Optimización de Costos Kubernetes: Reducir el Gasto en Cloud sin Sacrificar Performance
Kubernetes es poderoso, pero sin optimizar, también es caro. Hemos ayudado a clientes a reducir su gasto en cloud entre 40-60% sin apagar ningún servicio.
La mayoría de entornos Kubernetes que CCsolutions evalúa tienen el mismo hallazgo: nodos sobredimensionados, resource requests demasiado altos, sin uso de spot instances, y workloads que corren fuera del horario laboral como si nadie fuera a usarlos.
Los desafíos más frecuentes
Los resource requests están configurados demasiado alto
Los equipos configuran CPU y memory requests de forma conservadora, con razón, no quieren OOM kills. Pero requests sistemáticamente altos bloquean capacidad de nodo que nunca se usa.
Sin uso de spot o preemptible instances
Las spot instances en AWS, Azure y GCP cuestan 60-80% menos que on-demand. Los workloads de Kubernetes están diseñados para spot, pero solo si la arquitectura lo implementa correctamente.
Entornos dev y staging corren 24/7 a capacidad completa
Los entornos de desarrollo no necesitan capacidad completa en las noches y fines de semana. Scale-to-zero automático ahorra 40-60% de los costos de esos clusters.
El enfoque de CCsolutions
CCsolutions realiza un assessment estructurado de optimización de costos usando herramientas nativas de Kubernetes (Kubecost, Goldilocks) para analizar el consumo real de recursos, no lo que dicen los manifests, sino lo que los workloads realmente usan.
Del assessment surgen acciones priorizadas: right-sizing de resource requests, migración de workloads elegibles a spot instances, scale-to-zero automático para entornos no productivos, y consolidación de clusters.
Todas las acciones se implementan con objetivos medibles, no optimismo en papel. Definimos el ahorro esperado antes de implementar y medimos después.
Tecnologías
Preguntas frecuentes
¿Funcionan las spot instances para workloads productivos?
Para workloads stateless con Pod Disruption Budget correcto y estrategia de réplicas: sí. Para workloads stateful (bases de datos, etc.): no, esos siguen en on-demand. La clave es la clasificación correcta de los workloads.
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