Las cargas de trabajo de datos en la nube son como el café: vienen en muchas formas y sabores, cada uno con diferentes precios. Así como su hábito diario de capuchino terminará costándole docenas de veces al mes lo que gastaría en preparar Folgers cada mañana en casa, la forma en que configura los recursos de datos basados ​​en la nube y ejecuta consultas sobre ellos puede tener implicaciones importantes para su negocio general. gasto en la nube.

Desafortunadamente, averiguar si sus gastos tienen sentido (tanto en café como en datos en la nube – puede ser un desafío. Nadie le avisa automáticamente cuando está comprando un café más sofisticado del que puede permitirse o si está pagando por la infraestructura de datos en la nube más de lo que necesita para las cargas de trabajo que está ejecutando.

Ahora bien, no estoy aquí para decirles cómo hacer un presupuesto para el café. Pero lo que puedo decirles (porque es parte del trabajo que hago todos los días) es cómo gestionar los costos de los datos en la nube. Como explico, todo se reduce a comprender qué papel desempeña cada una de sus cargas de trabajo de datos en su negocio y luego asignarles recursos financieros en consecuencia.

El desafío de la optimización de costos de datos en la nube

El gasto excesivo en datos de la nube puede ocurrir debido a errores simples, como olvidar eliminar un volumen de almacenamiento en bloque cuando ya no lo necesita. Este es un tipo de error de gasto relativamente sencillo de corregir porque normalmente es fácil detectar recursos de datos que no están conectados a ninguna carga de trabajo.

Donde la optimización de los costos de los datos en la nube se vuelve más desafiante (y donde radica la raíz de muchos gastos excesivos) es cuando se trata de garantizar que la infraestructura de datos que está utilizando activamente sea ideal para sus necesidades.

Esto se debe a que no siempre está claro si el propósito comercial de las cargas de trabajo de datos justifica sus costos. Hay muchas formas de configurar cargas de trabajo de datos, cada una con diferentes implicaciones de costos. Sin mucho contexto, es imposible determinar si está utilizando la mejor configuración según el propósito de sus cargas de trabajo de datos.

Ejemplo de gestión de costos de datos

Por ejemplo, considere un caso de uso de datos clásico: consultar datos transaccionales. Para este tipo de carga de trabajo, existen varias formas de alojar los datos. Podrías ponerlo en un almacenamiento de datos, por ejemplo, o en varios tipos de bases de datos. También existen diferentes enfoques para consultar los datos. Puede utilizar herramientas de consulta integradas en su plataforma de almacenamiento de datos (si es allí donde almacena los datos), o puede utilizar soluciones externas. También puede dedicar distintos niveles de recursos informáticos a las consultas; más computación normalmente dará como resultado consultas más rápidas.

Ahora bien, si su carga de trabajo de datos es de misión crítica (por ejemplo, si es parte de un servicio de análisis predictivo que ofrece recomendaciones de productos a sus clientes en tiempo real, contribuyendo así a la generación de ingresos), probablemente pueda justificar gastar mucho dinero en ello. . En ese caso, probablemente elegiría almacenar los datos en un almacén diseñado para optimizar las consultas y le dedicaría muchos recursos informáticos.

Pero ¿qué pasa si la carga de trabajo de datos es menos crítica? ¿Qué pasa si, por ejemplo, es parte de un proceso de auditoría que su empresa realiza periódicamente, pero que no tiene por qué entregar resultados en tiempo real? En ese caso, sería mucho más difícil justificar el pago por una infraestructura de datos de primer nivel.

En resumen, determinar si sus datos en la nube tienen un costo optimizado no es simplemente una cuestión de buscar casos obvios de gastos innecesarios. También se trata de evaluar si el dinero que gasta en cargas de trabajo de datos en la nube tiene sentido dados los resultados comerciales que ayudan a generar.

Ganar visibilidad en el gasto de datos

Para hacer esa evaluación, necesita saber mucho más que lo que gasta en recursos de datos en la nube o cómo varía su gasto con el tiempo. También es necesario saber qué propósito comercial respalda el gasto, así como qué partes interesadas son responsables del gasto.

Un paso básico para lograr esta visibilidad es etiquetar toda la infraestructura de nube relacionada con datos de manera significativa. Las bases de datos, los recursos de almacenamiento en bloque, los depósitos de almacenamiento de objetos, etc., deben etiquetarse con etiquetas que identifiquen de qué cargas de trabajo forman parte y quién es responsable de administrarlas.

Esa información es fundamental porque se puede combinar con métricas de gasto para determinar si los aumentos en el gasto son justificables o no.

Por ejemplo, si nota un aumento en los costos de infraestructura asociados con las consultas de datos, puede consultar las etiquetas de las consultas para identificar cuál es su propósito. Quizás admitan la detección de fraude en las compras y el aumento del costo se deba a un aumento en el volumen de compras. En ese caso, podría concluir que el costo es legítimo y seguir adelante.

Pero si las etiquetas dicen que las consultas las ejecuta su departamento de contabilidad para preparar informes trimestrales, podría realizar cambios que reduzcan los costos de las consultas, como ejecutarlas en lotes o mover los datos a una base de datos de menor costo. . Como resultado, las consultas pueden tardar más, pero es probable que sea aceptable dada la relación entre las consultas y la empresa.

Controlar los costos de datos de forma permanente

A largo plazo, puede utilizar los conocimientos que obtiene al identificar casos de gasto excesivo en datos para mejorar el enfoque general de su empresa respecto de la gestión de costos de datos en la nube.

Por ejemplo, es posible que se dé cuenta de que el gasto excesivo con frecuencia se debe a situaciones en las que las partes interesadas aumentan los recursos de datos en un intento por aumentar el rendimiento, sin comprender las implicaciones de costos. Para evitar que ese problema se repita, puede hacer que las políticas de administración de acceso e identidades (IAM) de la nube de su organización sean más estrictas para que solo ciertos empleados tengan permiso para ampliar la infraestructura de datos. 

Conclusión: controlar los costos de datos

Las cargas de trabajo de datos en la nube pueden costar mucho o poco y, a veces, existen buenas razones para que cuesten mucho. Para notar la diferencia, necesita una visibilidad profunda del contexto empresarial de sus cargas de trabajo de datos y su infraestructura de nube. Cuando puede comparar el gasto en datos con los resultados comerciales, puede tomar determinaciones efectivas sistemáticamente sobre si el costo de cada carga de trabajo está justificado por el valor que la carga de trabajo crea para su negocio.

• Distribución de relaciones públicas y contenido potenciado por SEO. Consiga amplificado hoy.
• PlatoData.Network Vertical Generativo Ai. Empodérate. Accede Aquí.
• PlatoAiStream. Inteligencia Web3. Conocimiento amplificado. Accede Aquí.
• PlatoESG. Carbón, tecnología limpia, Energía, Ambiente, Solar, Gestión de residuos. Accede Aquí.
• PlatoSalud. Inteligencia en Biotecnología y Ensayos Clínicos. Accede Aquí.
• Fuente: https://www.dataversity.net/keeping-cloud-data-costs-in-check/