Costes y FinOps¶
En cloud el coste es una característica de la arquitectura más, como la latencia o la disponibilidad. Cada decisión de diseño (servicio gestionado o no, región, topología de red, retención de logs) tiene precio.
Cifras orientativas
Precios de lista aproximados (EE. UU./UE, 2025-2026), sin descuentos ni impuestos. Sirven para comparar órdenes de magnitud; para presupuestar, usa las calculadoras oficiales: AWS · Azure · Google Cloud.
Qué se paga¶
| Dimensión | Ejemplos |
|---|---|
| Cómputo | Horas/segundos de VM, vCPU-s y GB-s en serverless, nodos de clúster |
| Almacenamiento | GB-mes, clase de almacenamiento, IOPS provisionadas, snapshots |
| Peticiones / operaciones | PUT/GET en almacenamiento de objetos, invocaciones, RU en Cosmos DB, TB escaneados en BigQuery/Athena |
| Red | Salida a Internet, tráfico entre zonas y regiones, NAT, balanceadores, IPs públicas |
| Servicios gestionados | Tarifa del plano de control (EKS/GKE), instancias de BBDD, throughput de colas |
| Licencias y soporte | Windows/SQL Server, planes de soporte (a menudo un % de la factura) |
La entrada suele ser gratis; la salida no
Subir datos a la nube no cuesta; sacarlos a Internet o a otra región, sí. Esto condiciona arquitecturas multicloud, híbridas y de edge (dónde se procesan y agregan los datos).
Transferencia de datos: qué se cobra exactamente¶
La red es la partida más difícil de prever porque depende de por dónde viaja cada byte:
flowchart LR
U((Internet)) -- "entrada: gratis" --> APP
APP -- "salida a Internet:<br/>~0,09 $/GB" --> U
subgraph REG["Región A"]
subgraph Z1[Zona 1]
APP[App]
end
subgraph Z2[Zona 2]
DB[(BBDD)]
end
NAT[NAT Gateway]
end
APP -- "entre zonas:<br/>~0,01 $/GB cada sentido" --> DB
APP -- "por el NAT:<br/>~0,045 $/GB procesado" --> NAT
APP -- "entre regiones:<br/>~0,02 $/GB" --> R2[Región B]| Tipo de tráfico | Coste típico | Cómo reducirlo |
|---|---|---|
| Entrada desde Internet | Gratis | — |
| Dentro de la misma zona (IP privada) | Gratis | Colocar juntos los servicios que hablan mucho entre sí |
| Entre zonas de la misma región | ~0,01 $/GB en cada sentido (AWS) | Enrutado consciente de zona, réplicas de lectura locales |
| Entre regiones | ~0,02 $/GB o más | Procesar donde están los datos; replicar solo lo necesario |
| Salida a Internet | ~0,08-0,12 $/GB (primeros 100 GB/mes gratis en AWS y Azure) | CDN, compresión, cachés |
| Por un NAT gestionado | ~0,045 $/GB además de la salida | Endpoints privados para servicios de la nube |
Cómo funcionan los descuentos por compromiso¶
- Reserva o compromiso por recurso: te comprometes a pagar un tipo de instancia (o vCPU y memoria) en una región durante 1 o 3 años. El descuento se aplica automáticamente a las instancias que coinciden; si no las usas, se paga igual.
- Compromiso de gasto (Savings Plans en AWS, Savings Plan for Compute en Azure, CUD flexibles en GCP): te comprometes a gastar X $/hora en cómputo, sea cual sea la familia o región. Algo menos de descuento, mucha más flexibilidad.
- Opciones de pago: todo por adelantado (más descuento), parcial o mensual.
- Riesgo: comprometerse de más. Por eso se cubre solo la base estable medida en los últimos meses.
Instancias Spot: cómo funcionan¶
- Usan capacidad sobrante del proveedor con descuentos del 60-90 %.
- El proveedor puede recuperarlas cuando necesita la capacidad, con un aviso previo muy corto (unos 2 minutos en AWS; unos 30 segundos en Azure y Google Cloud).
- Adecuadas para cargas interrumpibles: CI, procesamiento por lotes con checkpoints, réplicas sin estado de un servicio, nodos de Kubernetes para cargas tolerantes (con varios tipos de instancia para reducir interrupciones).
