blog

Ahorro Inteligente en Azure: IA y Automatización para Reducir Costos

Escrito por David Garcia | 4/08/2025 08:20:17 PM

Introducción: 

“Muchas empresas escalan en la nube sin control, generando gastos invisibles por máquinas encendidas innecesariamente, servicios sobredimensionados o cómputo inactivo. Azure permite automatizar políticas de ahorro con inteligencia artificial y apenas se usa.”

 Contexto

Una empresa de desarrollo de software desplegó múltiples entornos en Azure (desarrollo, QA, staging, producción) con disponibilidad 24/7. Al no aplicar políticas de optimización, el costo mensual por VMs y servicios PaaS era 2.5 veces mayor que el presupuesto estimado.

Durante una auditoría, se descubrió que el 80% del tiempo las máquinas de QA y Dev estaban encendidas sin ser utilizadas, y que el autoescalado de los servicios nunca se había configurado.
 Solución implementada:
 

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.
  1. 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).
  1. 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.
  1. 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.
Ver post completo