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Desglosa los costos de Google Cloud por ubicación

By Vadim SoloveyJul 9, 20183 min read

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Una de las preguntas que más me hacen es: "¿cómo desgloso mis costos de Google Cloud por ubicación?". Hoy te voy a mostrar cómo combinar Iris y DoiT Cloud Intelligence para recopilar y visualizar esta información.

gcp zonesMapeo de costos de Google Cloud por regiones, zonas y ubicaciones

Antes de entrar en detalle, hagamos un repaso rápido de Iris y DoiT Cloud Intelligence, para que quienes no conozcan estas herramientas puedan sacarle más provecho al resto del artículo.

Iris es un software de código abierto que asigna etiquetas automáticamente a los recursos de Google Cloud, normalmente para mejorar la trazabilidad y la observabilidad. Con Iris, cada recurso en Google Cloud recibe etiquetas generadas de forma automática, en general con el formato [iris_name], [iris_region] e [iris_zone]. Por ejemplo, si tienes una instancia de Google Compute Engine llamada `nginx`, Iris le adjuntará automáticamente las siguientes etiquetas: [iris_name:nginx], [iris_region:us-central1] e [iris_zone:us-central1-f]. Puedes leer más sobre cómo funciona Iris en uno de nuestros posts recientes del blog.

Como Iris es de código abierto y se puede extender con plugins, básicamente puedes recopilar cualquier información que quieras de Google Cloud y sumarla como etiquetas a tus recursos. Algunos ejemplos populares son iris_instance-cores, iris_instance-memory y, por último, iris_ip.

DoiT Cloud Intelligence™ es una plataforma de descubrimiento y optimización de costos en la nube. Con DoiT Cloud Intelligence es fácil responder preguntas como:

  • ¿Qué servicios de Google Cloud estoy pagando?
  • ¿Cuánto voy a gastar en Google Cloud este mes?
  • ¿Cómo puedo optimizar mi gasto en Google Cloud?

gcp regions and zones

Una de las funcionalidades más populares de DCI es la posibilidad de generar reportes personalizados. Los reportes se parecen mucho a las tablas dinámicas que probablemente ya conoces de hojas de cálculo como Google Spreadsheets o Microsoft Excel.

google cloud zoneReportes de DoiT Cloud Intelligence

DoiT Cloud Intelligence incluye "Cost Labels", una forma práctica de enriquecer los reportes con información de etiquetas. Si etiquetas tus recursos con algo como "env:production" o "app:backend", puedes filtrar o agrupar tus reportes de facturación usando esas etiquetas.

google cloud regions and zones¡Configurar Cost Labels en DoiT Cloud Intelligence es muy fácil!

Como recordarás, Iris agrega automáticamente a cada recurso las etiquetas `iris_name`, `iris_region` e `iris_zone`. Una vez que estas etiquetas se completan y se propagan a los datos de facturación de Google, puedes configurarlas como "Cost Labels" y generar reportes con información de ubicación:

google cloud availability zonesDesglose de costos por zona de Google Cloud

Incluso puedes monitorear el costo de instancias individuales, buckets o datasets/tablas de BigQuery usando la etiqueta iris_name:

gcp region zoneCosto de los buckets de Google Cloud Storage por nombre

Prácticamente no hay límite en la forma de analizar tus costos de Google Cloud. Otro ejemplo es el desglose por zona y tipo de instancia a lo largo del tiempo:

regions and zones in gcpDesglose de costos de Google Compute Engine por zona y tipo de instancia

Cost Labels no es la única gran funcionalidad de DoiT Cloud Intelligence. También puedes crear "Cost Allocations", que son intersecciones de Servicio, SKU, Proyecto y Etiquetas. Con las cost allocations es fácil monitorear los costos de aplicaciones o servicios completos, entornos, etc.

Un buen ejemplo es monitorear el tráfico de salida de red con la siguiente Cost Allocation:

gcp zones and regionsConfiguración de Cost Allocations en DoiT Cloud Intelligence

A partir de las cost allocations, puedes configurar presupuestos inteligentes o crear usuarios con vista limitada para monitorear solo ciertas partes de tu infraestructura.

Estamos buscando colaboradores que nos ayuden a mejorar nuestro stack de herramientas de código abierto para Google Cloud, como Shamash, Iris, Zorya, kubeIP y algunas más.

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