Говорили про FinOps. Не про «культуру осознанного потребления» и не про «надо экономить», а про то, как это реально работает и когда вообще стоит этим заниматься.

Меня зовут Дмитрий, я руковожу отделом ИТ-инфраструктуры и сервисов в Ви.Tech, IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В предыдущих частях я рассказывал про P&L-центры, ценообразование, учет ресурсов и планирование бюджета, а теперь хочу перейти к самой чувствительной части всей этой истории - оптимизации потребления.

Здесь уже недостаточно просто собрать цифры в отчет. Нужно понять, где ресурсы реально тратятся неэффективно, что с этим можно сделать без вреда для сервисов и с какими организационными проблемами мы почти наверняка столкнемся по дороге.

Для этого я обычно использую два дополняющих друг друга подхода:

Ниже пройдемся по основным блокам, из которых этот учет складывается.

1. Отдельно стоящее оборудование

Поскольку мы планируем учитывать расходы за месяц, то стоимость покупки оборудования нам также надо привести к месячным затратам. Для этого воспользуемся амортизацией, а именно определим ее срок и тип и посчитаем ежемесячную стоимость, исходя из этого. Для примера возьмем линейную амортизацию сроком на 5 лет (60 месяцев), тогда ежемесячная стоимость отдельно стоящего оборудования будет:

HW_month_price = HW_price / 60

При этом:

В этом материале я разберу, из чего складывается стоимость единицы вычислительного ресурса в гибридной инфраструктуре и как подойти к расчету так, чтобы потом использовать эти цифры в аллокации затрат, бюджетировании и планировании.

С оборудованием, которое закупается под конкретный проект, все обычно довольно прозрачно: его стоимость можно сразу отнести на конкретного внутреннего заказчика. С публичными облаками тоже все относительно просто: цену задает провайдер, а наша задача сводится к корректному учету потребления и распределению расходов.

Сложнее всего обстоит дело с частной виртуализацией. Здесь цена ресурса не лежит на поверхности, ее приходится собирать из стоимости железа, запаса под отказоустойчивость, коэффициентов переподписки и сопутствующей инфраструктуры.

Поэтому дальше я сосредоточусь именно на частных системах виртуализации и на простом примере покажу, как посчитать стоимость 1 ядра CPU и 1 GB RAM.

Для простоты будем считать, что кластер виртуализации состоит из однотипных серверов. Допустим, в каждом сервере установлены 2 CPU по 64 ядра и 1024 GB RAM. Тогда стоимость сервера складывается из стоимости памяти, стоимости процессоров и стоимости платформы, куда входит все остальное: сетевые карты, материнская плата, корпус, блоки питания и прочие компоненты.

Нам была нужна не красивая финансовая схема, а рабочий способ ответить на простые вопросы: кто потребляет ресурсы, кто за них платит и как эти затраты потом распределять внутри компании. Без этого невозможно нормально считать стоимость сервисов, обсуждать экономику инфраструктуры и планировать развитие не по ощущениям, а по цифрам.

FinOps и ITFM в этой логике не спорят друг с другом, а закрывают разные части одной задачи. FinOps помогает навести порядок в потреблении и расходах, особенно в облаке. ITFM дает более широкую рамку: как связать ресурсы, бюджеты, внутренние сервисы и центры ответственности.

Дальше разберем основу такой модели: какие типы затрат нужно разделять, чем выделенные ресурсы отличаются от общих и какие атрибуты стоит заложить сразу, чтобы потом не переделывать учет на ходу.