- En Kubernetes: Karpenter o el Cluster Autoscaler mezclan nodos Spot y bajo demanda; el aviso de interrupción se usa para drenar el nodo de forma ordenada.
Comparativa de precios de referencia¶
| Recurso | AWS | Azure | Google Cloud |
|---|---|---|---|
| VM general 2 vCPU / 8 GB (x86) | m7i.large ≈ 0,10 $/h |
D2s v5 ≈ 0,096 $/h | n2-standard-2 ≈ 0,097 $/h |
| VM económica 2 vCPU / 8 GB | m7g.large (ARM) ≈ 0,08 $/h |
D2ps v5 (ARM) ≈ 0,077 $/h | e2-standard-2 ≈ 0,067 $/h |
| Plano de control Kubernetes | EKS 0,10 $/h (≈ 73 $/mes); 0,60 $/h en soporte extendido | AKS Free: 0 · Standard: 0,10 $/h · Premium (LTS): 0,60 $/h | GKE 0,10 $/h; crédito de 74,40 $/mes cubre 1 clúster |
| Objetos, nivel estándar | S3 ≈ 0,023 $/GB-mes | Blob Hot ≈ 0,018-0,021 $/GB-mes | GCS ≈ 0,020-0,026 $/GB-mes |
| Objetos, archivo | Deep Archive ≈ 0,001 $/GB-mes | Archive ≈ 0,001-0,002 $/GB-mes | Archive ≈ 0,0012 $/GB-mes |
| Funciones (peticiones) | 0,20 $/M | 0,20 $/M | 0,40 $/M (Cloud Run) |
| Salida a Internet (primer tramo) | ≈ 0,09 $/GB (100 GB/mes gratis) | ≈ 0,087 $/GB (100 GB/mes gratis) | ≈ 0,12 $/GB Premium · ≈ 0,085 Standard |
| NAT gestionado | 0,045 $/h + 0,045 $/GB | 0,045 $/h + 0,045 $/GB | Por VM/hora + 0,045 $/GB |
| IPv4 pública | ≈ 3,6 $/mes | ≈ 3,6 $/mes | ≈ 3,6 $/mes |
Las diferencias de precio de lista entre los tres suelen ser pequeñas; lo que cambia la factura es la arquitectura, los descuentos negociados y el uso real (ocupación de lo que pagas).
Modelos de compra¶
| Modelo | AWS | Azure | Google Cloud | Descuento típico | Para |
|---|---|---|---|---|---|
| Bajo demanda | On-Demand | Pay-as-you-go | On-demand | — | Cargas nuevas o imprevisibles |
| Compromiso de uso | Savings Plans (Compute / EC2 Instance), Reserved Instances | Reservations, Savings Plan for Compute | Committed Use Discounts (por recurso o por gasto) | 30-72 % (1-3 años) | Base estable de consumo |
| Automático por uso sostenido | — | — | Sustained Use Discounts | hasta ~30 % | VMs encendidas casi todo el mes |
| Capacidad sobrante | Spot Instances | Spot VMs | Spot VMs | 60-90 % | Cargas tolerantes a interrupción: CI, batch, nodos K8s sin estado |
| Licencias | BYOL | Azure Hybrid Benefit | BYOL | Variable | Windows / SQL Server / Oracle |
| Acuerdos empresariales | EDP / PPA | MACC | Commit contracts | Negociado | Gasto anual grande |
Estrategia típica
Cubre con compromisos el ~60-80 % de la base estable, deja la variable bajo demanda y mueve lo tolerante a fallos a Spot. Revisa la cobertura cada trimestre.
