El problema
El gasto cloud casi nunca se dispara de un día para otro. Se desvía poco a poco: un entorno de pruebas encendido todo el fin de semana, un servicio que se escala y nunca se vuelve a bajar. Cuando llega la factura, el dinero ya se ha gastado.
Quería una vista que respondiera rápido a tres preguntas: cuánto gastamos y dónde, si esta semana es distinta de la anterior y si hay algo claramente fuera de lugar.
Qué he hecho
- Una vista única del gasto diario en AWS y Azure, con filtros por proveedor, entorno y departamento.
- Un KPI semanal: los últimos 7 días frente a los 7 anteriores.
- Una alerta de anomalía con causa probable y acción sugerida, como el apagado automático de instancias de desarrollo ociosas.
Cómo está hecho
Python, pandas, Plotly y Streamlit. data_generator.py crea 90 días de facturación ficticia para 10 servicios, 4 departamentos y 3 entornos, e inyecta un pico en EC2 / Development la última semana para que la detección tenga algo que encontrar.
Siguientes pasos
- Importar las exportaciones CSV de AWS Cost Explorer y Azure Cost Management en lugar de los datos ficticios.
- Añadir una línea base estadística por servicio, para comparar cada servicio con su propio histórico.
- Fijar umbrales de presupuesto por departamento.
¿Quieres llevarlo a tu entorno o adaptarlo a tu caso? Escríbeme y lo vemos.
Tech Career Lab · newsletter
¿Te ha servido? Cada dos semanas envío una idea práctica para perfiles IT: LinkedIn, proyectos, networking y procesos de selección.
Apúntate y llévate las 33 ideas →