Czy darmowe tier w chmurze ma sens: co dostajesz i na co uważać

Po co w ogóle darmowy tier: jakie problemy rozwiązuje, a jakich nie

Najczęstsze powody sięgania po darmowy tier chmurowy

Darmowy tier chmurowy kusi z bardzo prostego powodu: można coś zbudować lub przetestować bez natychmiastowego wyciągania karty firmowej. W praktyce najczęstsze motywacje to:

• Testy i prototypowanie – sprawdzenie, czy dana usługa (np. baza zarządzana, kolejka, funkcje serverless) w ogóle pasuje do projektu.
• Nauka i ćwiczenia – laboratoria DevOps, przygotowanie do certyfikatów AWS/Azure/GCP, pisanie tutoriali i przykładów.
• Mikroprojekty i hobby – małe strony, prywatne narzędzia, boty, integracje, które nie mają dużego ruchu.
• Oszczędność na starcie – szczególnie, gdy buduje się MVP lub PoC dla inwestora, a budżet jest mocno ograniczony.

Free tier dobrze nadaje się do środowisk, które mogą „paść” bez dramatu oraz do scenariuszy, w których liczy się sprawdzenie koncepcji, a nie stabilność na lata. Właśnie tu chmura pokazuje największą wartość – łatwo tworzyć i kasować zasoby, bez inwestycji w sprzęt.

Problemy zaczynają się, gdy darmowy tier ma obsłużyć coś, co z założenia musi być stabilne, przewidywalne i dostępne 24/7. Wtedy oczekiwania rozmijają się z tym, jak free tier jest zaprojektowany: jako narzędzie wejścia w ekosystem, a nie docelowe środowisko produkcyjne.

„Darmowe na zawsze” kontra „darmowe przez 12 miesięcy”

Pod hasłem „darmowy tier w chmurze” kryją się przynajmniej trzy modele:

• Darmowe na zawsze (always free) – wybrane usługi z twardymi limitami, np. 1 mała VM, określona liczba zapytań miesięcznie, mały bucket S3/Blob/Cloud Storage. Po przekroczeniu limitu pojawia się normalne naliczenie.
• Darmowe na 12 miesięcy – promocyjne zasoby dla nowych kont, często obejmujące większe maszyny lub więcej przestrzeni dyskowej. Po roku każde użycie jest płatne.
• Konto próbne z kredytem – np. 200–300 jednostek waluty do wykorzystania na dowolne usługi w określonym czasie (zwykle 30–90 dni). Po wyczerpaniu kredytu usługi są wyłączane lub stają się płatne.

Przy planowaniu trzeba jasno rozróżnić, co jest stałym, przewidywalnym limitem, a co jest jednorazową zachętą marketingową. „Always free” nadaje się do długoterminowych mikroprojektów. Promocje 12-miesięczne i kredyty to raczej szansa na szybkie prototypowanie lub intensywną naukę, niż fundament kilkuletniej infrastruktury.

Częsty błąd polega na tym, że ktoś buduje cały projekt na zasobach promocyjnych (mocna maszyna, większa baza), a po roku koszt skacze wielokrotnie. Późniejsza migracja na tańszą usługę lub inną chmurę bywa bardziej bolesna niż zapłacenie sensownych kwot od samego początku.

Oczekiwania vs rzeczywistość: do czego free tier faktycznie się nadaje

Na darmowym tierze da się zrobić dużo, ale nie wszystko. W uproszczeniu:

• Da się: postawić prosty serwer www, niewielkie API, jedną–dwie małe bazy testowe, środowisko CI/CD do nauki, kilka funkcji serverless, sandbox do ćwiczeń z IaC.
• Trudno lub ryzykownie: prowadzić stabilny sklep internetowy, system rezerwacji, krytyczne API dla klientów, cokolwiek z wymaganą wysoką dostępnością i formalnym SLA.

Free tier jest projektowany tak, by:

• zachęcić do poznania usług i narzędzi ekosystemu,
• umożliwić sprawdzenie, jak wygląda konfiguracja, monitoring, deployment,
• dać przedsmak mocy chmury, ale bez pełnej wydajności i wszystkich funkcji.

Jeżeli celem jest nauczenie się Terraform, Kubernetes, CI/CD, obserwowalności – darmowy tier jest często w zupełności wystarczający. Jeżeli celem jest utrzymanie aplikacji biznesowej, której niedostępność generuje realne straty, free tier raczej będzie polem minowym, nie fundamentem.

