Optimización de los costos de infraestructura

Resumen breve

1. Medición transparente (etiquetas, showback/chargeback, $/unidad de valor).

2. Disciplina de ingeniería (rightsizing, auto-skale, clases correctas de almacenamiento/caché/redes).

3. Soluciones arquitectónicas (donde se «filtran» bytes y milisegundos).

El objetivo es bajar el TCO mientras se mantiene el SLO y la velocidad de desarrollo.

Métricas de negocio y economics unit

$/1000 RPS: el costo de procesar 1000 solicitudes en rutas clave.
$/ms p95 - el costo de reducir la cola de latencia en 1 ms (importante para la conversión).
$/jugador/mes o $/depósito - para iGaming/fintech.
TCO = compute + storage + network egress + managed-services + licencias + soporte.
Capitalización de la deuda técnica: Fije cuánto cuesta la latencia/fuga de registros «impagable».

• Si la API cuesta $120/hora y da 60k RPS al objetivo p95, entonces $/1000 RPS ≈ $2/h. Cualquier optimización debe compararse con este «precio unitario».

Inventario y taging

Las etiquetas son obligatorias: 'env', 'owner', 'product', 'service', 'region', 'cost-center', 'tier'.
Showback/Chargeback: informes semanales por equipo/servicio.
Control de recursos «de nadie»: sin etiquetas - no desplegamos, no renovamos.

sql
SELECT env, product, service,
SUM(cost_usd) AS cost_month,
SUM(rps) AS rps_month,
SUM(cost_usd)/NULLIF(SUM(rps)/1000,0) AS usd_per_1k_rps
FROM finops_daily
WHERE usage_date BETWEEN:from AND:to
GROUP BY 1,2,3;

Rightsizing y clases de instancia

Perfiles CPU/Memory: quite los perfiles bajo carga; reduzca las solicitudes/límites al «punto de trabajo» de la CPU 50-70%.
Tamaño de las instancias: a menudo más rentable que N pequeño en lugar de M grande (mejor bin-packing + CA).
Instancias ARM: más baratas con un rendimiento comparable si la pila es compatible.
Piscinas calientes/frías: mantenga una pequeña reserva de warm en lugar de una constante «grasa».

Descuentos y modelos de consumo

Planes reservados/ahorros/Uso compartido: reserva una base sostenible (40-70% de ahorro).
Spot/Preemptible: para tareas no críticas/asíncronas, CI, analíticas, en caché.
Mix-estrategia: base - reservado, picos - on-demand, fondo - spot.

Auto-Skaling y elasticidad

HPA/KEDA por señales SLO (latency, queue lag, RPS), no solo por CPU.
Cluster Autoscaler con warm pools e imagen pre-pull para arrancar rápidamente.
Scale-down con histéresis para no «aserrar» clústeres (anti-flapping).

Red y egresos - un «devorador» tranquilo del presupuesto

CDN/tiered-cache/origin-shield reducen el egress de origin.
Compresión (Brotli/gzip), webp/avif, API diff (pasar sólo campos modificados).
Agrupe las llamadas a las API externas, utilice keepalive/retry-budget.
Menos chats dentro de DC: event-driven, batching, agregación de eventos.

Almacenes y datos

Clases de almacenamiento: caliente (NVMe), caliente (gp2/gp3), frío (S3/Glacier/archivo).
Políticas Lifecycle: traducción automática de objetos «antiguos» a clases baratas.
Compresión/lote en DWH, TTL en tablas de tiempo/snapshots.
Evitar la replicación excesiva: RF razonable, políticas de snapshot rentables.
Almacenamiento en caché: Redis/Memcached para hot-set en lugar de lecturas «caras» de la DB.

Registros, métricas, tracks - Pagar con inteligencia

Muestreo de registros (rate-limit por nivel/patrón), registros «estructurales» en lugar de charla.
Sampling Tail-based para pistas (guardamos «colas» p99 y errores, el resto cortamos agresivamente).
Downsampling métricas: agregación en puertas de inserción, almacenamiento de alta res sólo 7-14 días.
Filtrado PII: reduce tanto los riesgos como el volumen.

Arquitectura y «costo de milisegundos»

HTTP/2/3 + respuesta: menos handshake → menos CPU/egress/latencia.
Clave de caché y TTL: hit-ratio alto - dinero directo (menos origin y DB).
gRPC/protobaf para servicio: bytes más pequeños.
Batch/stream para tareas de fondo; la idempotencia → menos retraídas.
Selección de DB: no almacene «todo en uno» - KV/cachés baratos para lecturas frecuentes, analíticas - en la columna DWH.
Diagramas de datos: campos cortos/tipos comprimidos, control de cardenalitos de índices.

DR, reservas y multi-región

Objetivo empresarial: RTO/RPO → el valor del DR. No pague por el activo-activo si el activo-pasivo es suficiente.
Almacene copias de seguridad frías en una clase barata, la réplica es diferencial.
Paquete único de RoR/regiones: cada zona tira de un pico del ≥60% → resiste el fracaso del vecino sin redundancia «dorada».

