Workload é um daqueles termos que muita gente já viu por aí, mas entender só pela tradução literal ("carga de trabalho") não ajuda muito.
Workload, na prática, é o conjunto de processos que uma aplicação ou sistema exige da infraestrutura. Pode ser um fluxo contínuo de requisições num e-commerce, um processamento de dados massivo no fim do dia, ou uma API que só é acionada de vez em quando. Tudo isso são workloads — diferentes em frequência, volume, intensidade.
O erro comum é achar que aplicação e workload são a mesma coisa. Não são. Um mesmo sistema pode ter vários workloads rodando com comportamentos bem distintos. Tem parte que precisa estar disponível o tempo todo. Tem outra que só entra em ação sob demanda. É esse padrão de comportamento que interessa quando o assunto é cloud.
Na nuvem, workloads são o que consome recursos e movimenta a conta. CPU, memória, banda, disco — tudo isso gira em torno dessas cargas. E são elas que moldam os custos, o dimensionamento da estrutura e até as escolhas entre cloud pública, privada ou híbrida.
Se você ignora o padrão dos seus workloads, está basicamente dirigindo no escuro. E aí a chance de bater numa fatura salgada — ou numa falha de performance — é grande.
Nem todo workload se comporta da mesma forma. E é aí que entra uma divisão que faz toda diferença quando o assunto é custo e performance na nuvem: workloads estáticos e workloads dinâmicos.
Os workloads estáticos são os que mantêm um padrão de consumo previsível, quase inalterado ao longo do tempo. Você sabe exatamente quanto vão demandar, quando vão rodar e quais recursos vão usar.
É o tipo de cenário ideal pra quem gosta de previsibilidade — mas que, na cloud pública, pode virar um desperdício. ERP, folha de pagamento, sistemas internos que rodam num volume constante... tudo isso entra nessa categoria.
Já os workloads dinâmicos, ou variáveis, seguem uma lógica bem diferente: a demanda muda o tempo todo. Em dias comuns, consomem pouco. Mas basta uma campanha entrar no ar ou a Black Friday começar que a carga dispara.
É o caso de e-commerces, apps de streaming, plataformas de mídia, sistemas que escalam com base em picos de acesso. Eles exigem flexibilidade — e essa elasticidade, apesar de ser um dos pontos fortes da cloud, tem um preço.
O problema é quando se tenta tratar esses dois perfis da mesma forma. Um workload variável não pode ser gerenciado como se fosse um sistema de RH. E vice-versa. Não entender essa diferença é o que faz muita empresa pagar caro — sem necessidade.
A nuvem promete flexibilidade, mas não é mágica. O tipo de workload que você roda determina o quanto essa flexibilidade vai te custar — ou economizar.
Começando pelos modelos de cobrança: tem o on-demand, em que você paga pelo que usa (e torce pra ninguém exagerar). Tem o reserved, com recursos contratados por um período fixo. O spot, que é mais barato, mas pode ser interrompido a qualquer momento. E o famoso autoscaling, que ajusta a infraestrutura conforme a demanda. Cada um combina melhor com um tipo de workload — e escolher errado pode doer no bolso.
Workloads dinâmicos, por exemplo, se beneficiam do autoscaling. Mas só se for bem configurado. Se deixar solto, ele escala mais do que precisa e vira uma bomba-relógio na fatura. Agora, se você mapeia o comportamento, define limites e monitora com atenção, dá pra ter performance na medida certa sem sustos no fim do mês.
Já os workloads estáticos são previsíveis. E isso, num ambiente bem controlado, é ouro. Se você sabe exatamente o que vai precisar, pagar por capacidade reservada geralmente sai mais barato. O erro aqui é manter esses workloads num ambiente que escala por padrão — o que gera consumo desnecessário e cobrança por recursos que não mudam.
Não existe um modelo certo pra tudo. Mas existe o certo pro seu workload. O segredo é olhar pro comportamento real da carga, não pra estimativa otimista que colocaram no planejamento. Cloud cobra pelo uso. E cobra caro por uso mal pensado.