Dla kogo darmowy tier ma największy sens, a dla kogo raczej nie

Free tier ma zwykle największy sens dla:

• Studentów i osób uczących się – laboratoria, prace zaliczeniowe, przygotowanie do certyfikatów.
• Solo developerów i freelancerów – testowanie nowych technologii, budowanie PoC dla klientów, utrzymywanie osobistego portfolio projektów.
• Małych MVP i PoC – gdy liczy się szybkość walidacji pomysłu i nie ma jeszcze realnego ruchu od użytkowników.
• Systemów pomocniczych – np. wewnętrzne narzędzia administracyjne o małej skali, testowe dashboardy.

Dużo gorzej free tier sprawdza się jako baza pod:

• Stabilne środowiska produkcyjne – szczególnie tam, gdzie wymagana jest ciągła dostępność i przewidywalność kosztów.
• Systemy krytyczne – medyczne, finansowe, obsługujące płatności, z formalnymi umowami SLA wobec klientów.
• Projekty z nieprzewidywalnymi skokami ruchu – darmowe limity łatwo wtedy przekroczyć, a rachunek może zaskoczyć.

Darmowy tier można traktować jako rozsądne środowisko startowe, ale nie jako ostateczne miejsce, w którym każda aplikacja powinna wylądować. Zwykle najbardziej opłacalne jest podejście: free tier na początek, a potem szybkie zaplanowanie przejścia na płatne, przewidywalne zasoby, gdy projekt zaczyna łapać trakcję.

Jak działają darmowe tier w głównych chmurach: modele i ograniczenia

Porównanie podejścia: AWS, Azure, Google Cloud i inni

Główni dostawcy – AWS, Microsoft Azure i Google Cloud – mają podobny cel: ułatwić wejście do ekosystemu, ale realizują go nieco inaczej.

W dużym uproszczeniu:

• AWS – rozbudowany, wielowarstwowy free tier: część usług zawsze darmowa do określonych limitów, część darmowa przez 12 miesięcy dla nowych kont, do tego okresowe promocje i programy dla startupów.
• Azure – połączenie kredytu początkowego (konto próbne) z listą usług always free; mocno promuje integrację z ekosystemem Microsoft (Active Directory, Office 365, GitHub).
• Google Cloud (GCP) – prosty kredyt startowy + kilka usług zawsze darmowych (np. mała instancja w wybranych regionach, limity Firestore czy Functions).
• Mniejsi dostawcy / lokalni – często mniej rozbudowany free tier, ale prostszy cennik, bardziej przejrzyste zasady i niższe ceny bazowe (np. Hetzner częściej stawia na tanie płatne VM niż na agresywny free tier).

Wspólnym mianownikiem jest to, że niemal zawsze trzeba podać dane karty, nawet dla usług darmowych. Utrudnia to zakładanie dziesiątek kont, a producent ma pewność, że po wyjściu poza limity free tier ma jak naliczyć opłaty.

Typy „darmowości” w chmurze

W praktyce występuje kilka typów darmowych ofert:

• Always free / darmowe na zawsze – wyraźnie zdefiniowane limity: np. 1 GB pamięci w bazie, 5 GB storage, określona liczba requestów miesięcznie. To najbardziej stabilna i przewidywalna opcja.
• Darmowe na określony czas (np. 12 miesięcy) – promocje dla nowych kont, obejmujące zwykle bardziej „mięsiste” zasoby: większe VM, dyski SSD, bazy relacyjne.
• Kredyty na start – jednorazowa pula środków, którą można wydać na cokolwiek w danej chmurze; po zużyciu kredytu system przełącza się na normalne stawki.
• Programy specjalne – dla startupów, uczelni, organizacji non-profit: często kilka tysięcy jednostek waluty w kredytach, czasem przez wiele miesięcy.

Najbezpieczniejsze z punktu widzenia długoterminowego użycia są usługi always free, ale są one też najsilniej ograniczone. Kredyty i promocje czasowe są korzystne, gdy z góry wiadomo, że:

• projekt jest testowy lub krótkotrwały,
• po okresie próbnym i tak zostanie przeniesiony gdzie indziej,
• zespół już teraz planuje budżet na płatne środowisko.

Główne kategorie darmowych zasobów chmurowych

Najczęściej darmowy tier obejmuje te same typy zasobów u różnych dostawców:

• Compute – małe maszyny wirtualne (1 vCPU, 0.5–1 GB RAM), skromne limity funkcji serverless, tanie kontenery.
• Storage – kilkanaście lub kilkadziesiąt GB w usługach typu S3/Blob/Cloud Storage, często z limitem liczby operacji.
• Bazy danych – małe instancje relacyjne (RDS, Cloud SQL, Azure Database), czasem noSQL (DynamoDB, Firestore) do ograniczonej liczby operacji i miejsca.
• Sieć – pewna ilość ruchu przychodzącego jest zwykle darmowa; w outbound bywa darmowy tylko minimalny limit lub nic.
• Serwisy zarządzane – kolejki (SQS, Pub/Sub), systemy powiadomień, monitoring w podstawowym zakresie.

