Estimar, rastrear y predecir autom¨¢ticamente el costo de ejecuci¨®n de la infraestructura en la nube es crucial para las organizaciones de hoy. Los modelos de precios inteligentes de los proveedores de la nube, combinados con la proliferaci¨®n de la parametrizaci¨®n de precios y la naturaleza din¨¢mica de la arquitectura actual, pueden generar costos de ejecuci¨®n sorprendentemente elevados. Si bien esta t¨¦cnica ha estado en adopci¨®n desde 2019, queremos resaltar la importancia de considerar el costo de ejecuci¨®n como una funci¨®n de adecuaci¨®n de la arquitectura especialmente hoy, debido a la adopci¨®n acelerada de la nube y la creciente atenci¨®n a las pr¨¢cticas FinOps. Muchas plataformas comerciales ofrecen herramientas que pueden consolidar y clarificar los costes de la nube a los l¨ªderes empresariales. Algunos de ellos est¨¢n dise?ados para mostrar los costos de ejecuci¨®n de la nube a organizaciones financieras o a las unidades de negocio que los han originado.
Sin embargo, las decisiones de consumo de la nube generalmente se toman a nivel de ingenier¨ªa, donde se dise?an los sistemas. Es importante que los ingenieros que toman decisiones de dise?o tengan alguna forma de predecir el impacto en el costo de sus decisiones arquitect¨®nicas. Algunos equipos automatizan esta predicci¨®n al principio del ciclo de vida del desarrollo. Herramientas como Infracost ayudan a los equipos a predecir el impacto de los costos al pensar en posibles cambios en la infraestructura como c¨®digo. Este c¨¢lculo se puede automatizar e integrar con el pipeline de CD. Tenga en cuenta que el costo se ver¨¢ afectado por las decisiones arquitect¨®nicas combinadas con la demanda de uso real; para hacer esto correctamente, necesita buenas proyecciones del nivel de demanda de uso esperado. Un feedback temprano y frecuente del costo de ejecuci¨®n puede evitar que se dispare. Cuando el costo previsto se desv¨ªa de lo esperado o aceptable, el equipo puede analizar si es hora de evolucionar la arquitectura.
Automatizar la estimaci¨®n, seguimiento y proyecci¨®n del coste de ejecuci¨®n de una infraestructura en la nube es necesario para las organizaciones de hoy. Los modelos inteligentes de precios de los proveedores de la nube, combinados con la proliferaci¨®n de los par¨¢metros de precios y la naturaleza din¨¢mica de la arquitectura de hoy pueden llevar a costos de ejecuci¨®n sorprendentemente altos. Por ejemplo, los precios de serverless basados en llamadas API, de soluciones de streaming de eventos enfocadas en el tr¨¢fico o de procesamientos de grupos de datos basados en tareas corridas, tienen una naturaleza din¨¢mica que cambia a lo largo del tiempo a medida que la arquitectura evoluciona. Cuando nuestros equipos manejan infraestructura en la nube, implementar el coste de ejecuci¨®n como funci¨®n de la aptitud de arquitectura es una de sus primeras tareas. Esto quiere decir que nuestros equipos pueden observar el costo de ejecutar los servicios en comparaci¨®n al valor entregado; cuando ven desviaciones respecto a lo que se espera o es aceptable, discutir¨¢n si es momento de evolucionar la arquitectura. La observaci¨®n y c¨¢lculo del coste de ejecuci¨®n se implementa como una funci¨®n automatizada.
Automatizar la estimaci¨®n, seguimiento y proyecci¨®n del coste de ejecuci¨®n de una infraestructura en la nube es necesario para las organizaciones de hoy. Los modelos inteligentes de precios de los proveedores de la nube, combinados con la proliferaci¨®n de los par¨¢metros de precios y la naturaleza din¨¢mica de la arquitectura de hoy pueden llevar a un costo de ejecuci¨®n sorprendentemente alto. Por ejemplo, los precios de serverless basados en llamadas API, de soluciones de streaming de eventos enfocadas en el tr¨¢fico o de procesamientos de grupos de datos basados en tareas corridas, tienen una naturaleza din¨¢mica que cambia a lo largo del tiempo a medida que la arquitectura evoluciona. Cuando nuestros equipos manejan infraestructura en la nube, implementar el coste de ejecuci¨®n como funci¨®n de la aptitud de arquitectura es una de sus primeras tareas. Esto quiere decir que nuestros equipos pueden observar el costo de ejecutar los servicios en comparaci¨®n al valor entregado; cuando ven desviaciones respecto a lo que se espera o es aceptable, discutir¨¢n si es momento de evolucionar la arquitectura. La observaci¨®n y c¨¢lculo del coste de ejecuci¨®n se implementa como una funci¨®n automatizada.
We still see teams who aren't tracking the cost of running their applications as closely as they should as their software architecture or usage evolves. This is particularly true when they're using serverless, which developers assume will provide lower costs since you're not paying for unused server cycles. However, the major cloud providers are pretty savvy at setting their pricing models, and heavily used serverless functions, although very useful for rapid iteration, can get expensive quickly when compared with dedicated cloud (or on-premise) servers. We advise teams to frame a system's run cost as architecture fitness function , which means: track the cost of running your services against the value delivered; when you see deviations from what was expected or acceptable, have a discussion about whether it's time to evolve your architecture.
