Hace unos meses me sumé al equipo de producto de Attribute™. Desde entonces, se me hace difícil imaginar mi vida antes de enamorarme perdidamente del arte de descubrir resultados de negocio a partir de los costos de la nube.
Pero para este artículo, y para ti, querido lector, desempolvé los archivos de mi memoria y volví a esos días en los que necesitaba desesperadamente lo que Attribute™ ofrece hoy. Déjame contarte algunos escenarios clave de mis roles anteriores.
El dilema de I+D: solicitudes de features y puntos ciegos
Hace algunos años, era Technical Product Manager y trabajaba con un equipo de I+D. Mi función era gestionar las solicitudes de features de los clientes y llevarlas al pipeline de desarrollo.
¿El proceso de toma de decisiones? Bastante directo; o eso parecía. Nuestro Product Manager priorizaba las solicitudes según la métrica de negocio por excelencia: el ARR (Annual Recurring Revenue).
Aunque el ARR es sin duda clave, solo cuenta una cara de la historia: lo que ganamos con el cliente. Lo que no revela es igual de importante: cuánto nos cuesta ese cliente, sobre todo en entornos multi-tenant y con uso intensivo de la nube como el nuestro.
En ese momento, no teníamos una forma precisa de medirlo. Priorizar solicitudes de features muchas veces se sentía como recorrer un laberinto con los ojos vendados. ¿Cuánto esfuerzo de I+D estaba justificado? ¿Qué solicitud de un cliente grande debía ir primero? Sin visibilidad sobre los costos de la nube a nivel de cliente, esas decisiones siempre quedaban a medias.
Attribute™ podría haber aportado datos detallados de costos por cliente para armar el rompecabezas.
El "y vivieron felices para siempre" de las features: ¿o no?
Avancemos un par de años: yo era Backend Developer y Squad Leader. Aquí va una escena que quizás te suene familiar:
Escribía el código de una nueva feature reluciente, la probaba en local, la enviaba a QA, la pasaba a pruebas de aceptación de producto y, por último, la lanzaba paso a paso. Y a celebrar: ¡una nueva feature en producción!
Pero aquí viene el giro; antes de mandar las features a su "felices para siempre", hay una pregunta clave que solemos olvidar: ¿cuánto cuesta?
Claro, predecir los costos durante las pruebas es difícil (no siempre puedes anticipar cómo van a usar la feature los clientes). Pero, ¿no deberíamos al menos monitorear el costo de la feature después del lanzamiento? En los entornos modernos de recursos compartidos, eso es prácticamente imposible sin una herramienta como Attribute™.
Gracias a nuestra tecnología avanzada, Attribute™ identifica automáticamente los gastos en la nube de la nueva feature.
La epidemia de las API calls: donde cada llamada cuenta
Hablemos de las API calls, esos pequeños héroes anónimos (¿o villanos?) de los sistemas modernos. En mi rol anterior, en la industria AdTech, estaban por todas partes, impulsando en silencio nuestras operaciones.
En aquel entonces, las API calls eran una pieza fundamental de nuestro día a día. Las usábamos para subir campañas de clientes a plataformas de publicidad como Meta, Google y TikTok, y para traer datos de anunciantes, MMPs y otras fuentes. Esas llamadas, y el almacenamiento de sus resultados, cuestan dinero.
Pero aquí está el detalle: nunca supimos con exactitud cuánto nos costaba cada API call. Con Attribute™, habría podido identificar el costo de cada llamada e incluso detectar a los principales responsables por workload o por feature.
Si tan solo hubiera tenido Attribute™ en aquel momento…
Mirando hacia atrás, veo cuánto más informadas y certeras podrían haber sido mis decisiones con Attribute™. Ya fuera priorizar solicitudes de features, gestionar los costos de nuevas features o ponerle freno a las API calls descontroladas, Attribute™ podría haber marcado la diferencia en cada punto crítico.
Ahora, como parte del equipo que construye esta herramienta, me entusiasma ayudar a otros a evitar los desafíos que enfrenté. Porque conocer el costo real del uso de la nube no solo es bueno para el negocio: le da autonomía a cualquiera en producto, ingeniería u operaciones.