Granice tych limitów są ustawione tak, by starczyły do małych testów i nauki, ale nie pozwalały długo utrzymywać większych obciążeń. Każdy zasób powyżej darmowego limitu jest rozliczany według normalnego cennika pay as you go.

Ograniczenia kwalifikujące: kto w ogóle może korzystać z free tieru

Nie każde konto i nie każdy użytkownik kwalifikuje się do tych samych darmowych ofert. Częste ograniczenia to:

• Geolokalizacja – niektóre darmowe zasoby są dostępne tylko w wybranych regionach (np. USA, Europa Zachodnia). W innych regionach ta sama usługa może być płatna od pierwszej jednostki.
• Rodzaj karty płatniczej – wymóg karty kredytowej lub debetowej, odrzucanie kart przedpłaconych czy wirtualnych.
• Nowe konto – część promocji dotyczy wyłącznie nowych użytkowników; próby zakładania wielu kont na te same dane bywają blokowane.
• Limity jednoczesnych usług – np. jedna darmowa maszyna tego typu, jeden adres IP, kilka bucketów; przekroczenie limitu wymusza przejście na płatny poziom.

Zdarza się też, że usługi dostępne w free tierze mają dodatkowe ograniczenia funkcjonalne (np. brak replikacji, brak opcji HA). Te ograniczenia nie zawsze są od razu widoczne, bo główna strona promocji skupia się na słowie „darmowe”, a nie na gwiazdkach pod spodem.

Co realnie „wystarczy” na darmowym tierze: przykłady scenariuszy użycia

Prosty serwer WWW / API o małym ruchu

Najczęstsze pytanie brzmi: czy da się utrzymać mały serwis www lub API na darmowym tierze tak, by był dostępny publicznie? Technicznie często tak, ale z konkretnymi ograniczeniami.

Typowa minimalna konfiguracja to:

• 1 mała instancja VM (1 vCPU, 0.5–1 GB RAM),
• dysk systemowy rzędu 10–30 GB,
• od kilkuset megabajtów do kilku GB miesięcznie ruchu outbound,
• prosty serwer HTTP (np. Nginx) lub runtime (Node.js, Python, PHP, Go).

Na takim zestawie można spokojnie obsłużyć:

• stronę wizytówkę,
• portfolio,
• mały blog z niskim ruchem,
• API używane przez kilkanaście–kilkadziesiąt osób dziennie.

Problemy pojawiają się przy:

• wzmożonym ruchu (np. kampania marketingowa, post na dużym portalu),
• aplikacjach pamięciożernych (ciężkie frameworki, sporo pluginów),
• większym ruchu outbound (np. serwowanie dużych plików, zdjęć, wideo).

W takich sytuacjach free tier bardzo szybko przestaje wystarczać – albo serwer nie wyrabia wydajnościowo, albo przekraczasz limity darmowego transferu i zaczynasz płacić za egress.

Środowisko do nauki: DevOps, kontenery, funkcje serverless

Do nauki free tier nadaje się dobrze, ale limity szybko „przycinają” bardziej ambitne laboratoria. Przykładowo:

• Mały klaster Kubernetes na darmowych VM – wystarczy na przetestowanie deploymentów, ale trudno na nim zasymulować wysokie obciążenie czy rozproszone systemy.
• Funkcje serverless – często dostępne jest kilka milionów wywołań miesięcznie, ale z ograniczeniem czasu wykonania i pamięci. Dobre do nauki, niekoniecznie do intensywnych zadań przetwarzania.

Darmowe bazy danych i backend „na próbę”

Free tier jest kuszący jako sposób na „zero-cost backend”. Da się to zrobić, ale opłacalność mocno zależy od wzorca użycia aplikacji i typu danych.

Najczęstszy schemat wygląda tak:

• lekka baza NoSQL (Firestore, DynamoDB) z limitem liczby operacji i przestrzeni dyskowej,
• niewielka instancja relacyjna (np. najtańszy RDS/Cloud SQL w darmowym lub promocyjnym pakiecie),
• ewentualnie cache czy kolejka zdarzeń w małej, darmowej konfiguracji.

Przy takim zestawie spokojnie da się utrzymać:

• małą aplikację mobilną z ograniczoną liczbą aktywnych użytkowników,
• wewnętrzne narzędzie do raportów dla małego zespołu,
• prostą aplikację CRUD dla kilku–kilkunastu klientów testowych.

Granica pojawia się zwykle nie na przestrzeni dyskowej, lecz na liczbie operacji. Aplikacje, które dużo „czatują” z bazą (liczne małe zapytania, intensywny polling, brak cache po stronie klienta), potrafią zjeść darmowy limit dzienny w kilka godzin. Wówczas rachunek rośnie, nawet jeśli fizycznie przechowujesz zaledwie kilkaset megabajtów danych.

