Visualização Multicloud

Funcionalidade Multicloud no Lighthouse

O Lighthouse foi projetado para ambientes multicloud desde a sua concepção. Isso significa que a plataforma permite centralizar, comparar e correlacionar dados de diferentes provedores de nuvem (como AWS, Azure e GCP) em uma mesma estrutura analítica — sem exigir integrações paralelas ou ferramentas externas.

Essa funcionalidade é ativada automaticamente ao associar múltiplas clouds à mesma empresa. Os dados se tornam globais e passam a ser harmonizados através dos conjuntos de dados gerados, podendo ser utilizados por qualquer workspace, independentemente da origem dos dados (cloud provider).

Isso permite ao usuário criar visões unificadas, como:

• Custos consolidados por projeto, mesmo se ele roda parte em AWS e parte em Azure.

• Análises comparativas de desempenho ou eficiência entre diferentes clouds.

• Indicadores executivos que agrupam KPIs multicloud em painéis únicos.

Conforme a maturidade FinOps do cliente evolui, o uso de ambientes multicloud se torna comum — e o Lighthouse acompanha esse crescimento com estrutura, performance e escalabilidade nativas.

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Criação de Conjuntos de Dados no Lighthouse

A criação de conjuntos de dados no Lighthouse permite transformar qualquer workspace validado em uma fonte estruturada, leve e altamente performática para análises posteriores.

O processo começa após a validação dos dados: basta selecionar o workspace desejado, clicar em Mais ações e escolher a opção “Gerar conjunto de dados”. A plataforma então cria uma tabela otimizada, baseada nas colunas utilizadas nas visões daquele workspace. Isso significa que o dataset conterá apenas os campos visíveis no workspace — uma forma de garantir performance sem perda de contexto.

Edição

Uma vez criado, o conjunto de dados pode ser editado com:

• Dados adicionais de diferentes providers;

• Datasets complementares (como os do CCA ou de Anomalias);

• Arquivos CSV externos (ex: dados de orçamento, metas financeiras, mapeamentos).

Essa flexibilidade é essencial para atender casos mais complexos, como:

• Rightsizing inteligente no CCA, que depende do cruzamento entre billing e métricas técnicas;

• Análises de anomalias, que combinam múltiplas fontes para entender desvios de comportamento;

• Cenários de Orçado x Realizado, onde arquivos CSV com dados financeiros são integrados ao billing.