Análise de precificação de instâncias spot para minimização de custos em um contexto multi-nuvem

Abstract

A computação em nuvem revolucionou a forma como organizações de todos os tamanhos gerenciam seus recursos computacionais, oferecendo escalabilidade, flexibilidade e eficiência

de custos. Entre as opções disponíveis, as instâncias spot se destacam como uma alterna- tiva econômica ao reutilizar capacidade computacional ociosa. Contudo, sua adoção apresenta

desafios devido à alta variabilidade de preços, à imprevisibilidade na disponibilidade e às dife- renças regionais entre os provedores. Essas características tornam complexa a implementação

de estratégias otimizadas em ambientes multi-nuvem, onde decisões baseadas em dados são fundamentais. Este trabalho analisa a precificação de instâncias spot e sob demanda nos três maiores provedores globais de computação em nuvem — AWS, Azure e GCP —, utilizando o

dataset SpotLake, que disponibilizou 73.431 arquivos e 14.804.169 registros de preços coleta- dos ao longo de 12 meses. Os resultados desta análise revelaram que, em determinadas regiões

e tipos de instâncias, os preços spot podem ser até 90% inferiores aos preços sob demanda, evidenciando o potencial de economias significativas para organizações que adotam estratégias bem informadas. Além disso, estratégias multi-nuvem demonstraram economias adicionais de até 25%, ao permitir a seleção de regiões e provedores com preços mais vantajosos. A análise revelou também padrões importantes de correlação entre regiões e provedores, fornecendo insights sobre a interação entre suas estratégias de precificação. Foi possível identificar que

regiões específicas, como us_east_1, apresentam maior estabilidade e competitividade de pre- ços, enquanto outras exibem maior volatilidade, reforçando a relevância de análises regionais

na tomada de decisão. Além de explorar as dinâmicas de preços spot, este trabalho contribuiu

para uma melhor compreensão de fatores como localização geográfica, sazonalidade e carac- terísticas das instâncias que influenciam as decisões de alocação. Esses resultados não apenas

destacam as oportunidades de otimização de custos para empresas, mas também fornecem subsídios para futuras pesquisas, incluindo o desenvolvimento de ferramentas automatizadas para monitoramento e previsão de preços em tempo real.