Azure: IA y Automatización para Reducir Costos

Se activaron políticas automatizadas de ahorro inteligente combinando servicios nativos de Azure con inteligencia artificial:

1. Azure Automation + Schedules

• Scripts automáticos para apagar entornos de QA y desarrollo fuera del horario laboral.
• Encendido programado al inicio del día laboral solo si hay actividad en DevOps o uso en el portal.

2. Azure Advisor + Machine Learning

• Recomendaciones personalizadas de ahorro analizadas por IA, considerando uso real de CPU, RAM, tráfico.
• Generación de políticas de autoescalado predictivo para App Services y Azure Kubernetes Service (AKS).

3. Azure Monitor + Power Automate + IA

• Análisis histórico de logs de actividad con IA para identificar patrones de uso.
• Apagado predictivo de máquinas inactivas por más de 3 días.
• Alertas si el gasto de un recurso supera el umbral promedio de las últimas 4 semanas.

4. Azure Policy + Tagging

• Políticas que impiden desplegar recursos sin etiqueta de dueño, entorno o expiración.
• Eliminación automática de recursos sin uso tras un período de gracia de 30 días.

Resultados

• Reducción del 48% en costos mensuales de infraestructura.
• Eliminación de más de 80 recursos huérfanos sin uso (NICs, IPs, discos no montados).
• Autoescalado activo en 100% de los servicios críticos.
• Visibilidad financiera clara con Power BI + Cost Management.
• Menor dependencia del equipo de IT para tareas manuales de control de gasto.

Lecciones aprendidas

• El mayor gasto en la nube no es lo que se usa, es lo que se deja encendido sin razón.
• La IA y los logs históricos son aliados para predecir cuándo escalar o apagar.
• Etiquetar, automatizar y supervisar con políticas es clave para una nube sostenible.
• Ahorrar en Azure no significa recortar servicios, significa usarlos con inteligencia.