Migrando Cargas de Trabalho de IA: Da AWS para Infraestrutura GPU On-Premise

Atualizado em 8 de dezembro de 2025

Atualização de Dezembro de 2025: A AWS reduziu os preços das H100 em 44% em junho de 2025 (instâncias p5 agora na faixa de ~$50-55/hora vs. ~$98/hora anteriormente). Os preços de compra das H100 estabilizaram em $25-40K, alterando o ponto de equilíbrio para 12-18 meses versus 7-11 meses anteriormente. Provedores de nuvem econômicos como Hyperbolic ($1,49/hora H100) e Lambda Labs comprimem ainda mais o cálculo de repatriação. A nuvem agora faz mais sentido abaixo de 60-70% de utilização. No entanto, as restrições de alocação de Blackwell e a crescente disponibilidade de expertise on-premise ainda favorecem infraestrutura própria para organizações nativas de IA com alta utilização.

A fatura da AWS de uma empresa de biotecnologia para instâncias GPU atingiu $3,2 milhões anualmente antes de descobrirem que construir infraestrutura on-premise equivalente custaria $3,8 milhões uma única vez, mas economizaria $12 milhões ao longo de três anos.¹ O movimento de repatriação para a nuvem ganha impulso à medida que organizações descobrem que instâncias AWS p5.48xlarge a $98,32 por hora custam mais em 4 meses do que comprar o hardware diretamente.² As taxas de egresso de dados agravam o problema: mover um dataset de treinamento de 500TB para fora da AWS custa $23.000 apenas em taxas de transferência, criando uma barreira financeira que prende as organizações em um consumo de nuvem cada vez mais caro.³

A AWS se destaca em escalabilidade elástica e experimentação rápida, mas a economia se desfaz para cargas de trabalho GPU sustentadas rodando 24/7. Organizações relatam reduções médias de custo de 65% após migrar da AWS para infraestrutura on-premise, com períodos de retorno inferiores a 18 meses.⁴ A complexidade da migração desencoraja muitas equipes que temem interrupção de serviço, perda de dados ou os desafios técnicos de gerenciar sua própria infraestrutura. No entanto, aqueles que navegam com sucesso pela transição ganham não apenas economia de custos, mas também melhorias de desempenho, controle total dos dados e liberdade do vendor lock-in que restringe a inovação.

A economia impulsionando a repatriação da nuvem

Os preços de GPU da AWS causam choque quando organizações escalam além da experimentação. Uma única instância p5.48xlarge com 8 GPUs H100 custa $98,32 por hora sob demanda ou $58,99 com instâncias reservadas de um ano.⁵ Rodando continuamente por um ano, acumula $516.763 em cobranças apenas de computação. Armazenamento, rede e taxas de suporte elevam os custos anuais para além de $600.000 por instância. Uma implantação modesta de 10 instâncias consome $6 milhões anualmente.

A infraestrutura on-premise requer investimento de capital substancial, mas entrega economia superior a longo prazo. Construir um cluster de 10 nós com 80 GPUs H100 custa aproximadamente: - Hardware GPU: $2.400.000 (80 GPUs × $30.000) - Servidores e rede: $500.000 - Infraestrutura de energia e refrigeração: $400.000 - Instalação e configuração: $200.000 - Despesa total de capital: $3.500.000

O investimento on-premise se paga em 7 meses comparado ao preço sob demanda ou 11 meses versus instâncias reservadas. Após o ponto de equilíbrio, organizações economizam $500.000 mensalmente. O custo total de propriedade em cinco anos mostra infraestrutura on-premise custando $5,2 milhões versus $30 milhões para consumo equivalente na AWS.⁶

Custos ocultos da AWS aceleram decisões de repatriação. As taxas de transferência de dados chegam a $0,09 por GB para egresso excedendo 10TB mensais.⁷ Cobranças de NAT gateway acumulam $0,045 por GB processado. Endereços IP elásticos, snapshots e monitoramento adicionam milhares mensalmente. Organizações descobrem que sua implantação GPU "simples" gera 40% de cobranças adicionais além dos custos de computação.

Planejando a jornada de migração

Uma migração bem-sucedida requer planejamento metódico abrangendo 3-6 meses antes do início da execução. Comece analisando os padrões de uso existentes da AWS para entender os requisitos reais versus a capacidade provisionada. As métricas do CloudWatch revelam que a utilização real de GPU frequentemente fica abaixo de 60% devido ao superprovisionamento.⁸ Dimensionar corretamente a infraestrutura on-premise com base no uso real em vez da capacidade de pico reduz os requisitos de capital em 30-40%.

