Questa è una versione PDF del contenuto. Per la versione completa e aggiornata, visita:
Verrai reindirizzato automaticamente...
En el panorama actual del cloud computing, la optimización de costes serverless ya no es solo una cuestión de ahorro, sino una verdadera disciplina de ingeniería necesaria para garantizar la sostenibilidad del negocio. Imaginemos el escenario de MutuiperlaCasa, una plataforma de comparación de hipotecas de alto tráfico. Hasta ayer, la infraestructura se basaba en clústeres de instancias EC2 siempre activas, dimensionadas para gestionar los picos de tráfico del lunes por la mañana, pero ampliamente infrautilizadas durante la noche y los fines de semana. ¿El resultado? Un desperdicio de recursos y un OPEX (Operating Expense) insostenible.
En esta guía técnica, analizaremos cómo la adopción de una mentalidad FinOps aplicada a una arquitectura serverless en AWS puede transformar radicalmente el modelo de costes, reduciendo los gastos hasta un 60% sin comprometer el rendimiento. Exploraremos soluciones avanzadas para gestionar los cold start, la orquestación inteligente de los flujos de trabajo y el uso de capacidad de cálculo spot.
El primer paso hacia la optimización de costes serverless es comprender dónde reside la ineficiencia. En una arquitectura tradicional basada en VM (Máquinas Virtuales), se paga por la capacidad reservada, independientemente del uso real. En un modelo serverless, se paga por la invocación y la duración de la ejecución.
Para MutuiperlaCasa, la migración implicó el desmembramiento del monolito Java en microservicios basados en AWS Lambda. Sin embargo, el simple “lift-and-shift” del código en funciones Lambda no garantiza automáticamente un ahorro. Sin un ajuste adecuado, se corre el riesgo de gastar incluso más debido a configuraciones de memoria erróneas o tiempos de ejecución prolongados.
Uno de los principales frenos a la adopción de Lambda para aplicaciones orientadas al usuario (como una calculadora de cuotas hipotecarias en tiempo real) es el problema del Cold Start (arranque en frío). Cuando una función no se invoca durante un tiempo, el proveedor de la nube debe inicializar el entorno de ejecución, descargar el código e iniciar el runtime. Para lenguajes como Java (a menudo utilizado en el sector bancario por su robustez), esto puede traducirse en latencias de varios segundos.
Para mitigar este problema sin recurrir a la costosa Provisioned Concurrency (que de hecho reintroduce un coste fijo similar a las EC2), la estrategia ganadora es el uso de AWS Lambda SnapStart. Esta tecnología, disponible para los runtimes Java gestionados, crea una instantánea (snapshot) de la memoria y del estado del disco de la función inicializada y la almacena en la caché.
A pesar de SnapStart, existen escenarios críticos donde la variabilidad no es tolerable. Para los servicios core de MutuiperlaCasa, como la API de inicio de sesión, se puede adoptar una estrategia híbrida: utilizar el Application Auto Scaling para regular la Provisioned Concurrency en función de horarios previsibles (ej. aumentar la capacidad a las 08:00 y reducirla a las 20:00). Esto equilibra la garantía de rendimiento con el control de costes.
Un error común en la optimización de costes serverless es el uso de funciones Lambda para esperar respuestas de servicios externos. En el caso de MutuiperlaCasa, la verificación de la solvencia crediticia requiere consultas a sistemas externos (ej. centrales de riesgos) que pueden tardar desde 30 segundos hasta varios minutos.
Si utilizáramos una Lambda para esperar esta respuesta, pagaríamos por todo el tiempo de “idle” (espera). La solución de ingeniería correcta es el uso de AWS Step Functions.
Para optimizar los costes, es crucial elegir el tipo de flujo de trabajo correcto:
Implementando los flujos de trabajo Standard para las llamadas asíncronas, MutuiperlaCasa ha eliminado miles de horas de ejecución Lambda “vacías”, reduciendo la factura de cómputo para estos procesos en un 90%.
