Resumo Executivo

Daniel Vilela; Ricardo Esposto

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

A crescente digitalização das operações empresariais tem elevado a demanda por soluções de infraestrutura de Tecnologia da Informação robustas, seguras e escaláveis em escala global. Entre os anos de 2013 e 2025, estima-se um crescimento global de aproximadamente 3600% na geração de dados, saltando de 4,4 zettabytes para 163 zettabytes gerados (Agência Tecere, 2024). Esse volume massivo de informações exige que as organizações invistam continuamente em capacidades de processamento e armazenamento. Em 2023, a estimativa era de que, no ano seguinte, seriam investidos mundialmente cinco trilhões de dólares no segmento de tecnologia, representando um aumento de 6,8% em relação ao período anterior (Gartner, 2024). No cenário brasileiro, esse movimento de expansão projeta um crescimento de 9,5% para o setor, superando a média mundial de 8,9% (ABES, 2025). Nesse contexto, os centros de processamento de dados, conhecidos como data centers, surgem como elementos centrais na sustentação de ambientes críticos, sendo responsáveis pela integridade, disponibilidade e processamento de sistemas vitais para a continuidade dos negócios.

A evolução tecnológica constante, associada ao aumento da complexidade das operações e à pressão por eficiência financeira, impõe às organizações a necessidade de reavaliar periodicamente suas estratégias de gestão de infraestrutura. Um dos principais dilemas estratégicos reside na decisão entre manter um centro de dados próprio, sob o modelo on-premises, ou migrar para estruturas terceirizadas por meio do modelo de colocation (Hwaiyu Geng, 2021). O modelo on-premises caracteriza-se pela propriedade e gestão integral da infraestrutura física pela própria organização, o que exige o controle total sobre climatização, segurança e fornecimento de energia. Já o colocation consiste na alocação de equipamentos de rede e servidores em instalações de terceiros, usufruindo de uma infraestrutura profissionalizada e compartilhando recursos com outros clientes, o que pode reduzir a carga administrativa e operacional da empresa contratante.

Manter uma infraestrutura própria impõe custos elevados e constantes, incluindo investimentos pesados em sistemas de climatização de precisão, redundância de energia, segurança física armada e monitorada, além da manutenção preventiva de equipamentos e a contratação de equipes técnicas especializadas. Em contrapartida, o modelo de colocation tem ganhado mercado por proporcionar maior previsibilidade na gestão de custos operacionais, acesso a tecnologias de ponta e alta disponibilidade de rede, permitindo que as empresas concentrem seus esforços e recursos em suas atividades-fim (Boston Consulting Group, 2020). Embora os benefícios da terceirização sejam amplamente reconhecidos no mercado corporativo, a viabilidade de uma migração deve ser analisada sob critérios técnicos, operacionais e financeiros rigorosos. O indicador de payback simples, que mede o tempo necessário para que um investimento inicial seja recuperado pela economia gerada, torna-se uma ferramenta essencial nesse processo de decisão.

A relevância de uma análise profunda reside na necessidade de fornecer uma base analítica sólida para empresas que enfrentam restrições orçamentárias e alta competitividade. A escolha equivocada entre manter ou migrar uma infraestrutura de tecnologia pode comprometer não apenas o desempenho organizacional e a segurança da informação, mas também gerar prejuízos financeiros significativos decorrentes de investimentos subutilizados ou custos operacionais ocultos. Durante o período de transição entre modelos, é comum a ocorrência do fenômeno de dual running, que consiste na manutenção simultânea das duas estruturas em funcionamento para garantir que não haja interrupção nos serviços prestados aos clientes. Esse período gera custos em duplicidade que precisam ser meticulosamente planejados para não inviabilizar o retorno sobre o investimento. O objetivo deste estudo é realizar uma análise comparativa detalhada entre os modelos on-premises e colocation, utilizando um estudo de caso real na região metropolitana de São Paulo para identificar a viabilidade econômica e os impactos operacionais de uma migração estruturada.

A metodologia aplicada para a compreensão das razões que tornam um modelo de data center mais viável que outro baseou-se em uma pesquisa de objetivo explicativo e natureza quantitativa. O estudo foi aplicado a um ambiente corporativo real, localizado na região metropolitana de São Paulo, que operava originalmente um centro de dados próprio composto por dois racks. Cada rack continha um comutador de dados, conhecido como switch, e um roteador responsável pelo encaminhamento de dados para destinos locais e internacionais. A infraestrutura de apoio contava com sistemas de nobreak, geradores de energia e refrigeração forçada. Para fins de comparação, considerou-se um cenário de colocation dimensionado com a mesma capacidade de dois racks e premissas técnicas equivalentes, garantindo uma análise justa e fundamentada na equivalência operacional.

