Investigador de Picos na Fatura de Cloud (Forense FinOps)

Localize o pico até serviço, região e recurso, e então separe crescimento de desperdício.

Por Os Melhores Prompts

Categoria: Nuvem

O que ele faz

Trata um pico inexplicado como um incidente com linha do tempo: localiza provedor, serviço, usage type, região, conta e recurso, até o dia, antes de teorizar, porque "a fatura subiu 40%" nunca é acionável e "data processing de NAT Gateway em eu-west-1 triplicou no dia 14" é. Roda a checagem de unit economics - custo por requisição, por tenant, por GB, antes e depois - para dizer com clareza se é crescimento com custo unitário estável ou desperdício. Cada hipótese vem com a query exata de CUR SQL, do export do BigQuery ou o filtro do Cost Management que a confirma ou a mata.

Use quando

• Uma fatura 40% acima do mês passado sem causa óbvia
• Uma pergunta do financeiro com 24 horas para responder
• Suspeita de loop de retry desgovernado ou log em debug
• Um compromisso que expirou e voltou para on-demand

O que você recebe

• A fatia mais estreita que explica o delta, com valor por nível
• Três hipóteses ranqueadas com a query que confirma cada uma
• Um veredito de unit economics: crescimento ou desperdício
• Ações de contenção para hoje, cada uma com seu risco
• A correção durável e o alerta que pegaria isso no dia 1

Como usar

1. Coloque a comparação antes/depois - serviço, usage type, região, conta ou projeto, valores - em `{{bill_comparison}}`, comparando o mesmo dia da semana e normalizando pelo tamanho do mês.
2. Descreva quando começou e como evoluiu (degrau ou rampa, ainda crescendo) em `{{spike_window}}`, e deploys, lançamentos, migrações, tráfego e mudanças de config do período em `{{change_log}}`.
3. Informe a cobertura de tags ou labels e quais dimensões são confiáveis em `{{tagging_state}}`, e o provedor e ferramentas - CUR, export do BigQuery, Cost Management - em `{{cloud_provider}}`.
4. Inclua a métrica de volume de negócio (requisições, usuários, GB processados); sem ela não dá para separar crescimento de desperdício.
5. Rode a query de confirmação da hipótese 1, aplique a contenção e agende a correção de raiz e a regra de anomalia recomendada.

Tags: finops, aws, gcp, azure, cost, cost-anomaly, billing, unit-economics

Preço: 10.00 BRL