Sua empresa pode estar pagando para transportar dados que não precisariam atravessar a rede novamente.
Em ambientes híbridos e multicloud, custos de transferência de dados, capacidade de links e replicação podem crescer rapidamente. Dependendo do padrão de tráfego e da aplicação, tecnologias de otimização podem reduzir significativamente a quantidade de dados que precisa atravessar a WAN.
Cloud não custa apenas processamento e armazenamento
Ao avaliar uma arquitetura de cloud, é comum olhar para computação, armazenamento e licenciamento. Mas o tráfego também pode representar uma parcela relevante do custo operacional, especialmente em ambientes com grandes volumes de dados, replicação, backup ou movimentação recorrente entre sites.
É nesse cenário que a otimização de WAN e de dados pode fazer diferença: em vez de transmitir repetidamente informações que já foram vistas, o ambiente pode aproveitar técnicas de deduplicação e otimização para reduzir o volume efetivamente transportado.
Até 98% de redução em determinados padrões de tráfego
A Riverbed documenta redução de pacotes TCP de 65% a 98% em determinados cenários de transport streamlining. Isso não significa que todo ambiente terá 98% de redução: o resultado depende do tipo de aplicação, repetição dos dados, compressibilidade, protocolo e padrão de utilização.
Para SteelHead Cloud, a Riverbed também apresenta redução de utilização de banda de até 95%. Por isso, a forma correta de avaliar uma oportunidade é medir o tráfego real e estimar o potencial de otimização do ambiente.
Para entender melhor como essa tecnologia se encaixa em diferentes arquiteturas, veja também Riverbed SteelHead e aceleração WAN e Cloud.
Exemplo: se uma aplicação movimenta 10 TB de dados e um cenário específico alcançar 90% de redução, aproximadamente 1 TB precisaria atravessar o caminho otimizado.
Onde essa economia pode aparecer?
1. On-premises ↔ Cloud
Empresas que mantêm aplicações ou dados localmente e utilizam AWS, Azure, OCI ou outras clouds podem ter tráfego recorrente entre o ambiente corporativo e a nuvem. Isso inclui arquivos, aplicações, bancos, backup, replicação e grandes transferências.
O objetivo não é simplesmente aumentar o link: é avaliar quanto do tráfego pode ser evitado ou reduzido antes de atravessar a WAN.
2. Cloud ↔ Cloud
Arquiteturas multicloud também podem gerar tráfego entre provedores. Aplicações distribuídas, migrações, replicações e movimentação de dados entre regiões ou clouds podem aumentar tanto a utilização de banda quanto os custos associados à transferência.
3. Disaster Recovery e replicação
Em um ambiente de DR, grandes volumes de dados podem ser replicados continuamente para outro site. Muitas vezes, a maior parte dos dados já foi enviada anteriormente e apenas uma parcela sofreu alteração.
A otimização pode identificar redundância e reduzir o volume transmitido, ajudando a preservar capacidade do link e acelerar a replicação.
4. Backup e movimentação recorrente de dados
Backups, cópias de arquivos e grandes transferências podem gerar padrões repetitivos. Quando existe grande quantidade de dados recorrentes, a otimização pode reduzir significativamente o volume transportado.
10 TB podem virar 2 TB, 1 TB ou até menos
Quanto maior a repetição dos dados, maior pode ser o potencial de redução. O gráfico abaixo ilustra matematicamente o impacto de diferentes níveis de otimização sobre um volume hipotético de 10 TB.
O impacto potencial fica mais fácil de visualizar quando pensamos em um volume hipotético de 10 TB:
| Cenário | Redução | Dados transferidos |
|---|---|---|
| Sem otimização | 0% | 10 TB |
| Otimização | 50% | 5 TB |
| Otimização | 80% | 2 TB |
| Otimização | 90% | 1 TB |
| Cenário de alta redução | 98% | 200 GB |
Os números acima são uma ilustração matemática. O resultado real depende do ambiente e do padrão de dados.
O objetivo não é apenas economizar banda
A redução de tráfego pode trazer outros benefícios: menor utilização dos links, maior capacidade disponível para aplicações críticas, melhor desempenho em cenários de alta latência e maior eficiência em operações de DR e migração.
Como saber quanto sua empresa poderia economizar?
O primeiro passo é entender o tráfego atual. Quais aplicações geram mais dados? Quanto é transferido por mês? Existe tráfego repetitivo? Quanto vai para cloud? Quanto é replicação? Qual é o custo efetivo de transferência?
Com essas informações, é possível estimar o potencial de otimização e comparar o investimento com a economia potencial.
Se você quiser aprofundar a análise de tráfego antes de avaliar a otimização, o Riverbed NetProfiler ajuda a identificar fluxos, aplicações e padrões de utilização da rede. Para uma análise mais profunda de pacotes e aplicações, conheça também o Riverbed AppResponse.
Quer avaliar seu cenário? A DeepMonitor pode ajudar a analisar onde o Riverbed SteelHead pode fazer sentido na sua arquitetura e estimar o potencial de redução de tráfego.
Avaliar redução de tráfego no meu ambiente →
Conclusão
Em ambientes híbridos, multicloud e de disaster recovery, nem todo byte precisa ser transportado novamente. A otimização de dados pode reduzir significativamente o tráfego, melhorar a utilização da infraestrutura e, em determinados cenários, contribuir para uma redução expressiva dos custos associados à transferência.
Se sua empresa paga por throughput, possui links próximos do limite ou movimenta grandes volumes de dados entre sites e clouds, vale a pena medir o potencial antes de simplesmente contratar mais capacidade.