Capas gratuitas¶
| AWS | Azure | Google Cloud | |
|---|---|---|---|
| Crédito inicial | Hasta 200 $ para cuentas nuevas (plan gratuito de hasta 6 meses) | 200 $ durante 30 días | 300 $ durante 90 días |
| Servicios gratis 12 meses | Sustituido por el modelo de créditos (cuentas creadas desde julio de 2025) | Selección de servicios populares | — |
| Siempre gratis (ejemplos) | Lambda 1 M peticiones/mes, DynamoDB 25 GB | Functions 1 M ejecuciones/mes, varios servicios | VM e2-micro en algunas regiones de EE. UU., 5 GB en Cloud Storage (EE. UU.), 1 TiB/mes de consultas BigQuery, cuota de Cloud Run |
Estimación de ejemplo: plataforma web pequeña en AWS¶
API en Kubernetes, alta disponibilidad básica, us-east-1, precios de lista mensuales (730 h).
| Componente | Cálculo | ≈ $/mes |
|---|---|---|
| EKS (plano de control) | 0,10 × 730 | 73 |
3 nodos m7g.large |
3 × 0,0816 × 730 | 179 |
| ALB | Hora + unidades de capacidad | 25 |
| NAT Gateway (1) + 200 GB procesados | 0,045 × 730 + 200 × 0,045 | 42 |
| PostgreSQL gestionado Multi-AZ (2 vCPU, 8 GB) + 100 GB | Instancia × 2 + almacenamiento | 250-300 |
| S3 500 GB | 500 × 0,023 | 12 |
| Salida a Internet 1 TB | (1 024 − 100) × 0,09 | 83 |
| CloudWatch (logs, métricas) | Ingesta y retención | 30-60 |
| Total | ≈ 700-800 |
Palancas: Savings Plan de cómputo (−30-40 % en nodos), nodos Spot para réplicas sin estado, CloudFront para la salida, endpoints de VPC para quitar tráfico del NAT, retención de logs corta. Con todo ello, un −30 % es realista.
Ejercicio · Medio — Comparar la misma plataforma en tres nubes
Reproduce esta estimación en la calculadora oficial de AWS, luego la equivalente en Azure (AKS + Flexible Server) y en Google Cloud (GKE Autopilot + Cloud SQL). ¿Dónde está la mayor diferencia y por qué?
Qué deberías encontrar
Las cifras exactas dependen del momento y la región, pero el patrón suele ser: - Plano de control de Kubernetes: AKS en nivel Free no cobra; GKE cubre un clúster con su crédito mensual; EKS cobra ~73 $/mes. Diferencia pequeña en términos absolutos. - Cómputo: con GKE Autopilot pagas por los recursos que piden los Pods, no por nodos: si los Pods están bien dimensionados, suele salir más barato que nodos medio vacíos; si piden de más, más caro. - Base de datos gestionada Multi-AZ/HA: suele ser la partida mayor y la que más varía entre proveedores y tamaños; la alta disponibilidad duplica aproximadamente el coste de la instancia en los tres. - Salida de datos: GCP en nivel Premium es algo más cara por GB; con 1 TB/mes la diferencia es de decenas de dólares. Conclusión esperada: las diferencias de lista son moderadas; lo que más cambia la factura es el dimensionado, los descuentos por compromiso y la arquitectura de red (NAT, tráfico entre zonas).
FinOps¶
FinOps es la práctica de gestionar el gasto cloud de forma colaborativa entre ingeniería, finanzas y negocio, para tomar decisiones basadas en el valor que aporta cada euro.
Ciclo (FinOps Foundation)¶
flowchart LR
I[Informar<br/>visibilidad, asignación,<br/>showback/chargeback] --> O[Optimizar<br/>rightsizing, compromisos,<br/>spot, arquitectura]
O --> P[Operar<br/>presupuestos, alertas,<br/>gobierno, cultura]
P --> IPrácticas esenciales¶
| Práctica | Cómo |
|---|---|
| Etiquetado obligatorio | owner, cost-center, env, service; forzado con SCP / Azure Policy / Org Policy y validado en CI |
| Asignación de costes | Showback (mostrar a cada equipo lo que gasta) → chargeback (cobrárselo) |
| Presupuestos y anomalías | AWS Budgets + Cost Anomaly Detection · Azure Cost Management · GCP Budgets |
| Rightsizing | Compute Optimizer · Azure Advisor · GCP Recommender |
| Apagar lo que no se usa | Entornos no productivos fuera de horario (−65 % de horas), entornos efímeros por PR |
| Ciclo de vida del almacenamiento | Mover a clases frías y borrar automáticamente |
| Kubernetes | Requests ajustadas a uso real, autoescalado de nodos (Karpenter, Cluster Autoscaler), OpenCost para coste por namespace |
| Economía unitaria | Coste por cliente, por transacción, por nodo edge: permite saber si crecer es rentable |
| FOCUS | Formato abierto de datos de facturación, soportado por los tres proveedores, para analizar gasto multicloud |
| Policy as code | Impedir instancias enormes o regiones caras sin aprobación |
Preguntas de repaso¶
¿Por qué el tráfico de salida influye tanto en la arquitectura?
