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De volar a ciegas en los costos cloud a tener visibilidad del margen por producto

Accrete AI usó Attribute™ para identificar los drivers de costo a nivel de workload dentro de su infraestructura compartida y generar ahorros significativos.

Cloud Intelligence™
Accrete AI

The Challenge

Accrete tenía buena visibilidad del gasto total en AWS, pero la atribución de costos se diluía dentro del cómputo compartido. Los costos no podían vincularse de forma confiable a workloads o servicios individuales, y modelar costo y margen por cliente resultaba complicado. Investigar anomalías exigía correlación manual entre varios sistemas, y el uso de IA no se podía mapear fácilmente a servicios específicos. Las herramientas de tagging y billing aportaban insights a alto nivel, pero no reflejaban cómo se consumían realmente los recursos en runtime dentro de los clústeres compartidos.

The Solution

Accrete implementó Attribute™ para observar el comportamiento real en runtime mediante eBPF, atribuyendo el costo según la actividad real del sistema y no con tags ni estimaciones. La implementación no exigió cambios en los workloads existentes, ni en las estrategias de tagging ni en los pipelines. En cuestión de días, el equipo de plataforma logró visibilidad de costos a nivel de workload y servicio, entendió los patrones de tráfico que disparaban el gasto, pudo correlacionar el uso de IA con servicios específicos y obtuvo una vista unificada de los costos de infraestructura y de IA.

Results

  • Se eliminaron ~$46K mensuales de gasto cloud innecesario al identificar y corregir una ruta de red ineficiente, reduciendo el costo de un servicio de $63K a $17K al mes.
  • Se mejoró el gobierno de IA al detectar inconsistencias en el uso de API keys entre entornos, lo que permitió al equipo corregir desviaciones de política y reducir el riesgo de cumplimiento.
  • Se estableció una fuente única de verdad sobre el costo de ventas entre Engineering y Finanzas, alineando las decisiones técnicas con su impacto financiero.
  • Se sentaron las bases para el unit economics por cliente, con un costo por cliente preciso, análisis de margen a nivel de cuenta y decisiones de Precios basadas en datos.

Esto nos permitió entender mucho mejor cuál es realmente nuestro costo de ventas. No todos los días te cruzas con algo que genere valor tan rápido como lo hizo esto. Ya estaba viendo insights útiles durante el POC, y apenas lo habíamos desplegado en un par de clústeres reales.

Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI

Atribución dentro de infraestructura compartida

Accrete opera una plataforma AWS compartida y multi-tenant, optimizada para alta utilización entre múltiples workloads. Aunque el gasto y la asignación a alto nivel eran claros, la atribución se diluía dentro del cómputo compartido de Kubernetes. Los costos no podían vincularse de forma confiable a workloads, servicios o clientes individuales. Investigar anomalías de costo exigía correlación manual entre varios sistemas, y el uso de IA no se podía mapear con facilidad a los servicios que lo consumían. Los tags y las herramientas de billing daban insights a alto nivel, pero no reflejaban cómo se consumían realmente los recursos en runtime.

Atribución en runtime sin overhead adicional

Accrete implementó Attribute™ para observar el comportamiento real en runtime mediante eBPF. Como lo expresó Jason Moore, Principal DevOps Engineer de Accrete: "Es como un monitor de red para tu presupuesto". La implementación no exigió cambios en los workloads existentes, ni en las estrategias de tagging ni en los pipelines. En cuestión de días, el equipo de plataforma logró visibilidad de costos a nivel de workload y servicio, entendió los patrones de tráfico que impulsaban el gasto de infraestructura, pudo correlacionar el uso de IA con servicios específicos y obtuvo una vista unificada de los costos de infraestructura y de IA.

$46K mensuales en ineficiencias eliminadas

Attribute™ sacó a la luz un patrón de tráfico de red antes invisible que estaba generando un costo de infraestructura considerable. Un servicio de alto throughput enrutaba grandes volúmenes de datos por una ruta de red ineficiente. Una vez identificado el problema, el equipo aplicó una corrección puntual para optimizar el enrutamiento. El costo mensual del servicio cayó de $63K a $17K, eliminando alrededor de $46K al mes en gasto innecesario. Sin visibilidad a nivel de runtime, detectar este problema habría requerido una investigación manual considerable y probablemente habría pasado desapercibido por mucho tiempo.

Mejor gobierno de IA y una fuente única de verdad

La atribución en runtime también reveló inconsistencias en el uso de API keys entre entornos, lo que permitió al equipo identificar desviaciones de política, corregir patrones de uso y reducir el riesgo operacional y de cumplimiento. Por primera vez, Accrete logró una visión consistente del costo entre Engineering y Finanzas. Ahora pueden entender el costo por workload y por servicio, alinear las decisiones técnicas con su impacto financiero y dejar atrás la asignación estimada para basarse en el consumo real.

Base para el unit economics por cliente

Con la atribución en runtime ya en marcha, Accrete está extendiendo su modelo para incorporar identificadores a nivel de cliente. Esto permitirá un costo por cliente preciso, análisis de margen a nivel de cuenta y decisiones de empaquetado y Precios basadas en datos, fundamentadas en el consumo real. Accrete sigue ampliando este caso de uso, pasando de la visibilidad de costos de infraestructura al análisis de margen por producto y a la estrategia de Precios. Con el verdadero costo de servicio visible a nivel de cuenta, los equipos de producto y Precios ya cuentan con los datos para definir Precios que reflejen cómo se usa realmente la plataforma.

Conclusión

Al pasar de una estimación basada en tags a una atribución basada en runtime, Accrete obtuvo visibilidad de cómo se consumen realmente los recursos dentro de su infraestructura compartida. Esto habilitó una optimización inmediata de costos y sentó las bases para alinear las operaciones de plataforma con la economía del negocio a escala. A medida que Accrete avanza hacia el análisis de margen por producto y la estrategia de Precios, la atribución en runtime le da a sus equipos una única fuente de verdad: no solo cuánto cuesta la plataforma, sino cuánto cuesta servir a cada cliente, y qué debería significar eso al momento de definir Precios.

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