Cómo bajar 30–50% el gasto en AWS sin romper producción

La factura de AWS de la mayoría de empresas medianas en LATAM tiene un 30–50% de grasa pura. No es exageración. Es lo que vemos cuando entramos a hacer un análisis FinOps serio. Lo que sigue es el orden exacto que aplicamos — no porque sea moda, sino porque es el orden que evita romper producción.

Paso 1: visibilidad antes que acción

Sin tags consistentes (Environment, Owner, Project, CostCenter) no puedes asignar costos. Sin asignar costos no puedes negociar con áreas internas. Lo primero, durante una semana: parche masivo de tags + activar Cost Allocation Tags en Billing. Después, dashboards con costo por proyecto.

Paso 2: apagar lo que nadie usa

Snapshots huérfanos de EBS, IPs elásticas sin asignar, ambientes de QA corriendo 24/7 cuando solo se usan en horario laboral, RDS encendidos sin tráfico. Este es el más fácil y nadie lo hace — porque nadie quiere ser el que apaga algo y rompe a otro equipo. La regla simple: si lleva 30 días sin tráfico, se apaga con notificación previa.

Paso 3: Reserved Instances y Savings Plans, pero bien

La trampa: muchas empresas compran RIs por tres años en instancias específicas y se quedan amarradas a hardware que va a ser obsoleto. Recomendación: Compute Savings Plans (no EC2-specific), por un año, cubriendo el 60–70% del baseline. El resto on-demand para flexibilidad.

Paso 4: rightsizing con datos, no intuición

AWS Compute Optimizer y Trusted Advisor te dicen exactamente qué instancias están sobredimensionadas. Pero ojo: bajar de m5.2xlarge a m5.large necesita 7 días de observación bajo carga real, no un viernes a las cinco. Hazlo con maintenance windows y rollback automático.

Paso 5: Spot y autoscaling para cargas tolerantes

Workers de procesamiento, builds, jobs batch, training de ML — todo eso debería correr en Spot. Karpenter en Kubernetes lo automatiza con elegancia. Reducción típica: 60–80% en esa porción de la factura.

Paso 6: la conversación incómoda — arquitectura

A veces la factura está inflada porque la arquitectura está mal. Lambda invocándose en loop por evento mal filtrado, RDS sobredimensionado porque alguien activó Multi-AZ "por si acaso", egress de datos entre regiones porque servicios mal ubicados. Esto requiere refactor — pero el ROI es brutal.

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