«Мы знали, каков наш общий счет за AWS, но не знали, какие из команд тратят деньги, потому что у нас не было единого способа отметить ресурсы. Также нам не хватало барьеров для предотвращения потерь. По мере роста команды появились эксперименты с более сложными рабочими нагрузками. Например, задания по машинному обучению выполняются на более дорогих инстансах Amazon EC2. Расходы возросли и стали неконтролируемыми»
– прокомментировал представитель Lyft.