Las once prácticas que Google Cloud presentó en 2020 abarcan desde migrar máquinas virtuales hasta mejorar la visibilidad de costes. Son opciones de modernización, no ahorros garantizados: la decisión adecuada depende de las cargas, el uso real, los requisitos operativos y el coste total. Para aplicarlas hoy, conviene tratarlas como hipótesis y priorizar con un proceso FinOps continuo.
Qué significan las once prácticas y cómo interpretarlas hoy
El artículo de Robert Cocks, de Google Cloud, publicado el 1 de julio de 2020 con el título 11 best practices for operational efficiency and cost reduction with Google Cloud, agrupó once áreas de oportunidad. Algunas proponían migraciones; otras, modernización o cambios en la forma de gestionar el gasto. No eran resultados demostrados para cualquier empresa ni constituyen por sí solas un catálogo vigente de servicios.
Su utilidad está en plantear preguntas sobre dónde se originan los costes y qué cambios podrían aportar valor. Antes de migrar o sustituir sistemas, hay que comparar el coste total, incluidos migración, operación y licencias, con el valor empresarial y las exigencias de rendimiento y disponibilidad.
1. Adoptar una estrategia híbrida o multicloud cuando responda a una necesidad
Combinar entornos locales y servicios cloud, o utilizar más de un proveedor, puede tener sentido si mejora la agilidad o responde a necesidades concretas del negocio. No es automáticamente más eficiente: operar distintos entornos puede añadir complejidad, por lo que la decisión debe justificarse por requisitos y costes observables.
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2. Evaluar la migración de sistemas SAP
La propuesta de 2020 era migrar sistemas SAP a Google Cloud para buscar un mejor rendimiento de la inversión en ERP. Para valorar esa opción, hay que incluir el coste de traslado, las licencias y la operación, además de comprobar que el diseño satisface las necesidades de rendimiento y disponibilidad de los procesos empresariales.
3. Migrar máquinas virtuales para revisar la infraestructura local
Trasladar VMs puede ser una alternativa ante renovaciones de hardware local o para reducir infraestructura en las propias instalaciones. La migración no elimina por sí sola los costes: hay que considerar los recursos que seguirán consumiéndose en cloud, el trabajo de transición y las dependencias de cada sistema.
4. Modernizar el almacén de datos
Actualizar un almacén de datos puede facilitar la escalabilidad y el acceso a analítica. La comparación debe partir de las cargas y necesidades analíticas actuales, y abarcar tanto el coste de operar la solución como el de modernizarla.
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5. Migrar clústeres Apache Hadoop locales
La migración de clústeres Hadoop se planteó como una forma de facilitar su gestión. Antes de decidir, conviene determinar qué cargas justifican mantener o migrar el clúster y comparar el esfuerzo de traslado con las necesidades de operación y rendimiento.
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6. Ejecutar cargas especializadas en Bare Metal Solution
Google Cloud incluyó Bare Metal Solution como opción para cargas especializadas. No es una recomendación general para cualquier sistema: hay que confirmar que las características de la carga y sus requisitos técnicos justifican esa alternativa frente a otras opciones de infraestructura.
7. Migrar cargas Windows
La propuesta era reducir inversiones locales y ganar flexibilidad trasladando cargas Windows. El cálculo debe incluir licencias, recursos cloud, operación y migración, y comprobar que las aplicaciones mantengan el rendimiento y la disponibilidad necesarios.
8. Modernizar entornos mainframe
Modernizar un mainframe puede formar parte de una transformación más amplia, pero no equivale necesariamente a trasladarlo tal cual ni garantiza una reducción de costes. La decisión debe tener en cuenta las funciones que soporta, las dependencias y el esfuerzo de cambio operativo.
9. Usar IA para responder a necesidades de los clientes
La IA aparecía como una vía para atender necesidades de clientes y mejorar su experiencia. En términos de eficiencia, primero hay que identificar el resultado empresarial que se busca; el coste de adoptar y operar capacidades de IA debe compararse con ese valor, no suponerse compensado de antemano.
10. Mejorar la visibilidad y el control de costes
Las herramientas de facturación y gestión de costes ayudan a entender dónde se consume el presupuesto y a asignar responsabilidades. Esta área también sirve de base para las prácticas FinOps: sin visibilidad suficiente, es difícil distinguir una oportunidad de optimización de un cambio que afectaría el servicio.
11. Mejorar la productividad con herramientas de colaboración cloud-native
El artículo de 2020 incluyó herramientas de colaboración cloud-native como una oportunidad de productividad. La evaluación debe centrarse en las necesidades de trabajo y el valor esperado, y considerar el coste y el cambio operativo asociados a su adopción.