Problemem bywa też brak zaawansowanych funkcji:

• ograniczona liczba połączeń do bazy,
• brak automatycznego failoveru,
• brak możliwości definiowania replik read-only,
• niższe limity IOPS na dysku.

Dla małego MVP to do przełknięcia. Dla systemu, który ma wykonywać raporty na dużej liczbie rekordów lub serwować dane w czasie zbliżonym do rzeczywistego – już niekoniecznie.

Prototypy SaaS i MVP dla klientów

Darmowe limity pomagają szybko zbudować „demo, które żyje w internecie”, bez przepalania budżetu. Typowy scenariusz:

• mikro backend (serverless / mały kontener),
• prosta baza danych w darmowej warstwie,
• front-end hostowany w storage statycznym z darmowym CDN,
• monitoring i logi w podstawowej, darmowej wersji.

Przy takim układzie daje się:

• pokazać klientowi proof of concept,
• przeprowadzić testy użyteczności z ograniczoną grupą,
• sprawdzić, czy model biznesowy ma sens, zanim pojawią się poważne koszty.

Czułym punktem jest moment, gdy prototyp zaczyna być używany „jak produkcja”, bo klient się przyzwyczaił. Wtedy:

• free tier zaczyna ograniczać wydajność (timeouty, throttling, wolne odpowiedzi),
• ktoś oczekuje SLA, którego w darmowym planie zwykle formalnie nie ma,
• trudniej zrobić zmiany architektoniczne, bo aplikacja już ma użytkowników i dane.

Rozsądna praktyka to jasne komunikaty: „to jest wersja testowa, bez gwarancji dostępności, docelowa infrastruktura będzie inna”. Inaczej darmowy tier staje się cichym single point of failure całego przedsięwzięcia.

Środowiska testowe i CI/CD o ograniczonym zasięgu

Free tier bywa używany jako tanie środowisko testowe lub miejsce do odpalania pipeline’ów CI/CD. To działa, o ile akceptujesz kompromisy:

• pipeline’y działają wolniej (słabsze maszyny, limity równoległości),
• testów nie jest bardzo dużo (np. brak ciężkich testów obciążeniowych),
• artefakty (obrazy kontenerów, paczki) są odpowiednio czyszczone, żeby nie zjadać storage’u.

W małym zespole, który robi kilka deploymentów tygodniowo, w zupełności wystarcza. Przy większej skali (wiele branchy, równoległe buildy, testy integracyjne z prawdziwymi usługami zewnętrznymi) darmowy tier staje się hamulcem – zarówno wydajnościowo, jak i kosztowo po przekroczeniu limitów.

Dodatkowym problemem jest brak stabilności parametrów: dostawcy czasem modyfikują listę usług objętych free tierem, co potrafi złapać pipeline z zaskoczenia. Nagła zmiana typu „ten typ instancji już nie jest darmowy” skutkuje błyskawicznym wzrostem rachunku za buildy.

Jak czytać „drobny druk”: limity, wyłączenia i haczyki regulaminowe

Gdzie szukać faktycznych limitów

Marketingowy opis free tieru jest uproszczony. Rzeczywiste zasady są rozsiane po:

• stronie cennika danej usługi (często sekcja „Free tier” na samym dole),
• FAQ lub dokumentacji technicznej (limity per region, per konto, per projekt),
• regulaminie promocji (czas trwania, zasady dla nowych użytkowników),
• ogólnych warunkach świadczenia usług (SLA, odpowiedzialność, zasady wyłączeń).

Zdarza się, że część limitów jest „miękka”: nie ma ich na stronach marketingowych, ale pojawiają się w dokumentacji technicznej jako „soft limits” albo „requests per second per account”. Z punktu widzenia użytkownika efekt jest prosty – aplikacja zaczyna dostawać błędy throttlingu, choć dach free tieru (np. GB na dysku) jest jeszcze daleko.

Limity miesięczne, dzienne i „na sekundę”

Limity często nakładają się na kilku poziomach. Typowy pakiet wygląda tak:

• limit miesięczny (np. 1 mln wywołań funkcji miesięcznie),
• limit dzienny lub godzinowy (np. 100k zapisów do bazy dziennie),
• limit chwilowy (np. 100 zapytań na sekundę na konto).

Z perspektywy kosztów interesuje cię przede wszystkim limit miesięczny, ale z perspektywy stabilności usługi liczą się te pozostałe. Jeśli aplikacja generuje bursty (krótkie, intensywne okresy ruchu), można:

• zmieścić się w limicie miesięcznym,
• a jednocześnie być regularnie „przycinanym” przez limity chwilowe.

