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simplemente no puedes etiquetar

FinOps sin etiquetas

Tu programa de etiquetado nunca va a terminar. Attribute™ asigna el 100% del gasto en la nube en tiempo de ejecución: sin etiquetas, sin cambios de código y con asignación completa para la próxima semana.

La confianza de los equipos que dejaron de etiquetar

Finlex
Hippo
Island
Claroty
Salt Security
PropertyGuru
Accrete AI
Akamai
OneFootball

el etiquetado sostuvo a FinOps durante una década.

La infraestructura moderna lo rompió.

Incluso los programas más maduros solo rastrean el 43% de los costos de la nube a nivel de unidad (Gartner, 2025). La brecha sigue creciendo porque las categorías de gasto que más crecen sencillamente no se pueden etiquetar.

el verdadero problema

Todas las herramientas basadas en etiquetas leen la fuente de datos equivocada.

Las herramientas basadas en etiquetas leen los exports de facturación. Y esos exports describen recursos, no consumo. Pueden decirte que una instancia de EC2 costó $40K, pero nunca qué equipo, cliente o funcionalidad la consumió.

Attribute™ despliega un sensor eBPF ligero que lee el tráfico de red en tiempo de ejecución. Ve qué workload llamó a qué recurso, qué ID de cliente viajaba en la solicitud y qué modelo respondió la llamada de inferencia. Cada dólar se asigna al consumidor que lo generó, según lo que realmente ocurrió y no según las etiquetas que alguien recordó aplicar.

Ver FinOps sin etiquetas en acción
100%

de los workloads atribuidos

15min

para instalar el sensor, sin cambios de código

1 día

para la asignación, no meses de etiquetado

cómo funciona

Así funciona FinOps sin etiquetas

01. Instalación en 15 minutos. Un sensor eBPF ligero se despliega en tu clúster vía Helm, junto con una integración de facturación con Terraform. Sin cambios de código ni de configuración.

02. El sensor lee datos en tiempo de ejecución. eBPF observa el tráfico hacia cada recurso de la nube: cómputo, bases de datos, almacenamiento, Kafka, GPUs y endpoints de LLM. La inspección profunda de paquetes extrae identificadores como tokens JWT, encabezados HTTP e IDs de cliente directamente del tráfico.

03. El costo llega a donde pertenece. Cada dólar se atribuye al cliente, equipo, funcionalidad o agente de IA que lo generó. Los recursos compartidos se dividen según el consumo real, no con partes iguales ni estimaciones.

Agenda una demo

el etiquetado nunca fue la respuesta para FinOps

Programa de etiquetado vs. atribución en tiempo de ejecución

CapabilityAttribute™ Programa de etiquetado
Atribución y asignación
Tiempo hasta obtener datos útiles
Desde el primer día, en cuanto el sensor observa tráfico
Semanas o meses de trabajo de etiquetado
Cobertura
100% de los workloads atribuidos
43% de los costos rastreados a nivel de unidad (promedio de la industria)
Recursos compartidos
Asignados según el consumo real
Partes iguales, prorrateos o estimaciones aproximadas
Costo por cliente
Detectado automáticamente a partir del tráfico en tiempo de ejecución
El concepto de cliente no existe
Gasto en IA y LLM
Asignación a nivel de token por cliente, funcionalidad o equipo
Solo el gasto total
Infraestructura autogestionada (Kafka, Elasticsearch en EC2)
El sensor ve dentro del workload
Invisible en los exports de facturación
Costos de red
Rastreados hasta el workload que causó el tráfico
Imposibles de atribuir
Mantenimiento continuo
Ninguno. La atribución sigue al tráfico
Aplicar políticas, perseguir a los engineers y hacer limpiezas trimestrales
Native capabilityPartial / preview / via integrationNot available

¿ya invertiste en etiquetas?

Conserva tus etiquetas.

Los equipos que pasaron años etiquetando temen haber perdido esa inversión. No es así: todo lo que construyeron sigue funcionando.

Attribute™ incorpora las etiquetas existentes como una señal más. La diferencia es que la atribución ya no depende de ellas. El 57% del gasto al que tus etiquetas nunca llegaron se asigna de todas formas, y el backlog de etiquetado deja de bloquear el showback, el chargeback y los márgenes por cliente.

Attribute™ reemplaza meses de programas de etiquetado con un sensor ligero en tiempo de ejecución

FinOps sin etiquetas

Otras herramientas de FinOps leen tus exports de facturación. Attribute™ lee datos en tiempo de ejecución y asigna los costos al workload que los generó. Atribuye al instante el gasto en IA, red, bases de datos y otros recursos compartidos a clientes, workloads y funcionalidades.

