El rightsizing (subcapítulo 25.3) ahorra ajustando el tamaño de los recursos. Ahora veremos otra palanca de ahorro muy potente, pero por un camino distinto: conseguir descuentos importantes (de hasta el 70 %) a cambio de comprometerte a usar AWS durante un tiempo. Las dos formas de hacerlo son los Savings Plans y las Reserved Instances. Entender la diferencia te puede ahorrar muchísimo dinero.

La idea: descuento a cambio de compromiso

Por defecto, en AWS pagas bajo demanda (on-demand): usas un recurso una hora, pagas esa hora, sin ataduras. Es flexible, pero es la opción más cara. AWS te ofrece un trato: si te comprometes a usar cierta cantidad de recursos durante 1 o 3 años, te hacen un gran descuento (puede llegar al 70 %).

Pago bajo demanda:  100 € (flexible, sin compromiso, más caro)
Con compromiso:      30-50 € por lo mismo  (te comprometes 1-3 años)
                     └─ ahorro de hasta el 70 % ─┘

Analogía: es como el abono del transporte público frente al billete suelto. El billete suelto (bajo demanda) lo compras cuando quieres, sin compromiso, pero sale caro si viajas mucho. El abono mensual o anual (el compromiso) requiere que pagues por adelantado un periodo, pero el precio por viaje es mucho más barato. Si sabes que vas a usar el transporte de forma constante, el abono te ahorra mucho. AWS funciona igual: si sabes que vas a usar recursos de forma continua, comprometerte sale muy a cuenta.

Esto tiene sentido para AWS (les garantizas uso estable, pueden planificar) y para ti (pagas mucho menos por lo que ibas a usar igualmente).

Cuándo conviene comprometerse

La clave es la previsibilidad. El compromiso conviene para la parte de tu uso que es estable y constante, esa «base» que sabes que vas a necesitar sí o sí durante meses o años:

   Uso a lo largo del tiempo:
   ┌──────────────────────────────┐
   │      picos variables         │ ← esto, bajo demanda (flexible)
   │ ╱╲    ╱╲   ╱╲    ╱╲          │
   │────────────────────────────  │ ← esta "base" estable,
   │   uso base constante         │   con compromiso (descuento)
   └──────────────────────────────┘

La estrategia inteligente: cubre tu uso base (lo que siempre necesitas) con compromisos (descuento), y deja los picos variables bajo demanda (flexibilidad). Así combinas ahorro y flexibilidad.

⚠️ El riesgo del compromiso: si te comprometes a usar cierta cantidad y luego no la usas (porque tu proyecto se redujo o cambió), pagas igual (ya te comprometiste). Por eso solo debes comprometer la parte que estés seguro de que usarás. Para lo incierto, mejor bajo demanda.

Reserved Instances (las clásicas, más específicas)

Las Reserved Instances (RI) son la forma clásica de comprometerse, y son específicas: reservas un tipo concreto de recurso (por ejemplo, «un servidor de tipo X en la región Y») durante 1 o 3 años, a cambio del descuento. Como son específicas, son algo rígidas: el descuento se aplica a ese tipo concreto.

Reserved Instance: "me comprometo a un servidor tipo 'mediano'
                    en Europa durante 3 años"  → gran descuento en ESE recurso

Savings Plans (más modernos y flexibles)

Los Savings Plans son la opción más moderna y flexible. En vez de comprometerte a un tipo concreto de recurso, te comprometes a gastar cierta cantidad de dinero por hora (por ejemplo, «me comprometo a gastar al menos 10 € por hora en cómputo») durante 1 o 3 años, y obtienes el descuento. La gran ventaja: ese compromiso se aplica flexiblemente a lo que uses (distintos tipos de servidor, distintas regiones, incluso Lambda o Fargate, según el plan).

Savings Plan: "me comprometo a gastar 10 €/hora en cómputo durante 1 año"
   → el descuento se aplica AUTOMÁTICAMENTE a lo que uses,
     aunque cambies de tipo de servidor o de región

Analogía: una Reserved Instance es como un abono para una línea de metro concreta (solo te sirve para esa línea). Un Savings Plan es como un abono de transporte que vale para metro, bus y tren indistintamente: te comprometes a un gasto, pero lo aprovechas en lo que necesites. Mucho más flexible si tus necesidades cambian.