Entornos y CI/CD

Hibernación automática/entornos de preview, auto-TTL.
CI de Runner en spot, caché de artefactos, restricciones de concurrencia.
Los datos de prueba son compactos, generación on-the-fly, no almacenamiento de gigabytes.

Administración de licencias y proveedores

Revise los volúmenes y tipos de precios una vez al trimestre.
Un proveedor de respaldo competitivo es un argumento en la negociación.
Licencias (APM/seguridad): calcula $ por señal útil, no por «todos los registros del mundo».

Procesos

FinOps-ceremonias: informe semanal por equipos, revisión mensual de costos (top 10 «fugas», acciones items).
Guardrails: cuotas de proyecto/neymspace, alertas de presupuesto, prohibición de desplegar recursos sin etiquetas.
Blameless post-mar por «incidentes de precios» (filtración de registros, runaway autoscale).
IaC: todos los límites, clases, TTL - en el repositorio, PR-rugido.

Lista de comprobación de ahorros

• Etiquetas/showback/charjback están incluidos, no hay recursos «de nadie».
• Rightsizing por perfiles, ARM/otros tipos evaluados.
• Los descuentos commit cierran la base, spot - fondo/analítica/CI.
• HPA/KEDA por SLO-métricas, CA con pools warm.
• CDN/tiered-cache, compresión, clave de caché sin «ruido».
• Repositorios: clases, lifecycle, TTL, cachés para hot-set.
• Logs/tracks: sampling, tail-based, filtros PII.
• DR por RTO/RPO, backups fríos en clase barata.
• Los alrededores con auto-TTL, CI en spot.
• ritmos de FinOps y guardrails en IaC.

Errores típicos

«Optimización sin métricas»: no hay $/1000 RPS → no se pueden comparar las opciones.
Los recursos deshabilitados/no utilizados cuelgan durante meses.
Almacenamiento de «todo» en clase caliente, sin lifecycle.
Registros como «agujero negro»: 100% ingest, 0% de consumo.
Auto skale por CPU sin tener en cuenta latency/colas → sobrepago y regresión SLO.
Un DR demasiado agresivo sin justificación comercial.
Microservicios «para marca de verificación» - Crecimiento del tráfico entre servicios y facturas.

Minibuses

1) Auditoría rápida de la cuenta (48 horas)

1. Corte de los 10 mejores servicios/región. 2) Por cada uno - $/1000 RPS, hit-ratio CDN, egress.
2. Desenrolle las llaves TTL/caché, apague los registros «ruidosos». 4) Habilitar lifecycle en S3/objetos.

2) Reducción del 25% en el egreso

1. Tiered-cache+shield, `stale-while-revalidate`. 2) Comprimir imágenes en webp/avif.
2. Diff-API y gzip/brotli en texto. 4) Compruebe las solicitudes repetidas/retraídas.

3) Recorte de costos de DAB

1. Consultas superiores (p95/IO) → índices/bateo. 2) Hot-set в Redis.
2. Archiving de datos antiguos (TTL), read-replicas en un seat barato.

4) Terminación de la «sierra» de skale

1. Aumentar la estabilización/cooldown. 2) MinReplicas> 0 en su punto máximo.
2. Pre-calentamiento de connects/TLS. 4) Cortar el exceso de retraídas.

Ejemplo de Nginx «económico» (compresión, caché, SWR)

nginx proxy_cache_path /var/cache/nginx levels=1:2 keys_zone=EDGE:512m max_size=50g inactive=7d;

server {
listen 443 ssl http2 reuseport;

Compression brotli on; brotli_comp_level 5; gzip on;

Static: year, immutable location/assets/{
add_header Cache-Control "public, max-age=31536000, immutable" always;
try_files $uri =404;
}

Semi-dynamics: s-maxage + SWR location/catalog/{
proxy_cache EDGE;
add_header Cache-Control "public, s-maxage=600, max-age=120, stale-while-revalidate=900, stale-if-error=86400" always;
proxy_ignore_headers Set-Cookie;
proxy_pass https://origin_catalog;
}
}

Características específicas para iGaming/Fintech

Picas (partidos/torneos): elevar de antemano 'minReplicas' y calentar CDN/TLS, pero mantener el headroom puntual - sólo en las vías calientes (catálogos, lobby, partidos), el resto - en modo degrad.
Pagos/PSP: caché de referencia (BIN, limites), la idempotencia reduce el costo de las tomas, una agrupación egresa separada para listas blancas de proveedores.
Antifraude/bots: rutas «grises» y retos baratos en el borde en lugar de una verificación profunda costosa para cada solicitud.
Contenido en vivo/proveedores: caché en el borde + limitación de frecuencia de actualización; Los contratos CDN se revisan a grandes eventos.

Resultado

La optimización de costos no es una limpieza única, sino un proceso permanente de FinOps: mida el valor ($/unidad), automatice soluciones económicas (caché/TTL/sampling), utilice descuentos y clases de recursos correctas, mantenga la elasticidad bajo SLO y no complique la arquitectura donde no está dando sus frutos. Así que reducirá el TCO manteniendo la velocidad del producto y la estabilidad de la plataforma.