Case Study: TechFlow - Optymalizacja infrastruktury AWS

O kliencie

TechFlow to dynamicznie rozwijający się startup FinTech z portfolio usług płatniczych dla e-commerce. Firma obsługuje ponad 50,000 transakcji dziennie z wartością przekraczającą 2M EUR miesięcznie.

Wyzwania biznesowe

• Rosnące koszty AWS (15,000 USD/miesiąc)
• Spadająca wydajność przy wzroście ruchu
• Brak kontroli nad wydatkami na infrastrukturę
• Problemy z skalowaniem w godzinach szczytu

Sytuacja początkowa

Problemy techniczne

Infrastructure Issues:
  - Over-provisioned EC2: 70% instancji wykorzystywało <30% zasobów
  - RDS instances: 12 nieużywanych baz danych
  - Storage waste: 500GB danych w niewłaściwej S3 storage class
  - No auto-scaling: Wszystkie instancje stale włączone
  - Old generation: t2.large zamiast t3/t4g instances

Architektura przed optymalizacją

• Web layer: 8x t2.large (stale włączone)
• API layer: 6x t2.xlarge (over-provisioned)
• Database: 3x db.t2.large RDS + 12 nieużywanych instancji
• Storage: 2TB w S3 Standard (dane archiwalne)
• Load Balancer: 3 niepotrzebne ALB

Koszty miesięczne - przed optymalizacją

| Usługa | Koszt | % całości | |--------|-------|-----------| | EC2 | $8,500 | 57% | | RDS | $3,200 | 21% | | S3 | $1,800 | 12% | | Load Balancers | $900 | 6% | | Other | $600 | 4% | | Total | $15,000 | 100% |

Proces optymalizacji

Week 1: Quick Wins & Resource Cleanup

1. Infrastructure Audit

# Skrypt do analizy wykorzystania EC2
aws cloudwatch get-metric-statistics \
  --namespace AWS/EC2 \
  --metric-name CPUUtilization \
  --dimensions Name=InstanceId,Value=i-1234567890abcdef0 \
  --start-time 2024-01-01T00:00:00Z \
  --end-time 2024-02-01T00:00:00Z \
  --period 3600 \
  --statistics Average

2. Resource Right-sizing

• 15x t2.large → t3.medium: Oszczędność $1,200/miesiąc
• 3x t2.xlarge → t3.large: Oszczędność $400/miesiąc
• Usunięcie 12 nieużywanych RDS: Oszczędność $2,100/miesiąc

3. Storage Optimization

{
  "Rules": [{
    "ID": "ArchiveOldData",
    "Status": "Enabled",
    "Transitions": [
      {
        "Days": 30,
        "StorageClass": "STANDARD_IA"
      },
      {
        "Days": 90,
        "StorageClass": "GLACIER"
      }
    ]
  }]
}

Week 2: Auto-scaling & Reserved Instances

1. Implementacja Auto Scaling Groups

# Auto Scaling Group configuration
WebTierASG:
  MinSize: 2
  MaxSize: 12
  DesiredCapacity: 4
  TargetGroupARNs: [!Ref WebTierTargetGroup]
  HealthCheckType: ELB
  HealthCheckGracePeriod: 300
  
  ScalingPolicies:
    ScaleUpPolicy:
      MetricName: CPUUtilization
      Threshold: 70
      ComparisonOperator: GreaterThanThreshold
      ScalingAdjustment: +2
    
    ScaleDownPolicy:
      MetricName: CPUUtilization  
      Threshold: 30
      ComparisonOperator: LessThanThreshold
      ScalingAdjustment: -1

2. Reserved Instances Strategy

• 1-year term: Podstawowe workloady (API layer)
• 3-year term: Stabilne systemy (database, monitoring)
• Savings: 40-60% vs On-Demand pricing

Week 3: Performance Optimization

1. Database Optimization

-- Optymalizacja slow queries
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_transactions_date_status 
ON transactions (created_at, status, user_id);

-- Connection pooling setup
max_connections = 200
shared_buffers = 2GB
effective_cache_size = 6GB
work_mem = 50MB

2. API Caching Layer

# Redis cache implementation
@cache.memoize(timeout=300)
def get_user_transactions(user_id, limit=50):
    return db.query(
        "SELECT * FROM transactions WHERE user_id = %s LIMIT %s",
        user_id, limit
    )

