается в том, что они делают почти всю работу за вас. Подсвечивают неэффективности, строят отчеты, указывают на аномалии, считают метрики. Но платно. И пользоваться ли ими, решать уже вам. С одной стороны, тратить даже пару процентов от облачного бюджета на такого рода инструментарий не очень приятно. А с другой, даже при минимальной экономии они чаще всего окупаются за 2–3 месяца.

BI-системы

Нужно что-то посложнее? Например, иметь возможность увязать облачные расходы с выручкой, транзакциями или поведением пользователей. Тогда без BI не обойтись.

Yandex DataLens — один из самых удобных вариантов, если вы в экосистеме Яндекса. Он позволяет:

• сводить данные из облаков и внутренних систем,

• строить любые дашборды и графики,

• визуализировать Cost per Unit,

• анализировать динамику расходов в привязке к бизнес-метрикам.

Такие системы полезны, если у вас есть аналитик, который понимает, как построить нужные связи. Да, на первых порах придется повозиться, но зато на выходе получится инструмент, который реально помогает принимать решения, а не просто рисует графики ради галочки.

Что лучше?

На практике никто не ограничивается чем-то одним. Чтобы получить объективную картину и не собирать все данные вручную, обычно используют сразу несколько инструментов в связке:

• Встроенные средства – для базового мониторинга и алертов.

• FinOps-платформа – для автоматизации и рекомендаций.

• BI-система – для стратегической аналитики и связи с бизнес-метриками.

Практический чек-лист для оценки ROI в облаке

Измеряем базу (до FinOps)

Звучит банально, но многие компании берутся за оптимизацию, не особо понимая, с чего надо стартовать. А потом удивляются, почему сложно доказать эффективность FinOps. Начать стоит с простого: соберите среднемесячные облачные траты за последние полгода и посмотрите, насколько сильно они скачут. Если разброс большой — у вас точно есть что оптимизировать.

Затем посчитайте, на сколько процентов вы промахиваетесь с бюджетом каждый месяц. Если цифра больше 15-20%, то бюджетирование нужно явно подтягивать. И не забудьте зафиксировать Cost per Unit для ключевой бизнес-метрики. Потом будет с чем сравнивать.

Внедряем FinOps

Здесь главное не пытаться объять необъятное. Начните с создания кросс-функциональной команды. Без нее FinOps превращается в игрушку для техспециалистов, которая не решает бизнес-задач. Потом займитесь базовой гигиеной: настройте автотегирование, чтобы понимать, кто и за что платит, и внедрите автоотключение забытых ресурсов.

Следующий уровень – настройка алертов на превышение лимитов. Благодаря им вы сможете получать уведомления о перерасходе здесь и сейчас и сразу сможете что-то исправить, чем с потухшим взглядом принимать счета в конце месяца.

Измеряем результаты (через 3-6 месяцев)

Через полгода повторите те же замеры, что делали в начале. Сравните траты, точность бюджетирования, Cost per Unit. Не забудьте посчитать, сколько времени команда перестала тратить на поиски причин перерасходов — это тоже деньги.

Российский опыт показывает: компании, которые системно подходят к измерению ROI FinOps, окупают вложения за 6-8 месяцев и держат экономию на уровне 20-25% от облачного бюджета в долгосрочной перспективе.

Важно помнить, что FinOps это не разовая акция, а постоянный процесс. ROI нужно пересчитывать регулярно, потому что по мере роста бизнеса появляются новые возможности для оптимизации.

FinOps превращает облачные расходы из непредсказуемой статьи затрат в управляемый актив, который приносит измеримую отдачу. Главное — не ограничиваться разовой чисткой, а выстроить процессы так, чтобы они работали на вас в долгосрок.