Cómo convertir esas áreas en un plan FinOps
El Well-Architected Framework de Google Cloud organiza la optimización de costes en cuatro principios: alinear el gasto con el valor empresarial, fomentar una cultura consciente de los costes, aprovisionar solo los recursos necesarios y optimizar de forma continua. Su principio de uso de recursos dice: “Provision only the resources that you need, and pay only for the resources that you consume.” El documento, atribuido a Nicolas Pintaux, se revisó por última vez el 11 de octubre de 2024.
Google Cloud define FinOps como un marco operativo y un cambio cultural que reúne tecnología, finanzas y negocio para impulsar la responsabilidad financiera y acelerar la obtención de valor mediante la transformación cloud. En la práctica, eso significa que la optimización no corresponde solo al equipo técnico ni consiste en recortar recursos sin considerar su función.
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- Buscar recursos inactivos antes de retirarlos. Revisar máquinas virtuales, bases de datos, discos e IPs que puedan estar sin uso. Antes de eliminar un recurso, comprobar dependencias, datos que contiene y método de recuperación. Detener y eliminar una VM no tienen los mismos efectos; el artículo de Google Cloud de abril de 2020 advertía que eliminarla puede borrar sus discos y datos, y mencionaba snapshots como precaución. Hay que verificar la documentación vigente para el procedimiento concreto.
- Ajustar la capacidad a la demanda observada. El rightsizing debe basarse en el uso y los requisitos reales de cada carga. Reducir capacidad sin proteger latencia, disponibilidad y rendimiento puede convertir una reducción aparente de gasto en un problema operativo. Google Cloud señala FinOps Hub y el centro de optimización de GKE como recursos para detectar oportunidades.
- Analizar los descuentos por compromiso con cuidado. Los committed use discounts intercambian un compromiso de uso mínimo durante un plazo definido por precios con descuento. Antes de comprometerse, evaluar cuán previsible es la demanda, qué parte del consumo quedaría cubierta y el riesgo de pagar por capacidad no utilizada. Los términos y precios deben comprobarse para cada servicio.
- Comparar servicios gestionados con operación propia. Google Cloud cita GKE, Cloud SQL, AlloyDB y BigQuery como ejemplos de servicios gestionados. Comparar el coste total de cada alternativa, incluida la operación, la migración, las licencias, el rendimiento, la disponibilidad y la dependencia del servicio. Que un servicio sea gestionado no garantiza por sí mismo un mejor retorno.
- Ordenar las mejoras por valor, ahorro potencial y esfuerzo. Tratar cada ahorro como una hipótesis: estimar el efecto, implementar el cambio y medir el resultado. Repetir la revisión de uso y gasto; el marco de Google Cloud recomienda monitorizar continuamente y hacer ajustes proactivos.
Cómo comparar una alternativa antes de aprobarla
Cuando hay opciones reales —por ejemplo, mantener una carga, migrarla o modernizarla—, comparar cada una con los mismos criterios. El marco Well-Architected pone el valor empresarial en el centro; la guía de prácticas de costes de Google Cloud recomienda priorizar considerando el esfuerzo y el ahorro estimado.
| Criterio | Qué comprobar |
|---|---|
| Valor empresarial | Qué necesidad resuelve la alternativa y qué resultado espera el negocio. |
| Coste total | Costes de migración, operación y licencias, además del consumo previsto. |
| Uso y demanda | Consumo actual y demanda futura estimada para la carga. |
| Desempeño y fiabilidad | Si la opción cumple los requisitos de rendimiento, latencia y disponibilidad. |
| Esfuerzo y tiempo de implementación | Complejidad del cambio y recursos necesarios para ponerlo en marcha. |
| Flexibilidad y riesgo de compromiso | Qué margen deja para responder a cambios de demanda y qué obligaciones se asumen. |
Qué puede afirmarse sobre el ahorro
Las once áreas son puntos de partida para evaluar oportunidades, no una promesa de reducción de costes ni una lista de medidas aplicables a todas las empresas. La documentación vigente citada aquí no establece un porcentaje universal de ahorro. Por eso, una cifra de ahorro debe vincularse a una carga concreta, una estimación explícita y una medición posterior, no extrapolarse de una recomendación general.
La documentación de Google Cloud sobre costes y gestión del uso fue actualizada el 24 de septiembre de 2026. Para condiciones de productos, instrucciones de eliminación y precios, conviene consultar la documentación vigente en el momento de actuar, ya que las condiciones pueden variar por servicio.
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