A avaliação de cargas de trabalho identifica candidatos à migração e dependências. Cargas de trabalho de treinamento com consumo de recursos previsível migram facilmente. Cargas de trabalho de inferência com padrões de tráfego variáveis podem se beneficiar de abordagens híbridas. Ambientes de desenvolvimento podem migrar primeiro como prova de conceito. Sistemas de produção requerem staging cuidadoso para evitar interrupções.

O inventário de dados catalogado previne surpresas caras. Organizações frequentemente descobrem petabytes de dados acumulados no S3, com 70% sendo experimentos obsoletos ou backups redundantes.⁹ Limpar dados antes da migração reduz tempo e custos de transferência. Identificar dados frios para arquivamento economiza requisitos de armazenamento ativo. Entender relacionamentos de dados previne quebra de dependências durante a migração.

O planejamento de arquitetura de rede garante conectividade entre a infraestrutura on-premise e os serviços AWS restantes. O AWS Direct Connect fornece largura de banda dedicada para operações híbridas, custando $0,30 por hora mais taxas de porta.¹⁰ Virtual Private Gateways permitem conexões VPN seguras como caminhos de backup. Transit Gateway simplifica arquiteturas complexas multi-região. Planeje prazos de 6-12 semanas para provisionamento do Direct Connect.

Execução técnica da migração

A execução da migração segue uma abordagem sistemática minimizando risco e tempo de inatividade:

Fase 1: Preparação da Infraestrutura (Semanas 1-4) Construa a infraestrutura GPU on-premise enquanto mantém as operações AWS. Instale servidores, configure a rede e valide a capacidade de refrigeração. Implante sistemas operacionais base e plataformas de orquestração de containers. Estabeleça sistemas de monitoramento e logging. Crie scripts de automação para provisionamento e configuração. Teste a infraestrutura com cargas de trabalho sintéticas antes da migração.

Fase 2: Operações Paralelas (Semanas 5-8) Estabeleça conectividade híbrida entre AWS e infraestrutura on-premise. Replique ambientes de desenvolvimento e teste on-premise. Valide a funcionalidade da aplicação no novo ambiente. Faça benchmark de desempenho para garantir que as expectativas sejam atendidas. Treine a equipe de operações no gerenciamento da nova infraestrutura. Documente procedimentos e guias de troubleshooting.

Fase 3: Migração de Dados (Semanas 9-12) Execute a transferência de dados usando métodos ideais para os tamanhos dos datasets. O AWS DataSync lida eficientemente com datasets de até 100TB a $0,0125 por GB.¹¹ Dispositivos AWS Snowball Edge transferem dados em escala de petabytes por $300 por dispositivo mais frete.¹² Transferência direta por rede funciona para datasets menores abaixo de 10TB. Implemente sincronização incremental para minimizar o tempo de inatividade na transição.

Fase 4: Migração de Cargas de Trabalho (Semanas 13-16) Migre cargas de trabalho em ordem de prioridade começando com sistemas não-críticos. Use estratégias de implantação blue-green para permitir rollback instantâneo. Valide cada carga de trabalho completamente antes de prosseguir. Implemente implantações canário para sistemas de produção. Monitore métricas de desempenho continuamente durante a migração. Mantenha a infraestrutura AWS como fallback até que a estabilidade seja confirmada.

Fase 5: Descomissionamento (Semanas 17-20) Reduza gradualmente a pegada AWS conforme a confiança aumenta. Arquive dados de compliance antes da exclusão. Encerre instâncias e serviços desnecessários. Cancele instâncias reservadas ou venda os termos restantes no AWS Marketplace. Remova circuitos Direct Connect se não forem mais necessários. Documente a arquitetura final e lições aprendidas.

Estratégias de egresso de dados minimizam custos de transferência

As taxas de egresso de dados da AWS criam o maior custo variável durante a migração. Abordagens estratégicas reduzem despesas significativamente:

Compressão e Deduplicação: Comprima datasets antes da transferência para reduzir o volume em 50-70%. Remova arquivos duplicados e experimentos obsoletos. Use transferências incrementais para datasets com pequenas alterações. Arquive dados frios no Glacier para retenção de longo prazo a $0,004 por GB mensalmente em vez de migrar.¹³

Otimização do AWS DataSync: Configure o DataSync com throttling de largura de banda para evitar saturação da rede. Use agendamento para transferir durante horários de baixa demanda quando as taxas de egresso podem ser menores. Habilite compressão e verificação de integridade. Espere taxas de transferência de 100-200 Mbps por tarefa dependendo dos tamanhos dos arquivos e condições da rede.

