Análise de Custos de IoT: O que Provedores de Serviços e Empresas Podem Aprender com a Precificação na Nuvem

A maioria das organizações está migrando sua infraestrutura para ambientes de nuvem pública e aproveitando essas plataformas para gerenciar o crescente ecossistema da Internet das Coisas (IoT).

Mais de dois terços das empresas já utilizam recursos de computação de borda e near-edge para análises de IoT, machine learning e outras tarefas intensivas em dados. Os principais provedores de hiperescala — AWS, Google Cloud e Microsoft Azure — oferecem serviços de IoT sob medida para necessidades empresariais, com modelo de pagamento por uso.

Investigação de Preços da 451 Research

No início deste ano, analistas da equipe de Economia Digital e IoT da 451 Research observaram uma redução de aproximadamente 50% nos preços de IoT do Azure. Isso levantou a questão fundamental: qual hiperescalador — AWS, Google Cloud ou Microsoft — oferece o menor custo total?

A equipe identificou nove parâmetros de precificação que podem influenciar significativamente o custo total: tamanho médio da mensagem, volume de mensagens, atualizações de registro, entre outros. Utilizando uma abordagem de machine learning e uma simulação em Python, compararam os modelos de precificação dos três plataformas nos EUA.

A execução de 10.000.000 de simulações revelou que Azure e AWS podem ser economicamente viáveis em cenários específicos, conforme ilustrado no diagrama de árvore de decisão. A Microsoft surgiu geralmente como a opção mais barata em larga escala, enquanto a AWS ofereceu os menores preços para a maioria dos casos de uso empresariais típicos. O Google Cloud não apareceu como o mais barato em nenhuma simulação.

Principais Conclusões para Empresas

• ML como Serviço Desbloqueia Insights — O estudo demonstrou que ferramentas de machine learning baseadas na nuvem podem descobrir eficiências de custo ocultas, mas o sucesso requer profundo conhecimento de domínio para interpretar modelos de precificação complexos.
• Complexidade Persiste Mesmo com Modelos Simplificados — Apesar dos esforços para simplificar a precificação, nuances permanecem que frequentemente obrigam as organizações a calcular manualmente os custos esperados, uma prática que não é nem prática nem escalável.

Como a faturação na nuvem está longe de ser um serviço “igual à eletricidade”, muitos consumidores têm dificuldade em compreender pelo que estão pagando. Essa lacuna de conhecimento apresenta uma clara oportunidade para provedores de serviços reduzirem a complexidade, intermediarem entre plataformas e simplificarem o acesso ao machine learning para não especialistas.

Autor: Owen Rogers, Diretor de Pesquisa – Unidade de Economia Digital