To prowadzi do mylnej diagnozy: „przecież jestem w free tierze, czemu dostaję błędy?”. Odpowiedź zwykle brzmi: naruszasz nie limit darmowego pakietu jako takiego, ale parametry ochrony usługi (throttling, rate limiting), które są wspólne dla planów darmowych i płatnych. Różnica jest taka, że w płatnych planach limity chwilowe bywają wyższe lub skalują się z wolumenem.

Usługi „częściowo darmowe”

Kolejnym niuansem są usługi, w których tylko fragment cennika jest objęty darmową pulą. Przykładowo:

• pierwsze X GB storage’u jest darmowe, ale operacje PUT/GET już nie,
• pierwsze Y milionów operacji odczytu jest darmowe, zapis płatny od pierwszej operacji,
• wywołania wewnątrz jednej chmury są darmowe, ruch do internetu – płatny.

Na poziomie marketingu brzmi to uczciwie: „darmowe X GB / Y requestów”. W praktyce rachunek potrafi powstać z tego, co wydawało się „drobnicą” – np. opłaty za listowanie obiektów w bucketach, skanowanie logów, operacje administracyjne na bazie.

Najprostsza metoda weryfikacji to przejrzenie pełnej tabeli cennika danej usługi i wyszukanie pozycji, które nie mają przypisanego żadnego darmowego limitu. Jeśli chcesz zrobić z tej usługi rdzeń architektury, to właśnie one staną się głównymi generatorami kosztu po wyjściu z fazy eksperymentu.

Automatyczne przejście z darmowego na płatne

Z punktu widzenia dostawcy to naturalne: free tier ma być bramką wejściową do regularnego cennika. Dlatego większość chmur stosuje model „po wyczerpaniu darmowego limitu płacisz zgodnie z cennikiem pay as you go”, bez dodatkowego pytania o zgodę.

Konsekwencje są dość oczywiste:

• jednorazowy pik ruchu (np. popularny link na social media) potrafi zjeść darmowy limit w kilka godzin i wygenerować nieplanowany koszt,
• zapomniana instancja testowa, nieczyszczone logi czy stare snapshoty VM po cichu „łączą się” w kilkadziesiąt, a potem kilkaset jednostek waluty,
• przekroczenie free tieru w jednym regionie albo projekcie może nie być widoczne na pierwszy rzut oka w globalnym panelu billingowym.

Niektórzy dostawcy oferują twarde limity (np. blokadę naliczania opłat powyżej określonej kwoty), ale rzadko jest to ustawione domyślnie. Trzeba to skonfigurować ręcznie i zaakceptować konsekwencje – aplikacja zamiast zapłacić „trochę więcej” zacznie po prostu zwracać błędy po osiągnięciu progu.

Zmiany warunków free tieru w czasie

Darmowe warstwy nie są obietnicą na wieczność. Producenci:

• zmieniają listę usług objętych darmową warstwą,
• modyfikują limity (w górę lub w dół),
• zastępują jedne usługi innymi (np. stary typ instancji compute nową generacją).

Zwykle dostajesz o tym informację z wyprzedzeniem, ale mało kto czyta wszystkie maile systemowe. Efekt bywa taki, że usługa, która „od zawsze była darmowa”, nagle zaczyna naliczać skromne, lecz zauważalne opłaty. Dla projektów hobbystycznych albo środowisk „zapomnianych” to częsta droga do niespodziewanych rachunków.

Najczęstsze pułapki kosztowe w darmowych planach chmurowych

Transfer wychodzący i ukryty koszt ruchu

Transfer danych do chmury bywa w dużej mierze darmowy. Transfer na zewnątrz – już znacznie rzadziej. Free tier często obejmuje niewielki miesięczny limit egressu, po którego przekroczeniu stawki rosną bardzo szybko w stosunku do całości budżetu.

Szczególnie problematyczne są scenariusze:

• serwowanie plików multimedialnych (zdjęcia, wideo, duże PDF-y),
• udostępnianie backupów klientom lub innym systemom,
• ciągłe pobieranie danych przez zewnętrzne integracje (Webhooki, API partnerów).

Nawet jeśli storage i compute mieszczą się w free tierze, ruch potrafi wygenerować pełnoprawną fakturę. Czasem opłaca się przenieść serwowanie ciężkich zasobów na inne rozwiązanie (np. tani CDN z innym modelem billingowym albo własny serwer w tańszym hostingu), a w chmurze zostawić tylko logikę aplikacji.

Logi, metryki i „śmieciowe” dane

Domyślne ustawienia logowania i monitoringu są projektowane pod bezpieczeństwo i debugowanie, nie pod minimalizację kosztów. Efekt uboczny to:

• gigabajty logów aplikacyjnych trzymanych miesiącami,
• szczegółowe metryki systemowe przechowywane z wysoką rozdzielczością,
• snapshots, backupy i stare wersje konfiguracji, o których już nikt nie pamięta.

