Cloud Intelligence™
Desglosa los costos de Google Cloud por ubicación
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About Vadim Solovey
Founded DoiT in 2011 and have been here ever since — in every flavor of CTO, co-CEO, and now CEO. I started my career in 1999 building data centers before anyone called it "the cloud," and I've spent the two decades since trying to deliver on what the cloud was actually supposed to be. I still write code most weeks.
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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 Cloud Intelligence™ para recopilar y visualizar esta información.
Mapeo de costos de Google Cloud por regiones, zonas y ubicaciones
Antes de entrar en detalle, hagamos un repaso rápido de Iris y 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.
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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.
Cloud Intelligence™™ es una plataforma de descubrimiento y optimización de costos en la nube. Con 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?
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.
Reportes de Cloud Intelligence™
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.
¡Configurar Cost Labels en Cloud Intelligence™ es muy fácil!
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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:
Desglose 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:
Costo 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:
Desglose de costos de Google Compute Engine por zona y tipo de instancia
Cost Labels no es la única gran funcionalidad de 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:
Configuración de Cost Allocations en 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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