Comparativa

Reserved Instances Savings Plans
Te comprometes a Un tipo concreto de recurso Una cantidad de gasto por hora
Flexibilidad Más rígida (recurso específico) Más flexible (se aplica a lo que uses)
Antigüedad Forma clásica Forma más moderna (recomendada)
Descuento Hasta ~70 % Hasta ~70 %
Compromiso 1 o 3 años 1 o 3 años

Recomendación general: para la mayoría de los casos, los Savings Plans son la opción preferida hoy por su flexibilidad (consigues un descuento similar pero te adaptas mejor a los cambios). Las Reserved Instances siguen teniendo sentido en casos muy específicos y estables.

Ejemplo del mundo real: una empresa lleva tiempo en AWS y ve, con Cost Explorer, que tiene un uso base muy estable de cómputo (sus aplicaciones de producción funcionan 24/7 todo el año). Hasta ahora pagaban todo bajo demanda. Contratan un Savings Plan a 1 año que cubre ese uso base, comprometiéndose a un gasto por hora que saben que van a tener igualmente. Resultado: un 55 % de descuento sobre esa parte de su factura, sin cambiar nada en su infraestructura. Y como eligieron un Savings Plan (no RI), cuando luego migraron algunos servidores a otros tipos, el descuento se siguió aplicando automáticamente. Dejaron los picos puntuales bajo demanda para mantener flexibilidad.

Cómo encaja con el resto de la estrategia de costes

Rightsizing (25.3)        → ajusta el TAMAÑO (no pagues capacidad de más)
Savings Plans / RI (este) → DESCUENTO por comprometer tu uso base estable
        │
        ▼
   Combínalos: primero ajusta el tamaño (rightsizing),
   LUEGO compra compromisos sobre el tamaño correcto

💡 Orden importante: haz primero el rightsizing y luego compra Savings Plans. Si te comprometes a recursos sobredimensionados, estarías «atando» un desperdicio durante años. Ajusta el tamaño primero, y compromete solo lo que de verdad necesitas.

Lo que debes recordar

  • Por defecto pagas bajo demanda (flexible pero más caro). AWS ofrece grandes descuentos (hasta ~70 %) a cambio de comprometerte a usar recursos 1 o 3 años. Como el abono de transporte frente al billete suelto.
  • Conviene para tu uso base estable y previsible; deja los picos variables bajo demanda. ⚠️ Si te comprometes y no lo usas, pagas igual: compromete solo lo seguro.
  • Reserved Instances (RI): forma clásica, comprometes un tipo concreto de recurso. Más rígidas.
  • Savings Plans: forma moderna y flexible, comprometes una cantidad de gasto por hora que se aplica automáticamente a lo que uses (distintos tipos, regiones, Fargate/Lambda). Recomendados en general por su flexibilidad.
  • 💡 Haz primero el rightsizing y luego compra compromisos, para no «atar» recursos sobredimensionados.

En el último subcapítulo del capítulo veremos la disciplina que engloba toda esta gestión de costes como práctica de equipo: FinOps.

Cloud, AWS & Terraform — De cero a experto

Capítulo 1 · Qué es el cloud computing

Capítulo 2 · El mercado cloud y los grandes proveedores

Capítulo 3 · Regiones, zonas de disponibilidad y edge

Capítulo 4 · Cómputo: EC2

Capítulo 5 · Almacenamiento: S3

Capítulo 6 · Redes: VPC

Capítulo 7 · Identidad y acceso: IAM

Capítulo 8 · Bases de datos gestionadas

Capítulo 9 · Por qué Infraestructura como Código

Capítulo 10 · HCL: el lenguaje de Terraform

Capítulo 11 · Providers y estado

Capítulo 12 · Tu primera infraestructura real en Terraform

Capítulo 13 · Balanceo de carga y autoescalado

Capítulo 14 · Serverless con Lambda

Capítulo 15 · Mensajería y eventos

Capítulo 16 · Entrega de contenido y DNS

Capítulo 17 · Contenedores en AWS

Capítulo 18 · Módulos: reutilización y composición

Capítulo 19 · Workspaces y gestión de entornos

Capítulo 20 · Backends remotos y locking

Capítulo 21 · Testing de infraestructura

Capítulo 22 · Terraform en CI/CD

Capítulo 23 · Seguridad en profundidad

Capítulo 24 · Observabilidad: logs, métricas y trazas

Capítulo 25 · Optimización de costes

Capítulo 26 · Alta disponibilidad y disaster recovery

Capítulo 27 · Well-Architected Framework de AWS

Capítulo 28 · Arquitecturas serverless a escala

Capítulo 29 · Plataformas de datos en AWS

Capítulo 30 · Multi-cuenta y landing zones

Capítulo 31 · Platform Engineering e Internal Developer Platform

Capítulo 32 · Certificaciones AWS relevantes

Capítulo 33 · Proyectos para consolidar lo aprendido

Capítulo 34 · Recursos y comunidad

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