Dopóki jesteś ściśle w darmowym limicie, to „tylko” zajmuje miejsce. Po jego przekroczeniu – każdy dodatkowy gigabajt jest rozliczany według standardowego cennika. Klasyczna historia to projekt testowy z dużą ilością logów debugowych, który po kilku miesiącach zaczyna generować stały, choć niewielki koszt, mimo że nikt już z niego nie korzysta.

Rozwiązanie jest mało widowiskowe, ale skuteczne:

• ustaw krótkie retencje logów na środowiskach testowych (dni, nie miesiące),
• wyłącz szczegółowe debugowanie, gdy nie jest potrzebne,
• regularnie przeglądaj listę bucketów i wolumenów pod kątem „osieroconych” danych.

Zbyt agresywne autoskalowanie

Autoscaling jest wygodny – reaguje na ruch, bez konieczności ręcznej ingerencji. W połączeniu z free tierem powstaje jednak nieoczekiwane zjawisko: środowisko, które „nigdy nie przekraczało darmowych limitów”, nagle zaczyna generować solidne zużycie, bo:

• progowe metryki są ustawione zbyt wrażliwie (np. skalowanie przy 40–50% użycia CPU),
• minimalna liczba instancji rośnie razem z ruchem, ale nie spada po jego zakończeniu,
• każda nowa instancja ma osobne koszty storage’u, logów, ewentualnego egressu.

Na darmowym tierze sensowniej bywa przyjąć bardziej konserwatywne ustawienia: wolniejsze skalowanie w górę, szybkie skalowanie w dół, a w niektórych projektach – wręcz wyłączenie autoscaling’u na korzyść ręcznie dobranego, małego rozmiaru środowiska. Zwłaszcza tam, gdzie spikes są przewidywalne (np. tylko w godzinach pracy).

Usługi towarzyszące: DNS, certyfikaty, adresy IP

Wiele „drobnych” usług wydaje się darmowych lub prawie darmowych. Kiedy jednak spojrzeć w szczegóły, okazuje się, że:

• statyczne adresy IP są darmowe tylko, jeśli są używane,

Nieużywane zasoby i „lekko podpięte” środowiska

Koszt nie bierze się tylko z tego, co obsługuje realny ruch. W wielu kontach największym problemem są zasoby, które kiedyś były potrzebne, a dziś wiszą „dla świętego spokoju”: stare laby, PoC, środowiska QA po martwych projektach. Każde z nich generuje minimalny koszt, ale razem robi się z tego stała pozycja na fakturze.

Typowy obrazek po kilku miesiącach pracy w chmurze:

• kilka małych baz danych uruchomionych na stałe „żeby mieć”,
• parę funkcji serverless z nieaktywnym ruchem, ale z włączonymi logami i monitoringiem,
• bucket z artefaktami CI/CD, który rośnie z każdym buildem i nigdy nie jest czyszczony,
• porzucone środowiska sprintowe, których nikt oficjalnie nie zamknął.

Free tier amortyzuje to przez jakiś czas, bo sporo drobnicy wpada jeszcze w darmowe limity. Gdy projekty dojrzewają, a liczba zasobów rośnie, darmowa poduszka przestaje wystarczać i zaczyna się powolne „pełzające” przekraczanie progów. Rachunek nie eksploduje jednego dnia – rośnie po trochu co miesiąc.

Dyscyplina cleanupu jest tutaj ważniejsza niż magia cennika. Pomaga kilka prostych praktyk:

• tagowanie środowisk po właścicielu i dacie wygaśnięcia (np. expires=2026-03-31),
• automatyczne raporty zasobów nieużywanych (np. wolumeny bez podpiętych instancji, load balancery bez ruchu),
• „dni sprzątania” raz na miesiąc, gdzie ktoś patrzy krytycznie na listę projektów i zasobów.

Modele rozliczeń hybrydowych i oferty promocyjne

Obok klasycznych free tierów funkcjonują okresowe promocje: kredyty na start, vouchery dla startupów, programy edukacyjne. Na papierze wygląda to podobnie („przez X miesięcy nie płacisz”), ale mechanika i ryzyka są inne.

Dla ofert kredytowych kluczowe jest to, że:

• kredyty zużywają się na wszystkie usługi, również te spoza standardowego free tieru,
• po wyczerpaniu kredytów rozliczanie przechodzi w klasyczne pay as you go, zwykle bez dodatkowego ostrzeżenia,
• część usług objęta jest inną stawką w ramach programu (rabaty), co zaciera obraz realnego, „późniejszego” kosztu.