Porque es de los pocos costes que crecen con el éxito del producto y que no desaparecen con descuentos de cómputo. Condiciona dónde procesar datos (en el edge o en la región), el uso de CDN, la ubicación de réplicas y el multicloud.
Savings Plan vs. Reserved Instance en AWS
La RI se compromete con un tipo de instancia (más descuento, menos flexibilidad). El Compute Savings Plan se compromete con un gasto por hora ($/h) aplicable a cualquier familia, región, Fargate y Lambda (algo menos de descuento).
¿Qué cargas NO pondrías en instancias Spot?
Las que no toleran interrupción con poco aviso: bases de datos con estado sin réplicas, trabajos largos sin checkpoints, o el único nodo de un servicio crítico.
¿Qué es la economía unitaria y por qué importa más que la factura total?
Expresar el coste por unidad de valor (por cliente, pedido, dispositivo). Una factura que crece puede ser buena noticia si el coste unitario baja; permite decidir con criterio de negocio y no solo recortar.
Ejercicios¶
Ejercicio 1 · Básico — Reserva o bajo demanda
Una VM cuesta 0,10 $/h bajo demanda y 0,06 $/h con compromiso de 1 año (se paga todo el año, se use o no). ¿A partir de qué porcentaje de uso compensa el compromiso?
Solución
Compromiso: 0,06 × 8 760 h = 525,6 $/año. Bajo demanda a un uso u: 0,10 × 8 760 × u = 876 × u. Compensa si 876 × u > 525,6 → u > 60 % del tiempo. Para cargas encendidas siempre (100 %), el ahorro es del 40 %; para entornos de desarrollo apagados de noche (~35 % de uso), mejor bajo demanda con apagado programado.
Ejercicio 2 · Medio — Etiquetado y asignación
Finanzas quiere saber cuánto cuesta cada producto, pero el 40 % del gasto no tiene etiquetas. Diseña un plan.
Solución
- Definir el estándar de etiquetas obligatorias (
owner,cost-center,product,env). - Impedir crear recursos sin ellas: SCP/Tag Policies (AWS), Azure Policy con efecto
deny, Org Policies o validación en CI (Conftest/Checkov en Terraform). - Corregir lo existente: informe de recursos sin etiquetas por cuenta/suscripción, con fecha límite por equipo.
- Costes compartidos (red, observabilidad, plataforma): repartir con una regla acordada (proporcional al uso o al gasto).
- Kubernetes: los clústeres compartidos no se reparten con etiquetas cloud; usar OpenCost para el coste por namespace.
- Showback mensual por producto y, más adelante, chargeback.
Ejercicio 3 · Avanzado — Coste unitario de la flota
Tu plataforma cuesta 42 000 $/mes (hub cloud 30 000 $ + telemetría 12 000 $) y gestiona 6 000 sitios. El año que viene habrá 15 000 sitios. Calcula el coste unitario, estima el futuro y propón cómo mejorarlo.
Solución
Coste unitario actual: 42 000 / 6 000 = 7 $/sitio/mes. Si el hub escala poco (supongamos +30 % → 39 000 $) y la telemetría escala linealmente (12 000 × 2,5 = 30 000 $), el total sería 69 000 $ → 4,6 $/sitio/mes: el coste unitario baja, pero la telemetría pasa a dominar. Mejoras: agregación y downsampling en el sitio (enviar agregados de 1 min en lugar de datos brutos), retención por niveles, métricas de alta cardinalidad solo bajo demanda. Presentarlo como coste por sitio permite a negocio fijar precios y ver si crecer es rentable.
Fuentes de los precios verificados¶
Verificados en septiembre de 2026 (el resto de cifras son aproximaciones de lista para razonar órdenes de magnitud):