Rachunek za chmurę 30% niższy
Środowisko e-commerce o wysokim wolumenie. Optymalizacja architektury, infrastruktury i baz danych - przy jednoczesnym wzroście wydajności, nie kosztem niej.
Wdrożenia FinOps, AI i praca z agentami
Buduję produkty AI, optymalizuję koszty chmury,
wdrażam autonomicznych agentów.
Liczy się policzony koszt i mierzalne ROI.
Marcin Boroch · FinOps Certified Practitioner · 10+ lat na produkcji
Agentami pracuję codziennie - u siebie, nie tylko u klientów
$ claude "rozłóż rachunek za chmurę i wskaż, co urosło"
✓ gotowe w 11 minut
koszt uruchomienia: $0.12· wcześniej: ~2 dni pracy analityka
Brzmi znajomo?
Rachunek rośnie szybciej niż biznes, a nikt nie umie powiedzieć dlaczego.
Rachunek za chmurę jest wyższy niż miesiąc temu, a nikt nie potrafi wskazać, które konto i która usługa za to odpowiadają.
Masz uzasadnić rachunek zarządowi, a jedyne, co możesz pokazać, to wykres z konsoli bez podziału na przyczyny i bez prognozy.
Bazy danych weszły do pierwszej trójki kosztów i nie wiadomo, ile z tego to storage i backup, a ile przewymiarowane instancje.
Savings Plans albo rezerwacje wygasają, a decyzja o odnowieniu ma zapaść bez policzonego coverage i utilization.
Funkcja oparta o model jest już na produkcji. Znasz łączny rachunek, nie znasz kosztu jednego wyniku ani progu rentowności.
DevOps ma dziesięć pomysłów na oszczędności. Żaden nie ma policzonego efektu, ryzyka ani kolejności, więc żaden nie rusza.
Jak pomagam
Każdy format kończy się decyzją z policzonym efektem, nie slajdami.
Rozkładam rachunek chmury na główne składniki kosztu, wskazuję marnotrawstwo i daję listę cięć z kolejnością wdrożenia.
projekt · wycena po kwalifikacji
Miesięczna kontrola rachunku, forecastu, anomalii, commitments i efektów zmian wykonanych przez Twój zespół. Bez budowania kolejnego etatu.
miesięcznie · asynchronicznie
Audyt kosztów i wydajności baz danych oraz rekomendacje zmian. Zakres wdrożenia i cyklicznych analiz ustalamy przed startem.
projekt
Wybieram procesy z najlepszym stosunkiem efektu do ryzyka i buduję działający pilotaż z policzonym kosztem jednostkowym. Decyzję o skalowaniu podejmujesz na liczbach.
projekt · termin po kwalifikacji
Dla firmy, która chce zautomatyzować wybrany proces. Buduję agentów realizujących uzgodnione zadania, z akceptacją człowieka w ustalonych punktach i kontrolą działania z telefonu.
miesięcznie · asynchronicznie
Mniejszy rachunek albo jedno konkretne pytanie?Godzina 1:1 online: diagnoza problemu i konkretny kierunek - koszty chmury, baz danych albo AI.
Proces
Jeden proces dla kosztów chmury i dla agentów. Analiza startuje dopiero, gdy dane i kontekst są wystarczające.
30 minut online. Trigger kosztowy albo proces, dostępne dane i osoba, która może wykonać rekomendacje.
Tymczasowa rola read-only z external ID albo eksport. Sezonowość, roadmapa i miejsce, w którym leżą dane.
Najpierw weryfikacja kompletności danych, potem analiza kosztów albo procesów.
Pakiet decyzyjny z osobami odpowiedzialnymi albo działający pilotaż z policzonym kosztem uruchomienia.
Wdraża Twój zespół albo ja, jako osobne zlecenie. Po 30-90 dniach liczby: koszt, czas, jakość. Po zakończeniu projektu zamykam dostęp.
Wynik
Raport nie kończy się listą luźnych sugestii. Każde ustalenie ma właściciela, poziom pewności i sposób sprawdzenia efektu.
Run-rate, trend, największe decyzje i jasna rekomendacja dla CTO oraz finansów.
Koszt według kont, usług i środowisk z jawnymi założeniami oraz brakami danych.
Efekt, metoda, nakład pracy, ryzyko, odwracalność, osoba odpowiedzialna i kryterium weryfikacji.
Kolejność, zależności i kryteria akceptacji gotowe dla zespołu technicznego.
Baseline, data zmiany i efekt znormalizowany o wzrost biznesu.
Lista ról i eksportów, potwierdzenie cofnięcia oraz termin usunięcia danych.
Efekty
Środowisko e-commerce o wysokim wolumenie. Optymalizacja architektury, infrastruktury i baz danych - przy jednoczesnym wzroście wydajności, nie kosztem niej.
Wdrożenie ram FinOps w organizacji: showback i chargeback per zespół i środowisko. Rozmowa o rachunku przestaje być sporem o to, czyj to koszt.
