Den ene teknologikostnaden du ikke måler – som kan spare millioner hvis du gjorde det

En av de største endringene som skjer med overgangen til skyen, er hvordan vi betaler for teknologi og applikasjoner. Bransjen har byttet fra alt-du-kan-prosessere på en server med lokale datasentre til en variabel eller bruksmodell. Ifølge en fersk Apptio rapporterer, betyr dette at "mikrooptimaliseringer kan skje på teamnivå hver dag for å endre formen på skyutgiftene ... Det er en verden av OpEx (driftsutgifter) i stedet for CapEx (kapitalutgifter), som fullstendig endrer hvordan finans rapporteres og klarte."

Som et resultat har den tradisjonelle anskaffelsesmodellen for utgifter blitt oppgradert, noe som legger kjøpekraften i hendene på ingeniører som utvikler og administrerer disse applikasjonene og infrastrukturen med svært liten hensyn til hva det koster selskapet i driftskostnader. Alle som jobber i teknologigrøftene i dag er fokusert på her og nå for sitt spesifikke eierområde, og sikrer at systemet kommer seg gjennom hver dag uten driftsstans. Ingen tenker på: Kan vi gjøre det vi gjør raskere, bedre, smartere, dvs. mer effektivt innenfor applikasjonene og prosessene?

Apptio, produsenter av programvare designet for å vurdere og kommunisere kostnadene for IT-tjenester for planlegging, budsjettering og prognoseformål, beskriver videre den dystre virkeligheten i denne situasjonen som "ingeniører som gjør økonomiske forpliktelser til skyen som påvirker bunnlinjen til deres selskaper, mens finansteam sliter med å holde tritt med tempoet og detaljene i utgiftene.»

De fleste ingeniører kontrollerer eller forstår ikke helt koden de skriver; de legger bare til infrastruktur for å drive det som fremmes til produksjon.

Det er ikke vanlig praksis i bransjen å beregne de totale kostnadene for teknologimiljøet ditt for de hundrevis av applikasjoner eller teknologi som teamet ditt støtter. Dette må endres. (Merk: Jeg snakker ikke om Robotic Processing Automation-RPA, bruk av roboter for å automatisere digitale oppgaver.) Min tilnærming er fokusert på effektiviteten til applikasjoner, kode og prosesser, ikke effektivitet gjennom automatisering.

Hvorfor det er viktig å måle den totale kostnaden for kode.

Applikasjoner er utviklet for å gjøre prosessene enkle for forretningsbrukeren. Det krever mye ressurser og kompleksitet for en applikasjon å gi et svar, selv om responstiden bare er noen få sekunder. Multipliser dette med tusenvis eller millioner av applikasjonsforespørsler per sekund på tusenvis av servere på tvers av bedriften din. Det er lett for ting å bli utenfor rekkevidde med så mye som skjer samtidig, og dette gjelder også kostnader. Hvis serverne som kjører en applikasjon skal vare i tre år, men bare vare ett fordi de er tom for kapasitet – hva er den sanne kostnaden for den applikasjonen? Dette er noe finansdirektører og andre trenger å vite fordi de har budsjetter på plass som må oppfylles.

Et effektivt, sunt system krever færre ressurser for å behandle den samme arbeidsmengden enn et ineffektivt system. Kodeoptimalisering frigjør enda flere ressurser.

Praktisk talt ethvert system har potensial til å realisere kapasitetsrasjonalisering med minst 30 til 40 prosent, og kodeoptimalisering kan gi ytterligere 20 til 80 prosent av kostnadsbesparelser.

Dette betyr at de samme arbeidsbelastningene kan kjøres på mindre servere, noe som reduserer sky- og lisensieringskostnader. Verdien av disse besparelsene er ikke bare kortsiktig, men over lengre perioder ettersom de fleste applikasjoner nå lever i 5 til 20 år, eller lenger. Det er ikke bare et spørsmål om bunnlinjen, det er vurderingen av hva som kan gjøres med denne frigjorte kapitalen for å fremme forretnings-KPIer i dag.

Se for deg den totale kostnaden for kode over 20 år og tenk på: "Kunne vi ha gjort den koden 20 % mer effektiv, og i så fall hvor mye kunne vi ha spart over 20 år?"

Deretter er det flyttingen til skyen og pay-as-you-go versus betale på forhånd modell som øker kostnadene for å drifte og vedlikeholde datasystemer raskere enn vi kan fange opp og analysere dem. Apptio-rapporten fremhever hvordan alle taper når det ikke er åpenhet om kostnadene for skytjenester:

• Engineering bruker mer enn nødvendig med liten forståelse for kostnadseffektivitet.
• Økonomiteam sliter med å forstå – og holde tritt med – hva som brukes på det forbløffende antallet alternativer (AWS alene har omtrent 300,000 XNUMX SKU-er og flere tusenvis av nye funksjoner per år).
• Ledelse har ikke nok innspill til hvor mye som skal brukes eller evnen til å påvirke prioriteringer.
• Innkjøp er ikke en bevisst deltaker i sin egen outsourcing.

Å estimere besparelsene vil du ha hvis du optimaliserer et stykke kode før det gjør systemet ditt ineffektivt (i beste fall) eller forårsaker et strømbrudd (i verste fall) krever litt mer planlegging og innsikt. Men det er nødvendig hvis vi ønsker å holde tritt med den nåværende veksttakten bedrifter opplever.

I min neste artikkel vil jeg snakke om hvordan vi kan måle den totale kostnaden for kode, og dermed spare milliarder på ineffektive prosesser. Er du med meg?