Jeśli architektura powstaje na bazie promocyjnych kredytów, łatwo dobrać zbyt „grube” komponenty: większe instancje, droższe bazy, rozbudowane systemy analityczne. Po zakończeniu programu nagle widać, ile to naprawdę kosztuje. Free tier przestaje mieć znaczenie, bo stanowi niewielki ułamek całości.

Rozsądniejsze podejście to traktowanie kredytów jako amortyzatora ryzyka, a nie pretekstu do rozpasania. Architektura zaprojektowana tak, żeby była w miarę opłacalna bez promocji, zwykle znosi dobrze wyjście z programu. Modele budowane tylko pod darmowe miesiące często nie przeżywają kontaktu z pełnym cennikiem.

Różnice między regionami i strefami dostępności

Free tier jest często reklamowany globalnie, ale szczegóły potrafią zależeć od regionu. Zdarzają się:

• niższe limity darmowego transferu w niektórych lokalizacjach,
• inne ceny storage’u i baz w „egzotycznych” regionach,
• brak części usług w tańszych regionach lub odwrotnie – brak free tieru dla nowo otwartych lokalizacji.

Jeśli środowiska są rozproszone (np. produkcja w jednym regionie, testy w innym), zsumowanie zużycia free tieru bywa mylące. Część limitów jest wspólna per konto, część liczona osobno per region. W efekcie:

• testy w jednym regionie mogą „zjadać” darmowe limity, które miały chronić produkcję w innym,
• przeniesienie usługi „dla oszczędności” do tańszego regionu może pozbawić jej lokalnego free tieru.

Bez przeglądu cennika i dokumentacji danego dostawcy da się łatwo wpaść w paradoks: infrastruktura stanie się tańsza per jednostkę, ale całkowity rachunek wzrośnie, bo rozkład darmowych limitów nie pokryje się z planem migracji.

Aspekty techniczne: dostępność i brak formalnego SLA

Darmowy tier niemal nigdy nie ma takiego samego SLA jak plany płatne. Czasem nie ma go w ogóle, w sensie formalnego zobowiązania z rekompensatą za downtime. Dla serwisu hobbystycznego zwykle wystarcza, ale dla czegokolwiek biznesowego rodzi to pytanie: co się dzieje przy awarii?

Różnice widać w kilku wymiarach:

• brak gwarantowanej dostępności – przerwy w działaniu są „best effort”,
• niższy priorytet wsparcia – zgłoszenia z darmowych kont często trafiają na sam dół kolejki,
• ograniczone opcje redundancji – niektóre funkcje HA lub multi-AZ są dostępne dopiero w wyższych planach.

Jeżeli zależy ci na ciągłości działania, free tier może służyć do budowy środowisk non-prod, ale opieranie o niego krytycznych usług jest ryzykowne. Dostawca co prawda nie „wyłączy” darmowego konta złośliwie, ale przy awariach globalnych najpierw ratowane są zwykle największe, płatne obciążenia.

Wydajność: noisy neighbors, cold starty i limity CPU

Z technicznego punktu widzenia darmowe zasoby nierzadko siedzą na bardziej współdzielonej infrastrukturze. To nie jest reguła absolutna, ale częsty schemat. Przekłada się to na:

• większą podatność na „noisy neighbors” – inne konta na tym samym fizycznym hoście wpływają na twoją wydajność,
• ostrzejsze limity CPU – instancje darmowe bywają throttlowane szybciej niż płatne odpowiedniki,
• dłuższe cold starty w funkcjach serverless, które nie są często wywoływane.

W praktyce oznacza to, że aplikacja zachowuje się inaczej na darmowym tierze niż na produkcyjnej, płatnej infrastrukturze. Testy wydajnościowe wykonane wyłącznie na free tierze często są mało reprezentatywne. Z jednej strony aplikacja może wydawać się wolniejsza (throttling), z drugiej – ograniczenia wolumenu ruchu nie pozwolą odkryć problemów skalowalności.

Rozsądne podejście to rozdzielenie celów:

• free tier do testów funkcjonalnych, integracyjnych, weryfikacji pomysłów,
• krótkotrwałe, kontrolowane testy wydajności na płatnym środowisku z parametrami zbliżonymi do planowanej produkcji.

Ograniczenia funkcjonalne darmowych planów

Oprócz surowych limitów ilościowych free tier bywa okrojony funkcjonalnie. Różnice potrafią być subtelne: nie widać ich na pierwszy rzut oka, ale wychodzą przy próbie wdrożenia bardziej zaawansowanych wzorców.

Najczęstsze ograniczenia:

• brak zaawansowanych opcji bezpieczeństwa (np. fine-grained access control, private endpoints),
• brak replikacji cross-region lub ograniczenia liczby replik,
• niższe limity liczby kolejek, topiców, baz czy indeksów,
• brak wsparcia dla niektórych protokołów lub integracji (np. brak VPC peeringu w darmowym planie bazy).

