En el mundo actual de la tecnología, el uso eficiente de la nube se ha convertido en un requisito indispensable para empresas que buscan crecer sin perder control sobre sus gastos. Azure Cloud, la plataforma de servicios en la nube de Microsoft, es una opción popular debido a su robustez y capacidad para manejar enormes cargas de trabajo. Sin embargo, sus costos pueden escalar rápidamente si no se gestionan adecuadamente. Aquí compartimos una experiencia real sobre cómo logramos reducir nuestros costos de Azure Cloud a un tercio del valor original sin comprometer la calidad del servicio ni la estabilidad del sistema. La gestión eficiente de los recursos en la nube comienza con la comprensión profunda de cómo se asignan y consumen.
Antes de implementar cualquier cambio, era evidente que nuestro gasto mensual estaba creciendo de manera insostenible. Nuestro proyecto manejaba cientos de miles de llamadas salientes al mes, y nuestro recibo mensual ascendía a aproximadamente 25,000 euros. Esto representaba una carga significativa para nuestro presupuesto y nos impulsó a realizar una auditoría exhaustiva para identificar las áreas donde podíamos optimizar. Una de las primeras acciones fue revisar y ajustar las configuraciones esenciales de Kubernetes, particularmente los parámetros vinculados a los recursos asignados para cada despliegue. Ajustar los valores de requests y limits en nuestras configuraciones permitió a Kubernetes entender con precisión cuántos recursos necesitaba cada pod, evitando así que el sistema aprovisionara capacidad extra innecesaria "por si acaso".
Esta simple alineación incrementó la eficiencia y produjo un ahorro inmediato en los costos. Este paso es fundamental, pues sin una correcta definición de recursos, las soluciones posteriores para escalar y reducir costos serán imposibles de optimizar correctamente. En segundo lugar, la implementación del autoscaling a nivel de los nodepools fue decisiva. Antes, había máquinas virtuales que permanecían encendidas incluso durante períodos de bajo uso, lo que generaba gastos innecesarios. Al activar el autoscaler administrado por Kubernetes, logramos reducir progresivamente el número de nodos cuando la demanda era baja, llegando en ciertos momentos a reducir el conteo de nodos a cero.
Esto no solo mejoró la eficiencia sino que también permitió una adaptabilidad dinámica a las necesidades reales del sistema, ahorrando un porcentaje importante en la factura mensual. No obstante, el autoscaling a nivel estándar planteaba una limitación importante: un mínimo de una réplica por microservicio en el Horizontal Pod Autoscaler (HPA). Esto significa que, aunque no haya tráfico o peticiones, siempre existirá al menos un pod en ejecución, generando costes continuos. Para superar esta barrera, desarrollamos un operador personalizado en Go que supervisaba la cola de llamadas externas y ajustaba el número de réplicas a cero cuando la cola estaba vacía, permitiendo así un estado de “scale-to-zero” real. Esta solución técnica implicó un desafío considerable debido a condiciones de carrera y la gestión de registros que podían afectar la estabilidad.
Sin embargo, los resultados superaron las expectativas. Al combinar este operador con el autoscaler del nodo de Azure, podíamos apagar nodos enteros cuando no había carga; una optimización que redujo aún más los gastos sin afectar el nivel de servicio. Otra medida que aportó valor fue la segmentación del trabajo en diferentes nodepools especializados. Evitar el modelo de "todo en uno" fue clave para asignar recursos adecuados y específicos según el tipo de carga de trabajo. Instalamos seis nodepools diferenciados para distintas funciones: llamadas (bots de voz), API HTTP, panel de administración, análisis en tiempo real, trabajos por lotes de clasificación y servicios auxiliares.
Esta separación permitió activar autoescalado más preciso y eficiente para cada tipo de tarea, lo cual no solo mejoró el rendimiento sino que sumó un ahorro extra en los costos. La mayor revolución en ahorro vino con la migración de cargas no críticas a máquinas virtuales Spot. Estas VM están disponibles a costos mucho más bajos, aunque tienen la condición de poder ser interrumpidas en todo momento. Nos aseguramos de implementar lógica de reintentos y aumentar el número de réplicas para mantener la resiliencia del sistema ante interrupciones inesperadas. Esta estrategia fue arriesgada pero altamente rentable, permitiéndonos ahorrar más del 40% en aquellos procesos que no requieren ejecución en tiempo real constante.
Es fundamental destacar que el uso de máquinas Spot debe ir acompañado de un análisis cuidadoso de precios y disponibilidad regionales, ya que no en todas las ubicaciones la reducción de costo es significativa, y algunas instancias pueden durar solo minutos. Simular interrupciones en un entorno de staging permitió preparar nuestra infraestructura para estas eventualidades, asegurando que la experiencia de usuario y la estabilidad no se vieran afectadas. Un factor que hizo aún más impresionante esta reducción de costo fue que, durante todo el proceso, el volumen de llamadas salientes aumentó significativamente. Esto significa que optimizamos la infraestructura para manejar más tráfico por menos dinero, un claro indicador de una arquitectura eficiente y escalable. En resumen, en tan solo unos meses llevamos nuestra factura mensual de Azure de aproximadamente 25,000 euros a cerca de 8,000 euros, una disminución cercana al 68%.
La clave para lograrlo fue una combinación de una planificación cuidadosa, automatización agresiva y monitoreo constante. Implementar prácticas como el uso de Infraestructura como Código (IaC), simulaciones de interrupciones de Spot VMs y alertas personalizadas para recursos infrautilizados contribuye a mantener esta eficiencia a largo plazo. Este caso de éxito demuestra que, sin importar el tamaño de la infraestructura en la nube, es posible alcanzar altos niveles de optimización y reducción de costos mediante un enfoque estratégico y técnico sólido. Más allá del ahorro económico, esta experiencia nos enseñó la importancia de tomar el control total sobre cómo se ejecutan y consumen los recursos en la nube, liberando presupuesto que puede ser invertido en innovación y crecimiento. Si estás gestionando cargas de trabajo en Azure Cloud y buscas formas de reducir tus gastos sin sacrificar calidad ni escalabilidad, estas prácticas y aprendizajes pueden guiar tu camino hacia una operación más eficiente y rentable.
El futuro de la nube es inteligente, adaptable y pensado para maximizar el valor de cada euro invertido.