O levantamento de informações foi estruturado em três etapas principais e minuciosas. A primeira etapa consistiu em um inventário técnico detalhado do ambiente on-premises, conduzido pela equipe de operações de redes por meio da coleta remota de dados via comandos executados diretamente nos equipamentos. Esse procedimento permitiu consolidar modelos exatos de hardware, módulos instalados, consumo real de energia e a lista de serviços hospedados. Simultaneamente, realizou-se um levantamento documental de natureza financeira com o apoio da área de validação de custos da organização. Foram extraídos relatórios do sistema corporativo contemplando gastos com aluguel do imóvel, IPTU, contas de energia elétrica, água e contratos de manutenção de infraestrutura predial. Também foram mapeados os custos dos circuitos de backbone, que garantem a transferência de dados entre diferentes pontos da rede da empresa, e os circuitos de acesso de clientes, conhecidos como last mile, que conectam o endereço do cliente final ao centro de dados.

Para a escolha do provedor de colocation, definiram-se requisitos técnicos rigorosos que servissem como premissas de equivalência. Entre esses requisitos, destacou-se o Service Level Agreement, ou acordo de nível de serviço, que exigia um prazo de atendimento de até quatro horas para serviços críticos. O suporte remoto deveria operar em regime de 24 horas por dia, sete dias por semana, permitindo o acionamento de equipes especializadas em qualquer momento para falhas de hardware ou conectividade. Outra exigência fundamental foi a utilização de uma private cage, que consiste em um espaço reservado e cercado dentro do data center do fornecedor, garantindo que os equipamentos da empresa ficassem protegidos de acessos indevidos ou falhas humanas de terceiros. A presença de uma ampla gama de provedores de acesso e Internet Service Providers no mesmo local também foi um critério decisivo, pois facilita a migração de serviços e permite negociações de preços mais competitivas para a conectividade.

A estruturação das atividades seguiu as melhores práticas de gestão de projetos, iniciando pela elaboração de uma Estrutura Analítica do Projeto para definir todos os entregáveis e pacotes de trabalho. O gerenciamento de recursos foi aplicado para estimar a alocação de pessoal técnico, ferramentas e equipamentos necessários em cada fase. Do ponto de vista econômico, os dados foram submetidos ao cálculo do payback simples, dividindo-se o investimento inicial total pela economia mensal gerada pela diferença entre os custos recorrentes dos dois modelos. Para a classificação dos custos no ambiente on-premises, consideraram-se como custos fixos o aluguel, IPTU, manutenção de nobreaks e geradores, além da equipe própria de operação e manutenção. No modelo de colocation, os custos fixos foram representados pela mensalidade de locação do espaço, que já engloba energia, refrigeração e segurança, além das cross-connections, que são as interconexões físicas entre provedores dentro do mesmo ambiente.

Os custos não recorrentes, classificados como Capital Expenditure ou One Time Charge, envolveram investimentos pontuais em novos equipamentos de rede e taxas de instalação. No colocation, foi necessária a instalação de painéis de conexão exigidos pelo provedor para servirem como ponto físico comum, impedindo o contato direto com os equipamentos ativos durante manutenções de rotina. Todo o processo de coleta e análise de dados foi documentado em planilhas eletrônicas e arquivos armazenados em plataforma colaborativa, garantindo a integridade das informações para a posterior discussão dos resultados. A análise financeira buscou não apenas comparar valores absolutos, mas entender o comportamento do fluxo de caixa durante os meses de transição, onde o custo operacional atinge seu pico devido ao funcionamento simultâneo das duas estruturas.

A análise dos resultados iniciou-se pela decomposição do escopo total do projeto por meio da Estrutura Analítica do Projeto, que organizou o trabalho em seis entregáveis principais: dados do cenário atual, infraestrutura do novo cenário, equipamentos, equipes, migração e encerramento. Cada um desses grandes blocos foi detalhado em 28 pacotes de trabalho específicos. No levantamento do cenário atual, identificou-se a necessidade de mapear não apenas o hardware, mas todos os circuitos de acesso e a relação de clientes impactados, garantindo que nenhum serviço fosse esquecido durante a transição. O levantamento do consumo elétrico médio no ambiente on-premises foi fundamental para dimensionar corretamente a contratação de potência no novo ambiente de colocation, evitando subdimensionamento ou gastos excessivos com energia não utilizada.

