Cómo hacer un Seguimiento de KPIs de Optimización de Costes con Dashboards de Indicadores en AWS

Aprende a crear paneles visuales para monitorizar métricas clave (KPIs) que te ayuden a entender, controlar y optimizar tus costos en la nube de AWS.

¿Qué herramientas necesitamos?

Adentrarse en el universo de AWS nos brinda una agilidad sin precedentes, pero también nos enfrenta al desafío constante de gestionar nuestros costes de manera eficaz. ¿Cómo podemos navegar estas aguas financieras con confianza, asegurándonos de que cada euro invertido trabaja para nosotros? La respuesta reside en la visibilidad, y la herramienta más poderosa para lograrla es un panel de control bien diseñado, alimentado por Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs).

Nuestro kit de herramientas incluirá:

AWS Cost Explorer: Para análisis rápidos, visualizaciones predefinidas y exploración de costos y uso.
AWS Cost and Usage Reports (CUR): La fuente de datos de costos y uso más detallada.
Amazon S3: Para almacenar los informes CUR.
AWS Glue (Opcional pero recomendado): Para catalogar los datos CUR.
Amazon Athena: Para consultar los datos CUR almacenados en S3 usando SQL estándar.
Amazon QuickSight: Para crear paneles de Business Intelligence (BI) interactivos y personalizados basados en los datos de CUR (vía Athena) u otras fuentes.
AWS Budgets: Para establecer umbrales de costo y recibir alertas.
AWS Cost Anomaly Detection: Para identificar gastos inesperados automáticamente.

Paso 1: Define tus KPIs de Optimización de Costes

Antes de zarpar, necesitamos un mapa claro. Definir qué queremos medir es el primer paso esencial. No se trata solo de mirar el número final; se trata de entender la historia que cuentan nuestros costes. Aquí tienes algunos KPIs fundamentales que deberías considerar incluir en tu mapa:

Coste Total (Mensual/Diario): La visión general de tu gasto en AWS, para seguir la tendencia global.
Coste por Servicio: Desglosar el gasto por cada servicio de AWS (EC2, S3, RDS, etc.) te muestra dónde se concentran tus inversiones.
Coste por Cuenta (en Organizaciones): Si usas AWS Organizations, es vital saber cuánto consume cada cuenta miembro.
Coste por Etiqueta (Tag): ¡Este es crucial! Implementar una buena estrategia de etiquetado (ej. Proyecto, Entorno, CentroDeCoste) y seguir los costes asociados transforma tu factura en una herramienta de gestión. Sin esto, es difícil asignar responsabilidades y entender el por qué del gasto.
Cobertura de Savings Plans / Instancias Reservadas (RI): Mide qué porcentaje de tu uso elegible está cubierto por estos mecanismos de descuento. Un valor bajo indica oportunidades de ahorro perdidas.
Utilización de Savings Plans / RIs: De los descuentos que has comprado, ¿cuánto estás realmente aprovechando? Una baja utilización significa que podrías haber comprado menos o necesitar ajustar tus patrones de uso.
Coste de Recursos No Etiquetados: Identifica el gasto proveniente de recursos que escapan a tu estrategia de etiquetado. Reducir este número mejora tu visibilidad.
Coste de Recursos Inactivos/Subutilizados: Servicios como AWS Trusted Advisor y Compute Optimizer pueden ayudarte a identificar instancias EC2, volúmenes EBS u otros recursos que no se usan o tienen baja utilización, representando un desperdicio directo.
Coste de Transferencia de Datos: Presta especial atención a los costes generados por mover datos, sobre todo entre Zonas de Disponibilidad o Regiones.
Comparación Presupuesto vs. Gasto Real: Monitoriza cómo va tu gasto actual en comparación con los presupuestos que has definido.
Ahorros por Optimización: Cuantifica el impacto positivo de tus acciones de optimización (ej. migración a Graviton, uso de S3 Intelligent-Tiering).

