FairOps
GPU OBSERVABILITY · ANTES DE QUALQUER ORQUESTRACAO

GPU e o novo petroleo.
Pare o vazamento antes de extrair mais.

20–60% do gasto com GPU de uma empresa tipica vira fumaca — endpoint ML ocioso, training sem spot, modelo caro pra tarefa simples, embeddings sem cache. O FairOps detecta isso em 10 minutos. Multi-cloud. Sem executar nada na sua infra.

Comecar diagnostico gratisCalculadora de waste

30 dias de trial · Sem cartao · Credenciais read-only · Zero write access

A TESE

Todo commodity caro tem tres dores: disponibilidade, preco, demanda.

Voce pode atacar as tres ao mesmo tempo — e falhar nas tres. Ou pode comecar pela mais tangivel: parar o vazamento que ja existe. Capacity dedicada ociosa, inference rodando 24/7 com 3% de uso, training em on-demand que podia ser spot, fine-tuning rodando no provider mais caro sem comparar.

FairOps nao e orquestrador. Nao rebalanceamos GPU entre regioes. Nao agendamos fine-tuning jobs. FairOps e a camada de observability e waste detection que precede qualquer investimento em orquestracao. Primeira economia — vem antes.

O QUE VOCE GANHA

Observability GPU sem instalar agente, sem write access

🎯

Classificacao automatica por SKU

p4d, p5, A100, H100, V100, T4, L4, ND96_v4, A3-highgpu — mapeados automaticamente do billing. Sem configuracao.

📊

Breakdown por workload

Training, fine-tuning, inference, notebooks, graphics — separados para voce ver onde o dinheiro esta realmente indo.

🔍

Deteccao de 7 padroes de waste AI/ML

Endpoint ocioso, training sem spot, modelo caro para tarefa simples, embeddings sem cache, throughput provisionado idle, custo acelerando, fine-tuned model abandonado.

💰

Saving estimado em BRL

Cada oportunidade com valor em reais — conservative (under-promise). CFO entende.

📄

PDF executivo de diagnostico

Gere em 10 minutos. Entregavel de reuniao — SKUs, waterfall, top 10 oportunidades, saving total. Leva pra reuniao e fecha.

☁️

Multi-cloud nativo

AWS, Azure, GCP desde o primeiro dia. Sem um provider de primeira classe e o resto meia-boca.

POR QUE NAO UM CLOUDZERO / DATADOG / KUBECOST

Por que FairOps, e nao um generalista global

DimensaoCloudZero / Datadog / KubecostFairOps
IdiomaIngles onlyPT-BR nativo
FaturamentoUSD / cartao corporativoBRL com nota fiscal brasileira
Pricing mid-marketUS$ 500–5000/mesFlat 2% · Piso R$ 500/mes
Regras fiscais BR (ICMS, ISS, FX)NenhumSim
Multi-cloud SaaS endpointsParcialAWS + Azure + GCP desde dia 1
ImplementacaoEnterprise sales (semanas)Self-serve (10 min)
Threshold calibradoUS$ 500k+/mes spendR$ 15–60k/mes spend

Generalistas globais sao otimos. Nao descem pro ticket mid-market BR sem destruir margem. Sobra um nicho — FairOps joga nele.

DETECTAMOS

7 padroes de waste AI/ML que o billing normal esconde

Endpoint ML ocioso

80% do custo

SageMaker, Vertex, Azure OpenAI PTU, Bedrock PTU com custo estavel e variacao <10%

Training sem Spot

60% do custo

Jobs de training em p4d/p5/A100 on-demand com checkpointing disponivel

Modelo caro pra tarefa simples

60% do custo

GPT-4/Claude Opus em classificacao — migrar pra Haiku/GPT-4o-mini

Embeddings sem cache

80% das chamadas

Custo de embeddings crescendo >10% mes a mes = re-processamento

Fine-tuned model abandonado

95% do custo

Endpoint com resource_id "ft-*" com custo fixo e zero trafego

Custo IA acelerando

prevencao

Gasto com AI cresce >30% mes a mes — flag antes de virar runaway

GPU on-demand sem commitment

40–60%

p4d/p5/A100/H100 rodando 3+ meses sem Savings Plan ou RI

COBERTURA MULTI-CLOUD

AWS, Azure, GCP — SKUs e servicos gerenciados

AWS

SKUs classificados

  • · p3, p4d, p4de, p5 (V100, A100, H100)
  • · g3, g4dn, g5, g5g (M60, T4, A10G)
  • · inf1, inf2 (Inferentia)
  • · trn1 (Trainium)

Servicos gerenciados

  • ✓ Amazon SageMaker (training, inference, notebook)
  • ✓ Amazon Bedrock (PTU)
  • ✓ AWS Deep Learning AMIs
Azure

SKUs classificados

  • · NC, NCv2, NCv3, NC_T4_v3 (K80, P100, V100, T4)
  • · ND, NDv2, NDv4, NDv5 (P40, V100, A100, H100)
  • · NC_A100_v4 (A100)
  • · NV (graphics)

Servicos gerenciados

  • ✓ Azure OpenAI (PTU + pay-as-you-go)
  • ✓ Azure Machine Learning
  • ✓ Azure Databricks
GCP

SKUs classificados

  • · A2 family (A100 40GB, 1–16x)
  • · A3 family (H100, 8–16x)
  • · G2 family (L4)
  • · N1 + GPU attachments

Servicos gerenciados

  • ✓ Vertex AI (prediction, training)
  • ✓ Cloud AI Platform
  • ✓ Generative AI on Vertex

POSICIONAMENTO

Observability primeiro. Orquestracao depois — quando voce estiver pronto

HOJE · COM FAIROPS

  • ✓ Visibilidade completa do gasto GPU
  • ✓ Classificacao por SKU + workload
  • ✓ Deteccao de waste em 24h
  • ✓ Saving estimado em BRL
  • ✓ PDF executivo pra reuniao

DEPOIS · ORQUESTRACAO (QUANDO FAZER SENTIDO)

  • ○ Spot scheduling automatico
  • ○ Cross-cloud capacity failover
  • ○ Fine-tuning cost forecaster
  • ○ Savings Plan auto-purchase
  • ○ GPU bidding marketplace

FairOps nao faz orquestracao hoje — por design. Primeiro voce precisa saber onde esta o vazamento. Depois faz sentido orquestrar.

Quer saber quanto do seu GPU spend vira fumaca?

Conecte AWS/Azure/GCP em 10 minutos com credencial read-only. Primeiro diagnostico sai em menos de 24h. Sem cartao.

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