Snowball Edge para Grandes Datasets: Solicite múltiplos dispositivos Snowball Edge para transferência paralela de dados em escala de petabytes. Cada dispositivo comporta 80TB e custa $300 mais frete. Velocidades de transferência chegam a 1Gbps quando configurado corretamente. O serviço contorna completamente as taxas de egresso de rede, economizando dezenas de milhares em grandes migrações.

Uso Estratégico do Direct Connect: Estabeleça Direct Connect para o período de migração e depois faça downgrade ou encerre. A taxa mensal de porta de $3.600 para 10Gbps se paga evitando taxas de egresso em apenas 40TB de transferência de dados.¹⁴ Interfaces virtuais permitem múltiplas transferências simultaneamente.

A Introl auxilia organizações migrando da nuvem para infraestrutura on-premise em toda nossa área de cobertura global, com expertise gerenciando mais de 100.000 implantações de GPU.¹⁵ Nossos especialistas em migração já moveram petabytes de dados de treinamento de IA minimizando custos de egresso e garantindo zero perda de dados.

Considerações sobre migração de aplicações e serviços

A migração de aplicações requer abordar dependências de serviços AWS:

Substituição do S3: Implemente MinIO ou Ceph para armazenamento de objetos compatível com S3 on-premise. O MinIO fornece APIs idênticas permitindo reutilização de código sem modificação.¹⁶ O desempenho frequentemente melhora devido à localidade e recursos dedicados. O custo por TB cai de $23 mensais no S3 para menos de $2 para armazenamento on-premise.

Orquestração de Containers: Substitua o EKS por Kubernetes vanilla ou alternativas como K3s para implantações leves. Importe especificações de pods existentes com alterações mínimas. Implemente Prometheus e Grafana para substituição de monitoramento do CloudWatch. Implante Harbor ou Nexus para substituição do registro de containers do ECR.

Migração de Banco de Dados: Migre bancos de dados RDS para instâncias autogerenciadas ou considere PostgreSQL/MySQL no Kubernetes. Use o AWS Database Migration Service para sincronização inicial.¹⁷ Implemente backups automatizados e configurações de alta disponibilidade. Considere serviços de banco de dados gerenciados de fornecedores como Percona ou MariaDB.

Balanceamento de Carga e Ingress: Substitua ALB/NLB por HAProxy, NGINX ou Traefik para balanceamento de carga. Implemente cert-manager para automação de certificados SSL. Configure failover de DNS para alta disponibilidade. Monitore com ferramentas open-source substituindo serviços específicos da AWS.

Estratégias de mitigação de riscos

Os riscos da migração requerem mitigação proativa:

Planejamento de Rollback: Mantenha a infraestrutura AWS por 30-90 dias pós-migração como rede de segurança. Documente procedimentos de rollback para cada componente. Teste processos de rollback durante janelas de manutenção. Mantenha scripts de sincronização de dados prontos para migração reversa se necessário.

Gestão de Lacunas de Habilidades: Treine a equipe existente no gerenciamento de infraestrutura on-premise antes da migração. Contrate especialistas para áreas críticas como administração de clusters GPU. Faça parceria com fornecedores para suporte durante o período de transição. Crie base de conhecimento documentando problemas comuns e soluções.

Validação de Desempenho: Faça benchmark de todas as cargas de trabalho antes e depois da migração. Defina limites de desempenho aceitáveis que disparem investigação. Monitore latência, throughput e taxas de erro continuamente. Implemente alertas automatizados para detecção de degradação.

Manutenção de Compliance: Garanta que a infraestrutura on-premise atenda aos requisitos regulatórios. Implemente criptografia em repouso e em trânsito. Configure logging de auditoria e políticas de retenção. Conduza avaliações de segurança antes da migração de produção.

Histórias de sucesso de migração do mundo real

Instituto de Pesquisa Genômica: Migrou 800 GPUs V100 da AWS para on-premise, reduzindo custos anuais de $8,4 milhões para $2,1 milhões após considerar despesas operacionais. A migração levou 4 meses e incluiu 2PB de dados genômicos. O desempenho melhorou 35% devido à otimização de rede e posicionamento de armazenamento. ROI alcançado em 14 meses.

Startup de Veículos Autônomos: Moveu cargas de trabalho de simulação de 200 instâncias AWS para cluster on-premise com 400 GPUs A100. Os custos mensais

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