A promessa da cloud é clara: elasticidade, flexibilidade, pagar só pelo que usar. Mas a conta costuma pesar quando o uso não combina com o tipo de carga que está rodando.
E é exatamente isso que acontece quando os workloads não são considerados na escolha da estrutura.
Workloads dinâmicos — como apps de mídia, picos de campanhas ou fluxos imprevisíveis — funcionam bem em modelos sob demanda, com autoscaling ou até instâncias spot, quando o risco é aceitável. A escalabilidade ajuda a equilibrar custo e performance. Mas sem controle, essa flexibilidade vira excesso. E aí, não tem mágica: o custo dispara.
Com workloads estáticos, a lógica é diferente.
Sistemas que mantêm o mesmo padrão de consumo o tempo todo — como ERPs, folhas de pagamento, relatórios — não precisam de um ambiente que escale automaticamente. Deixar workloads assim na nuvem pública é o tipo de escolha que parece moderna, mas no fim só infla a conta. Você paga por uma elasticidade que simplesmente não usa.
Aqui, faz mais sentido optar por um servidor dedicado. É uma estrutura com recursos exclusivos, custo previsível e total controle sobre o ambiente — ideal para cargas que não mudam de perfil. A cloud segue sendo ótima para demandas variáveis, mas workloads estáticos funcionam melhor em ambientes dedicados, sem surpresas no fim do mês.
A nuvem pública foi feita pra escalar. Só que workloads estáticos não escalam. Eles ficam ali, rodando sempre da mesma forma, usando os mesmos recursos, dia após dia. E quando você paga por um ambiente elástico sem usar essa elasticidade, está basicamente pagando por uma vantagem que não aproveita. É desperdício — simples assim.
Além disso, workloads estáticos acabam esbarrando em outros gargalos da nuvem pública. O primeiro: tráfego de saída.
Toda vez que esses sistemas trocam dados com outras regiões ou ambientes (o que é comum em integrações com BI, backups externos, replicações, etc.), você paga por isso. E egress traffic não é barato. Dependendo da frequência, pode virar o segundo maior custo da operação.
Outro ponto: muitos recursos da cloud pública — como instâncias spot ou serverless — simplesmente não servem pra cargas contínuas. Spot é ótimo pra workloads que podem ser interrompidos. Serverless funciona bem pra execuções rápidas. Nenhum dos dois resolve quando você tem um sistema que precisa estar disponível o tempo todo, no mesmo padrão.
Comparado a isso, o uso de servidores dedicados ou até modelos híbridos traz mais previsibilidade. Em workloads sensíveis a latência ou a custo de tráfego, o edge computing também aparece como alternativa viável — processa mais perto da origem, evita trânsito desnecessário e reduz o impacto financeiro.
Pra workloads estáticos, a cloud pública costuma ser a escolha mais cara. E não é por má configuração — é porque o modelo de cobrança não combina com o perfil da carga de trabalho.
Não existe fórmula mágica. O que existe é coerência entre o tipo de workload e a estrutura usada pra rodar.
Workloads estáticos e dinâmicos não pedem só arquiteturas diferentes. Eles também exigem contratos distintos, formas de cobrança específicas e um cuidado extra na gestão de recursos. Usar a mesma abordagem pra ambos é o que faz muitos ambientes parecerem caros ou ineficientes — quando, na verdade, o problema está na estratégia.
Saber como sua carga de trabalho se comporta é o primeiro passo pra evitar desperdício. O segundo é planejar com isso em mente. Com a estrutura certa, workloads dinâmicos tiram o máximo da nuvem. Já os estáticos rodam com mais controle — e menos surpresas — em ambientes dedicados.
Quer entender qual estrutura faz mais sentido para os seus workloads — e pagar só pelo que realmente precisa? Fale com a EVEO e descubra como alinhar sua operação com a infraestrutura certa, seja na nuvem ou em servidores dedicados.