O cronograma do projeto foi estabelecido em 43 semanas, o que equivale a aproximadamente nove meses de execução. A primeira fase, dedicada ao levantamento de informações e inventário, consumiu duas semanas e foi realizada de forma remota. O engajamento das equipes de instalação, configuração, compras e contratos também demandou duas semanas de alinhamentos técnicos. A etapa de cotação de novos equipamentos foi uma das mais complexas, exigindo oito semanas para a compatibilização de propostas de diferentes fornecedores. No entanto, o maior impacto no cronograma foi causado pela aquisição dos equipamentos de rede, que, por serem itens importados de alto valor agregado, demandaram 12 semanas para os processos de fabricação, transporte internacional, liberação alfandegária e internalização fiscal.

A fase de instalação física e configuração da nova infraestrutura no colocation ocorreu paralelamente à ativação dos novos circuitos de backbone e last mile. A migração dos serviços de clientes foi planejada de forma escalonada ao longo de oito semanas, priorizando janelas de manutenção fora do horário comercial para minimizar impactos operacionais. Esse cuidado é essencial em ambientes de conectividade crítica, onde qualquer interrupção não planejada pode gerar multas contratuais e danos à reputação da empresa. Após a migração total, as quatro semanas finais foram dedicadas à desinstalação do ambiente legado on-premises e ao cancelamento dos contratos de aluguel e manutenção associados. O encerramento formal do projeto incluiu o registro de lições aprendidas, destacando a importância do sequenciamento lógico das tarefas, como a necessidade de ativar as cross-connections antes do início da migração dos circuitos críticos.

Financeiramente, o modelo on-premises apresentou um custo recorrente mensal de R$ 47.882,42. Esse valor foi composto majoritariamente pela manutenção técnica especializada, que totalizou R$ 10.700,00, e pelos circuitos de backbone de um gigabit por segundo, que somaram R$ 23.179,58. Outros custos como aluguel (R$ 3.000,00), energia (R$ 2.800,00) e manutenção de geradores e nobreaks completaram a soma. Para desativar essa estrutura, identificou-se um custo não recorrente de R$ 43.000,00, referente à desinstalação física dos equipamentos e à multa por rescisão antecipada do contrato de aluguel, calculada sobre seis meses de vigência restante.

No cenário de colocation, o custo recorrente mensal consolidado foi de R$ 43.022,31. A locação do espaço físico e a infraestrutura básica representaram R$ 3.976,97, enquanto os circuitos elétricos primários e redundantes somaram R$ 5.742,92. O maior peso financeiro continuou sendo os circuitos de backbone, mantidos em R$ 23.179,58 para garantir a paridade de performance entre os modelos. A economia mensal gerada pela migração foi, portanto, de R$ 4.860,11. No entanto, a implementação do colocation exigiu um investimento inicial significativo em Capital Expenditure, totalizando R$ 89.875,36. Esse montante incluiu a aquisição de chassis Cisco ASR1002, processadores de serviços incorporados, fontes de alimentação redundantes, transceivers e switches, além dos custos de instalação e configuração.

A análise de viabilidade econômica considerou dois cenários de payback. No primeiro cenário, levando em conta apenas os investimentos diretos de implantação no colocation (R$ 89.875,36), o retorno do investimento ocorreria em 18,5 meses. Esse prazo é considerado atrativo para projetos de infraestrutura tecnológica, que geralmente possuem ciclos de atualização de três a cinco anos. Contudo, ao incluir os custos adicionais de desinstalação e rescisão do ambiente on-premises, o investimento inicial total saltou para R$ 132.875,36, elevando o prazo de retorno para 27,3 meses. Essa diferença de quase nove meses no payback evidencia o impacto substancial que os custos de saída de um modelo legado exercem sobre a viabilidade financeira global do projeto.

