Google Cloud tiene fama de ser más sencillo de facturar que otros proveedores, y en parte es verdad: aplica algunos descuentos de forma automática y su consola de facturación es bastante clara. Pero el principio es el mismo que en cualquier nube: pagas por lo que existe, lo uses o no. Si nadie revisa el proyecto, la factura crece sola.
La buena noticia es que la mayoría de los ahorros no exigen cambiar ni una línea de tu aplicación.
Dónde se suele ir el dinero
Máquinas virtuales más grandes de lo necesario
Es el clásico. Se elige un tamaño de máquina al empezar y nadie lo vuelve a mirar. Google Cloud tiene un servicio de recomendaciones (Recommender) que analiza el uso real de cada máquina y propone tamaños más pequeños o avisa de las que están prácticamente paradas. Revisarlo es gratis y suele dar ahorros inmediatos.
Recursos huérfanos
Discos que quedaron sueltos al borrar una máquina, instantáneas antiguas, direcciones IP estáticas reservadas que ya no se usan o balanceadores que no dan servicio a nada. Cada uno cuesta poco; juntos y durante meses, no.
Entornos de pruebas encendidos siempre
Desarrollo y preproducción rara vez necesitan funcionar de noche y en fin de semana. Programar su apagado fuera del horario laboral reduce mucho su coste. Para cargas que pueden interrumpirse, como procesos por lotes, las máquinas Spot son mucho más baratas que las normales.
Almacenamiento en la clase equivocada
Cloud Storage tiene varias clases (Standard, Nearline, Coldline y Archive) con precios muy distintos según la frecuencia con la que se accede a los datos. Copias antiguas y archivos que casi nadie abre no deberían estar en Standard. Las reglas de ciclo de vida mueven o borran los datos automáticamente según su antigüedad.
Registros que nadie lee
Cloud Logging cobra por los registros que ingiere por encima de una cuota gratuita. Una aplicación que escribe demasiado en el log, o registros de depuración que se quedaron activados en producción, pueden generar un gasto sorprendente. Conviene revisar qué se registra y excluir lo que no aporta.
Consultas caras en BigQuery
Con el modelo bajo demanda, BigQuery cobra por los datos que lee cada consulta. Un SELECT * sobre una tabla grande, repetido cada hora por un panel, puede costar más que todos los servidores juntos. Particionar las tablas, consultar solo las columnas necesarias y fijar límites de gasto por consulta evita sustos.
Tráfico de salida
Como en otras nubes, los datos que salen hacia internet o entre regiones se pagan. Si tu aplicación sirve muchos archivos o reparte componentes entre regiones sin necesidad, ahí hay margen.
Los descuentos que conviene conocer
- Descuentos por uso continuado. En varias familias de máquinas, Google aplica un descuento automático si una máquina funciona buena parte del mes. No tienes que hacer nada, pero conviene saber qué familias lo tienen al elegir tipo de máquina.
- Descuentos por compromiso de uso (CUD). Si te comprometes a un consumo durante uno o tres años, el precio baja de forma notable. Tienen sentido para la carga estable que sabes que vas a mantener; no para todo. La lógica es la misma que explicamos en instancias reservadas vs. Savings Plans para AWS.
Cómo empezar a revisarlo
- Mira el informe de facturación agrupado por servicio y por proyecto. Verás qué pesa más y qué ha crecido.
- Etiqueta los recursos. Las etiquetas (labels) por entorno, proyecto o cliente permiten saber quién genera cada gasto.
- Exporta la facturación a BigQuery. Es la forma de analizar el gasto con detalle y conservar el histórico.
- Crea presupuestos con alertas. Google Cloud te avisa cuando el gasto real o previsto supera el umbral que fijes.
- Revisa las recomendaciones cada mes. Es la lista de tareas más barata que vas a tener.
No es una tarea de una vez
Los proyectos cambian: se crean recursos nuevos, se prueban servicios y se olvidan cosas. Por eso el ahorro se mantiene revisando la factura de forma periódica, como contamos en cómo reducir la factura cloud de tu empresa.
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