3. CDN Implementation

# CloudFront distribution
OriginRequestPolicy:
  Name: CachingOptimized
  CachePolicyId: 658327ea-f89d-4fab-a63d-7e88639e58f6
  TTL:
    DefaultTTL: 86400  # 1 day
    MaxTTL: 31536000   # 1 year

Wyniki po optymalizacji

Koszty miesięczne - po optymalizacji

| Usługa | Przed | Po | Oszczędność | |--------|-------|----|-----------:| | EC2 | $8,500 | $3,200 | -62% | | RDS | $3,200 | $1,500 | -53% | | S3 | $1,800 | $600 | -67% | | Load Balancers | $900 | $200 | -78% | | Other | $600 | $500 | -17% | | Total | $15,000 | $6,000 | -60% |

Metryki wydajności

API Response Times

• Average: 450ms → 270ms (-40%)
• 95th percentile: 1.2s → 650ms (-46%)
• 99th percentile: 2.8s → 1.1s (-61%)

System Reliability

• Uptime: 99.2% → 99.8% (+0.6%)
• Error rate: 0.8% → 0.2% (-75%)
• MTTR: 45min → 12min (-73%)

Business Impact

• Transaction throughput: +35% bez dodatkowych kosztów
• Customer satisfaction: Score 4.2 → 4.7
• Developer productivity: +25% (mniej firefighting)

Technologie i narzędzia

AWS Services Used

• EC2: Right-sizing, auto-scaling groups
• RDS: Performance tuning, read replicas
• CloudWatch: Monitoring, custom metrics
• CloudFront: CDN, static asset optimization
• Lambda: Serverless background tasks
• S3: Storage class optimization, lifecycle policies

Monitoring Stack

Monitoring:
  - CloudWatch: System metrics, alarms
  - Grafana: Custom dashboards
  - PagerDuty: Incident management
  - AWS Cost Explorer: Cost tracking
  
Automation:
  - Terraform: Infrastructure as Code
  - GitHub Actions: CI/CD pipeline
  - AWS Lambda: Automated cleanup scripts

Lessons Learned

1. Measurement is Key

"Bez dokładnych metryk, każda optymalizacja to tylko zgadywanie"

Najważniejsze było ustanowienie baseline'u przed jakimikolwiek zmianami.

2. Quick Wins First

Usunięcie nieużywanych zasobów dało natychmiastową oszczędność 25% bez ryzyka.

3. Gradual Migration

Stopniowe przechodzenie na nowe instance types pozwoliło na testowanie bez downtime.

4. Automation Prevents Regression

Auto-scaling i polityki lifecycle zapobiegają powrotowi problemów.

Rekomendacje na przyszłość

Short-term (1-3 miesiące)

1. Spot Instances dla workloadów batch
2. Aurora Serverless dla development environments
3. Lambda migration dla microservices

Long-term (6-12 miesięcy)

1. Multi-AZ optimization dla disaster recovery
2. Container migration (ECS/EKS)
3. Machine Learning dla predictive scaling

ROI Analysis

Investment

• Consulting: 40 godzin × $200/h = $8,000
• Migration effort: 120 developer hours × $100/h = $12,000
• Tools & licensing: $2,000
• Total investment: $22,000

Monthly savings

• Infrastructure costs: $9,000/miesiąc
• Developer productivity: $5,000/miesiąc (25% boost)
• Total monthly benefit: $14,000

ROI Timeline

• Payback period: 1.6 miesiąca
• 12-month ROI: $168,000 - $22,000 = $146,000
• ROI percentage: 663%

---

Testimonial

"EffiLab nie tylko obniżył nasze koszty AWS o 65%, ale też znacząco poprawił wydajność całego systemu. Ich podejście bazujące na metrykach i stopniowa implementacja pozwoliły nam uniknąć downtime podczas migracji. ROI zwrócił się w mniej niż 2 miesiące."

Marcin Kowalski, CTO, TechFlow

---

Chcesz podobne wyniki dla swojej firmy? Umów bezpłatną konsultację i dowiedz się, jak możemy zoptymalizować Twoją infrastrukturę.