Migracja baz na procesory ARM (Graviton) i usuwanie wąskich gardeł w MS SQL, PostgreSQL i Redis. Niższa klasa instancji przy tym samym obciążeniu.
Podejście
Dla każdej rekomendacji szacuję efekt, nakład pracy i ryzyko. Wskazuję założenia, braki danych i sposób weryfikacji.
Krótkie, weryfikowalne kroki i działający pilotaż zamiast miesięcy slajdów. Decyzje podejmujesz na liczbach. Nie wdrażam technologii dla technologii.
Dekada na produkcji: wdrażam bezpiecznie, skalowalnie i tanio w utrzymaniu. Analizę prowadzę na eksportach albo dostępie tylko do odczytu. Uprawnienia do wdrożenia uzgadniamy osobno.
Dostajesz działający proces z dokumentacją: możesz go przejąć albo zlecić mi dalszą obsługę. Jeśli skala bezpiecznych możliwości nie uzasadnia kosztu wdrożenia i czasu zespołu, mówię to wprost.
FAQ
Wycena po kwalifikacji: cena zależy od liczby kont, złożoności środowiska i tego, czy dane są gotowe. Stała kwota ustalona przed startem. Przy projektach AI pilotaż kończy się kosztem jednostkowym per uruchomienie procesu, a nie ogólnym „działa". Wiele projektów AI umiera nie dlatego, że nie działają, tylko dlatego, że nikt nie policzył rachunku przy realnym wolumenie.
Tak. Proces na agentach buduję i prowadzę ja, a Twój zespół dostaje gotowy wynik i akceptuje go w ustalonych punktach. Nie musi uczyć się narzędzi. Najlepiej sprawdzają się powtarzalne zadania biurowe: raporty, dokumenty, research, obsługa danych.
Konsola pokazuje, co się stało. Nie wie, że migracja ruszyła w marcu, że sezon przesunął się o miesiąc ani że akurat ta usługa trzyma SLO produktu. Dlatego zaczynam od rozmowy o kontekście, a każdą rekomendację wystawiam z metodą liczenia, ryzykiem i sposobem weryfikacji - zamiast przepisywać podpowiedzi z panelu.
Każda pozycja w rejestrze ma ocenę ryzyka i informację, czy zmiana jest odwracalna. Rekomendacje dotykające wydajności baz danych wymagają metryk spoza billingu, więc nie wychodzą z samej analizy kosztów - jeśli ich potrzebujesz, wchodzi moduł baz danych i mówię to przed startem, nie po dostawie.
W zakresie podstawowym tak: struktura kosztu, storage, backup, coverage i utilization rezerwacji oraz odpowiedź, czy baza jest istotnym driverem rachunku. Rightsizing instancji, P95 i analiza metryk to osobno wyceniany moduł, bo wymagają danych spoza billingu i osobnej pracy.
Domyślnie Twój zespół, ale mogę to być ja. Zespół dostaje backlog 30/60/90 z kolejnością, zależnościami i kryteriami akceptacji.
Domyślnie online.
Rozliczenie na fakturę. Zakres i wycenę ustalamy w rozmowie.
Opinie
"Marcin zaimponował mi swoim niesamowitym zrozumieniem tego, jak i ile kosztują różne rzeczy w AWS. Amazon jest znany z tego, że cennik jest skonstruowany tak, byśmy zapłacili jak najwięcej. Jednak Marcin, dzięki swojej dociekliwości i wytrwałości, potrafił zbudować dashboardy i na ich bazie optymalizować koszty do absolutnego minimum. Jeśli miałbym stawiać projekt w chmurze, to na pewno chciałbym mieć go na pokładzie."
Maciej Wyrodek
QA Consultant, Twórca IteaMorning
"Świetny człowiek i znakomity specjalista. Praca z Marcinem to czysta przyjemność. Pomógł nam obniżyć koszty zachowując pełne możliwości operacyjne."
Dariusz Klauziński
CEO/Founder Klauzo
"Życzę każdemu klientowi, szukającemu rozwiązań w zakresie baz danych współpracy z taką osobą jak Marcin. Miałem okazję współpracować z nim w firmie z branży e-commerce, cóż mogę stwierdzić? Idealna osoba do współpracy, z którą można postawić wszystko od zera."
Paweł Ratalewski
QA Engineer
O mnie

Agentic Engineer · FinOps
Buduję produkty AI, optymalizuję koszty chmury i wdrażam autonomicznych agentów AI. Pracowałem w IT na wielu frontach,
widzę biznes i systemy całościowo - od architektury chmury
po wydajność baz danych i koszty.
Znajdziesz mnie też tutaj
Kontakt
Newsletter
Buduję produkty AI i liczę koszty: agenci, chmura, FinOps. Co działa, czego unikać i ile to kosztuje.
Dołącz do ponad 250 czytelników.