Paso 2: Habilita y Configura las Fuentes de Datos

Con nuestro mapa trazado, es hora de asegurarnos de que los datos necesarios fluyen hacia nosotros.

Primera Parada: AWS Cost Explorer: Dirígete a la consola de Billing > Cost Management > Cost Explorer. Si es tu primera visita, tendrás que habilitarlo. Dale unas 24 horas para que procese tus datos históricos iniciales. Cost Explorer es excelente para análisis rápidos y visualizaciones predefinidas. Puedes guardar informes personalizados aquí como un primer paso.
La Fuente Detallada: AWS Cost and Usage Reports (CUR): Para la visión más profunda, necesitamos el CUR. Ve a Billing > Cost & Usage Reports y «Create report». Dale un nombre claro (ej., mi-cur-principal). Punto crítico: Asegúrate de marcar «Include resource IDs» para poder rastrear costes hasta el nivel de recurso individual. Configura la entrega a un bucket S3 que designes (puedes crear uno nuevo aquí mismo). Elige la granularidad temporal (Diaria suele ser un buen equilibrio) y, lo más importante, en la sección de integración, habilita la integración con Amazon Athena. Esto nos ahorrará mucho trabajo después. El primer informe puede tardar hasta 24 horas en llegar a tu S3.
Activando las Pistas: Etiquetas de Asignación de Costes: Ve a Billing > Cost Management > Cost Allocation Tags. Aquí, selecciona las etiquetas definidas por el usuario (como Proyecto, Entorno) o las generadas por AWS que quieras usar para filtrar y agrupar tus costes. Haz clic en «Activate». Ten en cuenta que estas etiquetas también pueden tardar hasta 24 horas en reflejarse en Cost Explorer y CUR.

Paso 3: Configura Amazon QuickSight

Con los datos fluyendo, necesitamos nuestro taller de visualización. Ese es el rol de Amazon QuickSight. Ve a la consola de QuickSight y regístrate si aún no lo has hecho, eligiendo la edición (Standard o Enterprise) que prefieras. Durante el proceso, o después en «Manage QuickSight» > «Security & permissions», es fundamental que le concedas permisos para leer desde Athena y desde el bucket S3 donde reside tu CUR.

Paso 4: Prepara los Datos CUR con Athena

Amazon Athena es nuestro intérprete: nos permite hablar SQL con los ficheros CUR almacenados en S3. Como habilitamos la integración al crear el CUR, lo más probable es que AWS ya haya configurado automáticamente una base de datos y una tabla por nosotros en el Catálogo de Datos de AWS Glue. Para confirmarlo, ve a la consola de Athena, selecciona AwsDataCatalog, busca la base de datos con un nombre similar a tu informe CUR, y dentro, la tabla correspondiente. Ejecuta una consulta de prueba simple como SELECT * FROM "<nombre_tu_base_datos>"."<nombre_tu_tabla>" LIMIT 10;. Si obtienes resultados, ¡estás listo! Si no, necesitarás crear la tabla manualmente o usar un Crawler de AWS Glue.

Paso 5: Construye tu Panel en QuickSight

¡Aquí empieza la magia visual!

