Azure Cost Optimization

En kunde brugte 14.000 kr/md på ADF-pipelines der kun kørte én gang i 2021.

Pipeline'erne var sat op til daglig kørsel, men blev aldrig deaktiveret efter projektets afslutning.

Vi implementerede automatisk overvågning af pipeline-aktivitet og deaktiverede ubrugte pipelines.

Vi oprettede også en governance-proces for at sikre, at fremtidige projekter inkluderer en nedlukningsplan.

Resultat: 100% besparelse på unødvendige pipelines.

Et produktionsfirma kørte 32 DIU (Data Integration Units) til simple filoverførsler.

De havde valgt maksimal kapacitet "for en sikkerheds skyld", selvom opgaven var simpel.

Vi analyserede de faktiske krav og nedskalerede til 8 DIU uden at påvirke performance.

Vi implementerede også dynamisk skalering baseret på faktisk belastning.

Årlig besparelse: 65.000 kr.

En e-commerce kunde havde en 2TB produkt-tabel uden optimering af Delta Lake-funktioner.

Hver forespørgsel scannede hele tabellen, hvilket resulterede i høje compute-omkostninger.

Vi implementerede tre kritiske optimeringer:

• Optimerede Z-ordning på deres 2TB produkt-tabel
• Tilføjede Bloom-filtre på høj-kardinalitets-kolonner
• Konfigurerede auto-compaction til at køre udenfor spidsbelastning

Månedlig besparelse: 18.000 kr.

En finansiel virksomhed havde 12 Databricks-clusters kørende 24/7.

Clusters blev kun brugt 8 timer om dagen, men kørte konstant og forbrugte ressourcer.

Vi implementerede auto-termination på alle clusters efter 30 minutters inaktivitet.

Vi oprettede også automatiserede job-schedules til at starte clusters ved arbejdsdagens begyndelse.

Årlig besparelse: 320.000 kr.

En medievirksomhed kørte Azure Functions med over-provisionerede Execution Units.

Dette resulterede i unødvendige udgifter på 22.000 kr/md for kapacitet, der aldrig blev brugt.

Vi skiftede til Consumption Plan med optimerede timeouts.

Vi implementerede også bedre caching-strategier for at reducere antallet af funktionskald.

Resultat: 78% reduktion i månedlige udgifter.

Et forsikringsselskab havde Azure Functions med langvarige eksekvering.

Ineffektiv databasekommunikation resulterede i høje omkostninger pga. længere kørselstid.

Vi implementerede connection pooling for at reducere database-opstartstid.

Vi optimerede LINQ-forespørgsler for at reducere datamængden og forbedre svartiden.

Resultat: 60% reduktion i eksekveringstid og 84.000 kr/år i besparelser.

En detailhandelsvirksomhed brugte Premium Service Bus tier til simpel køhåndtering.

De betalte for avancerede funktioner, som de aldrig brugte.

Vi nedskalerede til Standard tier, som var fuldt tilstrækkelig til deres behov.

Vi optimerede også deres message batching for at reducere antallet af transaktioner.

Årlig besparelse: 105.000 kr.

En logistikvirksomhed havde over 50 ubrugte Service Bus topics.

Disse var oprettet under tidligere projekter og forbrugte stadig ressourcer.

Vi identificerede og fjernede alle ubrugte topics og abonnementer.

Vi implementerede også en automatisk overvågning, der markerer inaktive messaging-ressourcer.

Månedlig besparelse: 7.500 kr.

Vi fandt 7 web apps i en kundes abonnement, alle kørende på S1 (175 kr/dag).

Disse apps var fra projekter, der var afsluttet for 2+ år siden, men stadig kørte og kostede penge.

Vi arkiverede koden og nedlagde de ubrugte apps.

Vi implementerede også tagging og livscyklus-politik for alle fremtidige proof-of-concepts.

Månedlig besparelse: 38.000 kr.

En gamingvirksomhed brugte Premium Redis-cache til simpel session storage.

De betalte 12.000 kr/md for funktioner, de ikke havde brug for.

Vi analyserede deres faktiske cache-behov og nedskalerede til Basic-tier.

Vi implementerede også bedre cache-invalidering for at optimere hukommelsesforbrug.

Resultat: Identisk performance med markant lavere omkostninger.

En fintech-virksomhed kørte 3 separate AKS-clusters med lav udnyttelsesgrad.

Hver cluster havde sin egen kontrolplan og infrastruktur-omkostninger.

Vi konsoliderede til én cluster og implementerede namespaces for isolation.

Vi optimerede også node pools og implementerede cluster autoscaling.

Månedlig besparelse: 45.000 kr.

En e-handelsplatform havde statiske ressourceallokeringer til deres Kubernetes pods.

Dette førte til en gennemsnitlig CPU-udnyttelse på kun 15%.

Vi implementerede Horizontal Pod Autoscaling baseret på faktisk belastning.

Vi justerede også resource requests og limits baseret på faktisk forbrug.

Resultat: 32% reduktion i container-omkostninger.