Optimización de Costos en AWS

AWS te permite escalar rápido, pero también es fácil “pagar de más” si no hay disciplina. La optimización de costos no es recortar a ciegas: es mejorar eficiencia con datos reales, automatizar decisiones y crear una cultura FinOps.

1) Empieza por lo básico: visibilidad, tags y ownership

Antes de tocar EC2 o S3, necesitas saber quién consume, por qué y cuánto cuesta. Sin etiquetas y sin responsables, el ahorro es temporal.

• AWS Cost Explorer: detecta tendencias y servicios “top spend”.
• AWS Budgets: alertas por umbral (y por forecast).
• Cost Anomaly Detection: te avisa cuando algo se dispara.

2) Compute: Right-sizing y compromiso (Savings Plans / RIs)

Right-sizing (pagar por lo que usas)

Muchas instancias están sobredimensionadas. Ajusta CPU/RAM basándote en métricas reales (picos, percentiles, y no solo la media).

• Aplica Auto Scaling en lugar de dejar capacidad fija.
• Revisa instancias con CPU muy baja sostenida (señal de sobredimensión).
• Para batch o trabajos flexibles: considera Spot Instances.

Savings Plans y Reserved Instances

Cuando ya sabes tu “consumo base”, el ahorro grande viene por compromiso. En general:

• Compute Savings Plans: flexibles para EC2/Lambda/Fargate.
• EC2 Instance Savings Plans / RIs: más ahorro, menos flexibilidad.
• Spot: ahorro máximo, tolerancia a interrupción.

3) Storage: S3, EBS y limpieza inteligente

S3: clases, lifecycle y objetos “fríos”

S3 es barato… hasta que guardas de todo sin política. La clave es mover datos a la clase adecuada automáticamente.

• Lifecycle: Standard → IA/Intelligent-Tiering → Glacier según uso.
• Versioning: útil, pero controla costes (expira versiones antiguas).
• Multipart uploads: limpia los incompletos.

EBS: volúmenes huérfanos y snapshots

• Detecta EBS sin instancias (huérfanos).
• Revisa gp2 → gp3 si aplica (mismo rendimiento a menor coste, en muchos casos).
• Snapshots: define retención y borra los antiguos que ya no aportan valor.

4) Bases de datos: RDS/Aurora sin “sobras”

Las bases de datos suelen ser uno de los mayores costes. Optimiza por: tamaño, almacenamiento, y patrón de uso.

• Reduce tamaño si el uso real es bajo (right-sizing).
• Apaga entornos dev/test fuera de horario (automatizado).
• Si tienes picos y baja actividad: evalúa Aurora Serverless (cuando encaja).
• Evita IOPS de más: ajusta storage e índices.

5) Serverless: paga por ejecución, no por “servidores encendidos”

AWS Lambda, Fargate y servicios gestionados pueden reducir costes si tu carga es variable. Pero ojo: mal diseño = más invocaciones, más logs, más coste.

• Reduce duración de funciones, optimiza cold starts si afecta a latencia.
• Controla logs (retención y verbosidad).
• Para APIs: caching y throttling ayudan a bajar ejecuciones innecesarias.

6) Redes y transferencia: el “coste invisible”

Muchos sustos de factura vienen por data transfer. Reglas básicas:

• Evita tráfico cruzado entre AZs si no es necesario (diseño y placement).
• Usa CloudFront para servir contenido y reducir egress desde origen.
• Revisa NAT Gateway: si tienes mucho tráfico, puede ser un coste enorme.
• Optimiza S3 + CloudFront para assets (imagenes, vídeos, descargas).

7) Checklist rápido: acciones que casi siempre ahorran

• Eliminar recursos huérfanos (EIP, EBS, snapshots antiguos).
• Apagar dev/test por horarios (EventBridge + Lambda).
• Right-sizing EC2 y RDS basado en métricas (no intuición).
• Lifecycle en S3 + retención de logs controlada.
• Budgets + alertas + detección de anomalías.

Conclusión

Optimizar costos en AWS es un proceso continuo: medir → priorizar → automatizar → revisar. Con FinOps, el ahorro deja de ser un “proyecto puntual” y se convierte en una ventaja competitiva: menos gasto, más control y decisiones más rápidas.