Crea el Conjunto de Datos: En QuickSight, ve a «Datasets» > «New dataset» y elige Athena. Conéctate a la tabla CUR que acabas de verificar. Ahora, decide el modo de consulta: SPICE (el motor en memoria de QuickSight) es generalmente la mejor opción para los datos CUR, ya que hace que los paneles sean muy rápidos e interactivos. Configura SPICE para que se actualice periódicamente (ej. diariamente).
Inicia el Análisis: Desde tu nuevo dataset, haz clic en «Create analysis». Bienvenido a tu lienzo en blanco.
Construye las Visualizaciones Clave: Empieza a añadir «Visuals» para representar tus KPIs:
- Imagina un gráfico de líneas mostrando la evolución del coste total mes a mes (line_item_usage_start_date agrupado por mes en el eje X, suma de line_item_unblended_cost en el eje Y).
- Visualiza el coste por servicio con un gráfico de tarta o barras apiladas (usando product_product_name para los segmentos/colores y la suma del coste como valor).
- Muestra el coste por etiqueta (ej. Proyecto) usando una tabla o un gráfico de barras (la columna de la etiqueta en las filas/eje Y, suma del coste como valor). No olvides filtrar los recursos donde la etiqueta esté vacía para una vista más útil.
- Representar la cobertura de SP/RI puede requerir crear campos calculados en QuickSight para comparar los costes cubiertos con los elegibles. Del mismo modo, puedes crear un cálculo para sumar los costes no etiquetados.
Añade Interactividad: Usa las opciones de «Filter» y «Parameters» para que los usuarios puedan explorar los datos, filtrando por fechas, cuentas, servicios o etiquetas específicas.
Publica tu Obra: Cuando el panel cuente la historia que deseas, ve a «Share» > «Publish dashboard». Dale un nombre descriptivo y compártelo con tu equipo.

Paso 6: Integra Presupuestos y Detección de Anomalías

La visualización nos da perspectiva, pero también necesitamos alertas proactivas.

AWS Budgets: Ve a Billing > Budgets y crea presupuestos para tus umbrales clave (ej. coste total mensual, coste de un proyecto específico, % de utilización de RIs). Configura acciones para recibir notificaciones (ej. por email vía SNS) cuando te acerques o superes estos límites.
AWS Cost Anomaly Detection: En Billing > Cost Management > Cost Anomaly Detection, habilita este servicio. Utiliza machine learning para detectar gastos inesperados basándose en tus patrones históricos. Configura alertas para ser notificado cuando algo inusual ocurra.

Paso 7: La Travesía Continúa - Revisa, Itera y Optimiza

Tu panel de control no es un destino final, sino una brújula para un viaje continuo.

Revisa Regularmente: Dedica tiempo cada semana o mes a analizar el panel y tus KPIs.
Investiga: Usa el panel para identificar tendencias, picos o ineficiencias. Profundiza usando Cost Explorer o consultas directas en Athena si es necesario.
Actúa: Implementa acciones de optimización basadas en tus hallazgos: compra los Savings Plans o RIs necesarios, redimensiona instancias, elimina recursos huérfanos, mejora tu etiquetado.
Refina: Tu uso de AWS evolucionará, y tu panel también debería hacerlo. Ajusta tus KPIs, añade nuevas visualizaciones o retira las que ya no aporten valor. La optimización de costes es un ciclo constante.

Recibe nuestra Newsletter de Cloud semanal

Reflexiones

Crear este sistema requiere una inversión inicial de tiempo, y debes ser consciente de los costes asociados a las propias herramientas de monitorización (QuickSight, Athena, S3). Sin embargo, estos suelen ser mínimos comparados con los ahorros potenciales que desbloquea una buena visibilidad.

Recuerda que siempre puedes empezar de forma más sencilla con los informes y capacidades de AWS Cost Explorer. Pero si buscas la visión más profunda y personalizada para tomar las riendas de tus costes en AWS, el camino a través de CUR, Athena y QuickSight es el más poderoso.

Damian Munafo

Gerente Financiero en la Nube con más de 25 años de experiencia en arquitectura, innovación y orientación al cliente.
Apasionado de la nube y educador, comprometido con el desarrollo de plataformas y portales para divulgación y formación.
Tomo decisiones basadas en datos y mejoro la experiencia del cliente en cada proyecto en el que participo.
Profesional crítico y creativo. Profesional Certificado en FinOps y miembro de la comunidad FinOps Weekly.
Inventor por naturaleza, con 23 patentes aprobadas.

Fundador de SmartClouds, SpainClouds, Mastering Clouds y WaterRing. Cofundador de SmartCar Services, EuropeClouds y Mastering FinOps.