Jeżeli architektura powstaje „pod darmowy plan”, można niechcący zamknąć się w ślepym zaułku: żeby przejść na wzorzec HA, zero trust lub multi-region, trzeba dokonać głębokiej przebudowy. Z punktu widzenia projektu bezpieczniej jest od razu zakładać, jakie mechanizmy będą kiedyś potrzebne (np. prywatna komunikacja między mikroserwisami) i sprawdzić, czy w ogóle są dostępne w wybranej rodzinie usług, czy dopiero od konkretnego progu cenowego.

Brak gwarancji stabilności interfejsów i limitów

Darmowe tier’y często są pierwszym miejscem, gdzie lądują nowe usługi i funkcje. To wygodne do zabawy, ale ma konsekwencje:

• API potrafi się zmieniać szybciej (dodawane są nowe parametry, zmieniają domyślne limity),
• niektóre funkcje są oznaczone jako „preview” lub „beta” i bez formalnego commitmentu ze strony dostawcy,
• limity free tieru mogą być narzędziem do regulowania obciążenia eksperymentalnych usług.

Jeśli w takim kontekście powstaje coś ważnego biznesowo, trzeba się liczyć z tym, że część zachowań platformy nie jest „wykuta w kamieniu”. Zdarzają się przypadki, gdy zmiana sposobu liczenia jednego metryku (np. rozmiaru requestu) nagle wywołuje lawinę throttlingu albo przyspieszone zużycie darmowej puli.

Bezpieczeństwo a darmowy tier

W obszarze bezpieczeństwa free tier zwykle oferuje podstawy, ale nie wszystko. Brak części funkcji niekoniecznie oznacza, że środowisko jest dziurawe, natomiast ogranicza paletę narzędzi.

Typowe różnice:

• ograniczona liczba reguł firewall / WAF w darmowym pakiecie,
• brak automatycznego skanowania podatności lub ograniczona liczba skanów,
• okrojone logi bezpieczeństwa (np. brak szczegółowych audit logów w darmowych planach niektórych usług zarządzanych),
• mniej rozbudowane mechanizmy SSO / integracji z zewnętrznymi IdP.

Przy małych projektach da się z tym żyć. Problem pojawia się w momencie, gdy darmowe konto zaczyna obsługiwać dane realnych klientów, a jednocześnie brakuje narzędzi do przeprowadzenia choćby podstawnego dochodzenia po incydencie. Wtedy free tier przestaje być „tanio” i zaczyna być „drogo” w kontekście ryzyka.

Free tier a środowiska developerskie i CI/CD

Darmowe limity bardzo dobrze sprawdzają się jako zaplecze dla pracy zespołu developerskiego – pod warunkiem, że pipeline’y są świadomie skonfigurowane. To właśnie CI/CD potrafi najsprawniej „przepalić” free tier, bo działa często i automatycznie.

Kilka miejsc, w których zużycie rośnie niepostrzeżenie:

• częste buildy, które za każdym razem odpalają komplet testów integracyjnych w chmurze,
• dynamiczne środowiska na gałęzie feature’owe, które nie są sprzątane po merge’u,
• artefakty i kontenery przechowywane w rejestrach bez polityki retencji.

Dobry kompromis bywa taki, że:

• większość testów uruchamiana jest lokalnie lub w prostszej infrastrukturze (np. docker na shared runnerach),
• pełne środowiska w chmurze powstają tylko na wybrane gałęzie (release, main),
• retencje artefaktów i obrazów są agresywne – zostają wersje oznaczone tagami wydań, reszta znika po określonym czasie.

Kiedy darmowy tier przestaje mieć sens technicznie

Z czysto technicznego punktu widzenia przychodzi moment, w którym dalsze „duszenie się” w darmowym planie zaczyna kosztować więcej czasu i jakości niż wynosi opłata za przejście na płatny poziom. Typowe sygnały:

• stałe balansowanie na granicy limitów i konieczność ręcznego omijania throttlingu,
• brak kluczowych funkcji (np. sensownych backups, replikacji, prywatnych połączeń sieciowych),
• trudność w odtworzeniu realistycznych warunków produkcyjnych na free tierze.

W takiej sytuacji darmowa warstwa traci rolę „bezpiecznego placu zabaw”, a staje się wąskim gardłem rozwoju. Z ekonomicznego punktu widzenia może się to i tak opłacać przy bardzo małych projektach. Z perspektywy stabilnej, rosnącej usługi – prędzej czy później bardziej racjonalne będzie przeskoczenie na skalę i funkcjonalność, której free tier po prostu nie jest zaprojektowany obsługiwać.