Por mi experiencia, los proyectos de migración a la nube están entre los más complejos que existen hasta hoy. Cuando un cliente decide migrar sus recursos de un proveedor de nube a otro, estos son los entregables clave que se necesitan.
- Evaluación de costo y capacidad con el proveedor de nube actual del cliente.
- Evaluación de costo y capacidad que tendrá el cliente una vez que mueva sus recursos al nuevo proveedor de nube pública seleccionado.
- Incorporar el pronóstico de crecimiento al cálculo de costo y capacidad con el nuevo proveedor.
Como ves, los cálculos numéricos precisos son la base de un proyecto de migración exitoso. No hay margen de error cuando se trata de números. Por eso el análisis solía llevar muchísimo tiempo: aproximadamente 2 a 3 meses desde la fecha del kick off hasta el día en que el cliente realmente podía arrancar el proyecto, con un montón de reuniones, hojas de Excel, cálculos y negociaciones de ida y vuelta entre el cliente y los proveedores de nube para aprobar el financiamiento adecuado del proyecto.
A continuación te comparto cómo logré reducir ese tiempo a 1 mes —desde el kick off hasta la aprobación del cliente— en un proyecto de migración de 2 Petabytes de datos a AWS S3 usando DoiT Cloud Intelligence (DCI) y nuestro MCP server, para un cliente existente de DoiT.
Este cliente cuenta con un Private Pricing Agreement (PPA) para S3 con AWS, así que calcular los números con la calculadora de AWS habría llevado más tiempo al tener que considerar los precios especiales. Así habría sido el flujo:
Calcular el costo real con la calculadora de AWS > Exportar el costo calculado como archivo CSV > Agregar una fórmula que arroje el costo correcto según los precios del PPA.
Y además, la calculadora de AWS solo calcula números reales: no toma en cuenta los datos históricos de crecimiento. Para eso, o se hace análisis del histórico del cliente con nuestro producto DCI, o se analizan los archivos CUR de los últimos 6 a 12 meses.
Bueno, basta de introducción. Déjame sorprenderte con un escenario:
Consulta del cliente (28 de mayo de 2025, 7:40 AM). Al cliente le tomó 2 semanas analizar y llegar a la cifra de "1.6–2.5 % mensual": Aún no tenemos claro cómo va a impactar la tasa de cambio mensual de los datos en nuestro almacenamiento S3. ¿Los costos de replicación mensual continua se calculan sobre datos nuevos o se cobran según los cambios en los objetos S3? Nuestra tasa de aumento de almacenamiento ha sido de 1.6–2.5 % mensual. Tenemos muchos clientes que eliminan fotos y videos y suben otros nuevos cada mes, lo cual no cuenta como crecimiento de almacenamiento, pero creo que sí se nos cobrará mensualmente por la replicación continua. ¿Hay alguna herramienta que se pueda correr para estimar cuál ha sido nuestra tasa de cambio en los últimos meses?
Mi pregunta a nuestro DoiT MCP Server, que se apoya en Anthropic Claude 4 y tiene acceso a la API de DCI con los datos históricos de facturación y uso del cliente (28 de mayo de 2025, 9:00 AM): El cliente xxxxx.com me está preguntando "Aún no tenemos claro cómo va a impactar la tasa de cambio mensual de los datos en nuestro almacenamiento S3. ¿Los costos de replicación mensual continua se calculan sobre datos nuevos o se cobran según los cambios en los objetos S3? Nuestra tasa de aumento de almacenamiento ha sido de 1.6–2.5 % mensual. Tenemos muchos clientes que eliminan fotos y videos y suben otros nuevos cada mes, lo cual no cuenta como crecimiento de almacenamiento, pero creo que sí se nos cobrará mensualmente por la replicación continua. ¿Hay alguna herramienta que se pueda correr para estimar cuál ha sido nuestra tasa de cambio en los últimos meses?" ¿Me puedes armar el reporte con base en lo anterior?
Respuesta del MCP Server (28 de mayo de 2025, 9:05 AM):
Respuesta del cliente (28 de mayo de 2025, 10:15 AM):
¡Excelente información! ¿Con quién puedo hablar de esto hoy o mañana? Quiero retomar esa fórmula del PPA y calcular mi costo final con base en esto.
Reunión agendada con el cliente (29 de mayo de 2025): cálculos finalizados con el número real del PPA. El cliente le dio luz verde al proyecto ese mismo día.
Como ves, hecho a la manera tradicional, este escenario habría tomado 1 a 2 semanas de cálculos y reuniones. Todo se resolvió en una ventana de 24 horas. Y así fue como la aprobación del proyecto completo tomó solo 1 mes, sorteando varios escenarios complejos como el que acabo de describir.
El stack de FinOps de DoiT —DCI y MCP Server— es la razón por la que el centro de migración de DoiT está creciendo de forma fenomenal, con clientes súper contentos. Estas son nuestras estadísticas en vivo cuando digo "clientes súper contentos": https://www.doit.com/stats/
Referencias:
- DoiT MCP Server: https://www.doit.com/doit-mcp-server/
- DoiT Cloud Intelligence API: https://developer.doit.com/
- DoiT MCP Server Github Repo: https://github.com/doitintl/doit-mcp-server