A discussão dos resultados aponta que, embora o colocation ofereça uma redução nos custos mensais, a vantagem econômica não é imediata e exige fôlego financeiro para suportar o alto desembolso inicial. Um fator que suaviza esse impacto na prática é o parcelamento da aquisição dos equipamentos, que neste estudo de caso foi realizado em 18 prestações mensais de R$ 3.786,24. Embora o cálculo do payback simples considere o valor integral como um investimento único no momento zero, o parcelamento melhora o fluxo de caixa operacional da organização ao longo do primeiro ano e meio de projeto. Além disso, a fase de dual running entre as semanas 25 e 39 gerou um custo temporário em duplicidade, pois a empresa precisou manter os circuitos de backbone ativos em ambos os data centers para garantir a migração segura dos dados.

Outro ponto relevante para a discussão é o valor residual dos equipamentos retirados do ambiente on-premises. Embora contabilmente depreciados, esses ativos possuem valor de mercado para revenda ou podem ser reaproveitados em escritórios regionais com menor exigência de criticidade. No presente estudo, esse valor não foi mensurado, o que torna a análise de payback conservadora. Se a receita da venda desses ativos fosse considerada, o investimento inicial líquido seria menor, encurtando o tempo de retorno. A decisão pela migração, portanto, deve considerar não apenas o aspecto financeiro direto, mas também os benefícios qualitativos. O acesso a um suporte especializado 24 horas por dia e a facilidade de expansão para novos racks sem a necessidade de obras civis conferem à organização uma agilidade operacional que o modelo on-premises dificilmente alcançaria sem investimentos ainda maiores.

As limitações do estudo incluem a volatilidade dos preços de equipamentos importados, que podem variar conforme a taxa de câmbio, e a especificidade da região metropolitana de São Paulo, onde a oferta de centros de dados é abundante. Em regiões com menor concorrência entre provedores de colocation, os custos de locação e conectividade podem ser significativamente mais altos, alterando a equação financeira. Recomenda-se que pesquisas futuras incorporem métodos de análise que considerem o valor do dinheiro no tempo, como o Valor Presente Líquido ou a Taxa Interna de Retorno, para oferecer uma visão ainda mais precisa da rentabilidade do projeto em horizontes de longo prazo. A comparação entre os modelos evidenciou que a migração é tecnicamente viável e operacionalmente benéfica, mas sua atratividade financeira depende diretamente da capacidade da organização em absorver os custos de transição e do horizonte temporal de seu planejamento estratégico.

Conclui-se que o objetivo foi atingido ao demonstrar que a migração para o modelo de colocation na região metropolitana de São Paulo apresenta viabilidade econômica com um retorno de investimento estimado entre 18,5 e 27,3 meses, dependendo da inclusão dos custos de desativação da estrutura legada. A aplicação das boas práticas de gestão de projetos, especialmente no detalhamento da Estrutura Analítica do Projeto e no rigoroso controle do cronograma de 43 semanas, mostrou-se fundamental para mitigar os riscos inerentes ao período de dual running e garantir a continuidade dos serviços críticos. Embora a economia mensal de R$ 4.860,11 seja modesta em relação ao investimento inicial superior a 130 mil reais, os ganhos em escalabilidade, segurança física e disponibilidade técnica justificam a transição para empresas que buscam profissionalizar sua infraestrutura de tecnologia. A decisão final pela migração não deve ser baseada apenas na redução de custos imediatos, mas sim em uma visão estratégica que pondere o custo de oportunidade, a mitigação de riscos operacionais e a capacidade de investimento da organização frente aos desafios da transformação digital contemporânea.

Referências Bibliográficas:

Agência Tecere. 2024. Mercado de data center cresce no Brasil, com Campinas liderando e Rio de Janeiro se consolidando. Disponível em: https://www.jll.com/en-us/insights/mercado-data-center-cresce-no-Brasil

Associação Brasileira das empresas de Software. 2025. Brasil lidera investimentos em TI na América Latina, aponta estudos da ABES. Disponível em: https://abes.com.br/brasil-lidera-investimentos-em-ti-na-america-latina-aponta-estudo-da-abes-2/

Boston Consulting Group. 2020. Reduce IT Cost, Not Talent, at a Time of Disruption. Disponível em: https://www.bcg.com/publications/2020/reduce-information-technology-cost-not-talent

Gartner. 2024. Gartner Forecasts Worldwide IT Spending to Grow 6.8% in 2024. Disponível em: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/01-17-2024-gartner-forecasts-worldwide-it-spending-to-grow-six-point-eight-percent-in-2024

Hwaiyu Geng. 2021. Data Center Handbook Plan, Design, Build, and Operations of a Smart Data Center. 2ed. Wiley, Hoboken, NJ, USA.

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Gestão de Projetos do MBA USP/Esalq

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