No todo puede ser una función Lambda. Generar los informes PDF de los contratos o procesar los logs nocturnos son tareas que requieren tiempos largos y recursos constantes. Aquí entra en juego AWS Fargate, el motor serverless para contenedores.
Para maximizar la optimización de costes serverless, la estrategia prevé el uso exclusivo de Fargate Spot. Las instancias Spot aprovechan la capacidad no utilizada de AWS ofreciendo descuentos de hasta el 70% respecto al precio On-Demand.
La única desventaja de las instancias Spot es que pueden ser terminadas con un aviso de dos minutos si AWS necesita los recursos. Para gestionar esto en un entorno de producción:
SIGTERM en el contenedor para guardar el estado (checkpointing) en Amazon S3 o DynamoDB antes del cierre.La aplicación rigurosa de estas estrategias de optimización de costes serverless ha llevado a los siguientes resultados para MutuiperlaCasa:
La adopción del serverless no es una varita mágica para los costes, sino una herramienta potente si se gobierna mediante principios FinOps sólidos. La clave del éxito reside en comprender los matices de los modelos de precios (como la diferencia entre pagar por duración vs transición) y en diseñar el software para aprovechar estas diferencias. Para las empresas fintech como MutuiperlaCasa, este enfoque no solo libera recursos económicos, sino que permite escalar hasta el infinito manteniendo unos márgenes de beneficio saludables.
El Serverless FinOps es una disciplina que aplica principios de gestión financiera a las arquitecturas cloud serverless, transformando la optimización de los costes en una práctica de ingeniería. La ventaja principal reside en el paso de un modelo de gasto fijo basado en la capacidad reservada a un modelo de pago por uso, donde se paga solo por la ejecución efectiva del código. Este enfoque permite eliminar los desperdicios por recursos inactivos y reducir drásticamente los gastos operativos, a menudo hasta un 60% respecto a las infraestructuras tradicionales.
Para evitar los costes fijos de la Provisioned Concurrency manteniendo un alto rendimiento, la mejor estrategia es utilizar AWS Lambda SnapStart, especialmente para runtimes como Java. Esta tecnología crea y memoriza una instantánea del entorno de ejecución inicializado, permitiendo que la función arranque casi instantáneamente en el momento de la solicitud. De este modo se obtienen latencias mínimas pagando solo por las invocaciones estándar, sin tener que mantener instancias siempre activas.
Utilizar funciones Lambda para esperar respuestas de servicios externos o procesos largos es financieramente ineficiente porque se paga por todo el tiempo de espera inactiva. AWS Step Functions, en particular con los Workflow Standard, resuelve este problema permitiendo pausar la ejecución sin costes adicionales hasta que se recibe una respuesta externa. Se paga solo por las transiciones de estado y no por la duración de la espera, generando un ahorro significativo en los procesos asíncronos.
AWS Fargate Spot es ideal para tareas que no requieren ejecución inmediata o continuidad absoluta, como el procesamiento por lotes de datos, la generación de informes o el análisis de logs. Ofrece descuentos de hasta el 70% respecto a las tarifas On-Demand aprovechando la capacidad no utilizada de la nube. Sin embargo, dado que las instancias pueden ser interrumpidas con poco preaviso, es fundamental que las aplicaciones sean stateless y capaces de guardar su propio estado para reanudar el trabajo en caso de interrupción.
Una simple migración directa del código, conocida como lift-and-shift, sin un ajuste adecuado puede paradójicamente aumentar los costes en lugar de reducirlos. Los riesgos principales incluyen configuraciones de memoria erróneas que prolongan la duración de facturación y el uso impropio de funciones Lambda para tareas de espera. Para garantizar el ahorro es necesario rediseñar la arquitectura aprovechando servicios específicos para la orquestación y optimizar los tiempos de ejecución del código.