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Reduce tu factura cloud sin romper nada

La checklist FinOps que uso en plataformas Azure, AWS y Kubernetes. Diez pasos, en el orden que más ahorra con el menor riesgo.

De un proyecto FinOps reciente, anonimizado

gasto en Azure en cinco semanas
−48 %
nodos de Kubernetes
7 → 4
menos carga en Cosmos DB
~40×
cambios en un mes, un ticket cada uno
~35

Qué contiene

  1. 1. Ver a dónde va el dinero

    • Saca el coste amortizado por recurso y medidor desde la API de facturación, no solo la factura mensual.
    • Construye una previsión del gasto para ver el efecto de un cambio en días, no a fin de mes.
    • Etiqueta cada recurso con producto, equipo y entorno. El gasto sin etiqueta tiene responsable en una semana.
    • Envía un breve informe diario de costes al chat del equipo. Lo que se ve, se arregla.
  2. 2. Comprobar antes de recortar

    • Para cada candidato: qué corre ahí, quién lo usa y cuál es la carga pico (p95), nunca la media.
    • Todo lo que un cliente pueda notar queda fuera hasta demostrar que es seguro.
    • Un cambio por ticket, cada uno con su impacto, su riesgo y su forma de revertirlo.
  3. 3. Dimensionar bien el cómputo

    • Fija los requests y limits de Kubernetes según el uso p95 real y deja que el número de nodos se ajuste.
    • Usa autoescalado (cluster autoscaler o Karpenter) y capacidad spot para los trabajos que se pueden interrumpir.
    • En un proyecto: un clúster de producción pasó de 7 a 4 nodos sin impacto para los clientes.
  4. 4. Reducir y eliminar

    • VMs ociosas, discos y volúmenes huérfanos, IPs sin asignar, snapshots antiguos y recursos de prueba olvidados.
    • Réplicas y alta disponibilidad de bases de datos solo donde el negocio de verdad las necesita.
  5. 5. Escribir una política de retención de datos

    • Logs: debug desactivado en producción, retención por tipo de log y almacenamiento barato para los logs de auditoría.
    • Copias de seguridad: retención según tus objetivos de recuperación y obligaciones legales, no según los valores por defecto.
    • Almacenamiento de objetos: reglas de ciclo de vida que pasan los datos antiguos a niveles fríos y borran lo que nadie necesita.
  6. 6. Arreglar las consultas caras

    • Busca las consultas que más cuestan, no las más frecuentes. Una sola corrección redujo unas 40 veces la carga de una base de datos Cosmos DB.
    • Mueve las bases de datos pequeñas de clientes al clúster (por ejemplo con CloudNativePG) cuando compense, comprobando recuentos y checksums.
  7. 7. Comprometerse al final, no al principio

    • Compra reservas o savings plans después del ajuste de tamaño, para no comprometerte con máquinas que vas a quitar.
    • Trata los compromisos como difíciles de deshacer: los savings plans de Azure no se pueden cancelar, los Savings Plans de AWS solo se pueden devolver en siete días y los reembolsos de reservas de Azure tienen un límite. Cuando cambie el entorno, usa las opciones de intercambio que existan.
  8. 8. Apagar los entornos

    • Dev y test apagados por defecto de noche y los fines de semana, y reconstruidos automáticamente por la mañana.
    • Entornos de preview con caducidad y limpiezas nocturnas de recursos huérfanos.
  9. 9. Vigilar la red

    • Alertas sobre el tráfico entre zonas y de salida, y revisión de NAT gateways y balanceadores sin responsable.
  10. 10. Mantenerlo bajo

    • Presupuestos con alertas de previsión por equipo y un informe semanal de una página con previsión a dos meses para la dirección.
    • Un responsable por centro de coste, y la checklist repasada cada trimestre.

Los errores que más veo

  • Comprar reservas primero y dimensionar después, pagando máquinas que ya no se usan.
  • Dimensionar según la media: el clúster parece vacío hasta el pico del lunes.
  • Borrar antes de comprobar quién lo usa. Un consumidor olvidado cuesta más que el ahorro.
  • Apagar los logs en vez de moverlos a niveles más baratos, y perder la trazabilidad.
  • Un gran fin de semana de limpieza en vez de un ticket por cambio, y nadie sabe qué rompió qué.

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    Dominik Heinrich
    Empresa
    MADO Consulting

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