Certificado y seguro para producción

El sensor es de solo lectura y se ejecuta aislado (sandbox) en el kernel. Attribute™ cuenta con las certificaciones SOC 2 Type 2 e ISO 27001, y es una FinOps Certified Platform.

AICPA

SOC 2

SOC 2

AICPA

ISO 27001

ISO 27001

FinOps

Platform

Certified Platform

cada pico tiene un responsable y una explicación.

Cualquier herramienta de FinOps puede decirte que el gasto en EC2 subió un 17% de la noche a la mañana

Después empieza la investigación: días de arqueología de etiquetas, de bucear en dashboards y de hilos de Slack para descubrir el "porqué". Attribute™ se salta la investigación.

  • Recibe la causa en la propia alerta: "ACME Corp subió $44K, impulsado por la funcionalidad /api/checkout lanzada hace 45 minutos."
  • Rastrea la cadena completa: del pico al workload, al recurso detrás y al cliente o equipo que lo generó.
  • Detecta los costos descontrolados antes de que afecten tus márgenes.
  • Envía cada anomalía a su responsable de forma automática, porque ya sabe a qué equipo pertenece.

Eliminamos la necesidad de etiquetar miles de recursos. Attribute nos dio visibilidad total de los costos sin requerir una sola etiqueta.

Ziv Sivan, VP of Engineering at Akamai

FinOps sin etiquetas

Deja atrás el backlog de etiquetado.

Instálalo en 30 minutos y la próxima semana tendrás la asignación por cliente, por funcionalidad y por equipo. Conserva las etiquetas que ya tienes y olvídate de depender de ellas.

Frequently asked
questions

¿Se puede hacer FinOps sin etiquetado?

Sí. El etiquetado es un método de asignación de costos, no un requisito de FinOps. La atribución en tiempo de ejecución lee el tráfico en vivo para determinar qué equipo, cliente o funcionalidad consumió cada recurso, y logra una asignación que las etiquetas no pueden cubrir: infraestructura compartida, workloads de IA, tráfico de red y costos por cliente en entornos multi-tenant.

¿Cuál es el problema del etiquetado para asignar costos de la nube?

El etiquetado tiene tres problemas estructurales. La cobertura se degrada porque las etiquetas requieren esfuerzo humano constante. La infraestructura compartida no se puede dividir con precisión porque una etiqueta asigna un solo dueño por recurso. Y las categorías de gasto que más crecen, IA y red, no ofrecen nada que etiquetar. Los datos de la industria muestran que solo el 43% de los costos de la nube se rastrea a nivel de unidad.

¿Necesito eliminar mis etiquetas existentes para usar Attribute™?

No. Tus etiquetas actuales siguen funcionando y Attribute las usa como una señal adicional. La atribución ya no depende de ellas, así que el gasto sin etiquetar (o imposible de etiquetar) se asigna de todas formas.

¿Cómo funciona la atribución de costos en tiempo de ejecución?

Un sensor eBPF ligero observa el tráfico de red en tiempo de ejecución. La inspección profunda de paquetes identifica workloads, identificadores de clientes y llamadas a modelos directamente en el tráfico, y luego los correlaciona con los datos de facturación para asignar cada dólar según el consumo real. No se requieren cambios de código ni de configuración.

¿Cuánto tarda en verse el costo asignado?

La mayoría de los clientes ve datos atribuidos el mismo día. El sensor se instala en unos 15 minutos y la atribución comienza en cuanto observa tráfico.

¿Cubre los costos de IA y LLM?

Sí. El sensor lee el tráfico que entra y sale de los gateways de LLM y endpoints de API de OpenAI, Anthropic, Bedrock, Azure OpenAI y Vertex AI, y atribuye el consumo de tokens al cliente, funcionalidad o equipo que originó cada llamada.

¿Es seguro ejecutar el sensor eBPF en producción?

Sí. eBPF se ejecuta aislado (sandbox) en el kernel y es la misma tecnología detrás de las principales herramientas de observabilidad y seguridad. El sensor es de solo lectura, no requiere cambios en las aplicaciones y Attribute cuenta con las certificaciones SOC 2 Type 2 e ISO 27001.

What they say

Finlex

DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.

Milad Rezazadeh, CTO

Hippo

Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.

Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo

Island

You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.

Omri Cohen, Director of Engineering, Platform

Claroty

Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.

Jonathan Langer, COO, Claroty

Salt Security

Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.

Kfir Lippmann, CFO, Salt Security

PropertyGuru

Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.

Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru

Accrete AI

This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.

Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI

Akamai

Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.

Ziv Sivan, VP of Engineering