Liaison Education
Tecnologia para ensino superior. A skie reduziu custos de AWS em US$ 1,8 milhão por ano sem sacrificar desempenho ou escalabilidade.
Leia o case de Liaison Education →Sage combina automação FinOps e orientação especializada para reduzir os custos de nuvem entre 25% e 50%
Otimização abrangente em todos os principais serviços de nuvem
O skie Sage conecta os pontos. A maioria das ferramentas de otimização de nuvem funcionam em silos - elas podem dizer para você redimensionar uma instância sem perceber que você tem uma reserva de 3 anos para o tipo atual. Ou elas recomendam mudar famílias de instâncias sem verificar se sua carga de trabalho SAP Hana é certificada para o novo tipo. Essas decisões desconectadas podem realmente aumentar custos ou quebrar sistemas críticos.
Sage é diferente. Nós vemos o quadro completo.
Antes
25%desconto combinado, típico de quem gerencia sozinho
O Sage avalia
Rebalanceado mensalmente
Depois
| Instrumento | Cobertura | Desconto |
|---|---|---|
| Standard RI + RI Volume Discount | 20% | 75% |
| Instance Savings Plans | 25% | 70% |
| Compute Savings Plans | 30% | 50% |
| Convertible RIs | 25% | 50% |
60%desconto combinado em uma escada de 3 anos
Enquanto outros adivinham compromissos, o Sage orquestra uma estratégia sofisticada de portfólio que alcança 60% de desconto combinado vs. os típicos 25%.
Exemplo modelado. A distribuição de cobertura e as profundidades de desconto mostradas são taxas de tabela da AWS para um ambiente representativo; seu resultado combinado depende da sua própria combinação de uso.
"O Sage não apenas nos economizou dinheiro—transformou como pensamos sobre compromissos de nuvem. A abordagem de portfólio entregou 58% de economia enquanto reduzia nosso risco."
— VP de Infraestrutura, Empresa Fortune 500
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Nossas estratégias comprovadas de otimização consistentemente entregam 25-50% de economia em custos. A maioria dos clientes vê resultados nos primeiros 90 dias. Em toda a nossa base de clientes com Sage ao longo de 2025, o gasto real em nuvem caiu 41% em média frente ao patamar anterior à otimização.
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