Почему глубокая оптимизация эффективнее базовой экономии

Проблема поверхностной оптимизации

Когда компании впервые смотрят на свой облачный счёт, первый инстинкт — выключить то, что не используется. Уменьшить размеры инстансов. Настроить автоскейлинг. Может быть, купить зарезервированные мощности.

Это хорошие первые шаги — но обычно они экономят лишь 10–15% от общих расходов. Настоящие деньги спрятаны глубже.

Где прячутся реальные затраты

Главные источники расходов в большинстве облачных сред — это не простаивающие ресурсы. Это неэффективные нагрузки, работающие на полную мощность:

• MySQL-база, выполняющая аналитические запросы, для которых она не предназначена
• Python-сервис, сжигающий CPU в горячем цикле, который мог бы работать в 50 раз быстрее на C++
• Пайплайны логирования, поглощающие терабайты данных, которые никто не читает
• Алгоритмы O(n²), обрабатывающие миллионы записей каждый час

Подход глубокой оптимизации

Вместо косметических улучшений глубокая оптимизация нацелена на корневые причины:

1. Миграция баз данных на специализированные движки (MySQL → ClickHouse для аналитики)
2. Переписывание горячих путей на системные языки (Python → C++ для вычислительных задач)
3. Исправление алгоритмической сложности (O(n²) → O(n log n) может устранить 95% вычислений)
4. Оптимизация наблюдаемости (умный сэмплинг, многоуровневое хранение, структурированное логирование)

Реальные результаты

Компании, инвестирующие в глубокую оптимизацию, обычно видят снижение затрат на 40–70% — не за счёт срезания углов, а благодаря тому, что их инфраструктура становится действительно эффективнее.

Код работает быстрее. Базы данных обрабатывают больше нагрузки. А облачный счёт падает драматически.