Introducción
En 2024-2025, las empresas seguirán profundizando su dependencia de Plataforma de Google Cloud (GCP) como parte fundamental de su infraestructura en la nube o multinube. Ya sea que desarrollen nuevas arquitecturas nativas de la nube o perfeccionen las implementaciones existentes, las empresas priorizan el control de costos, la eficiencia de los recursos y las prácticas de FinOps. Este artículo examina varios temas no destacados anteriormente. Casos de éxito de GCP, detallando cómo estas empresas están logrando ahorros mensurables en costos de la nube mientras escalan sus operaciones.
Shopify: escalabilidad rentable para millones de comerciantes
Desafío: Shopify necesitaba gestionar picos de tráfico impredecibles de millones de comerciantes sin sobreaprovisionar ni aumentar los costos de infraestructura.
Solución: En 2024, la empresa migró cargas de trabajo clave basadas en máquinas virtuales a Google Kubernetes Engine (GKE), adoptó descuentos por compromiso de uso (CUD) y lanzó paneles de control internos de FinOps para mejorar el conocimiento de los costos entre los ingenieros.
Resultado: Shopify logró ahorros de hasta 30% en cargas de trabajo específicas y capacitó a los equipos para actuar sobre anomalías de costos en tiempo real.
Twitter/X: Optimización mediante el uso sostenido y la gestión de la carga de trabajo con IA
Desafío: A medida que Twitter se expandió a servicios más amplios bajo la marca X, sus cargas de trabajo de inteligencia artificial y análisis en GCP se volvieron costosas y difíciles de escalar de manera eficiente.
Solución: En 2025, el equipo de ingeniería introdujo Ranuras flexibles de BigQuery Para controlar los costos bajo demanda, se aplicaron descuentos por uso continuo y se migraron datos inactivos al almacenamiento de archivo. También se redimensionaron los volúmenes de almacenamiento y se eliminaron los recursos inactivos.
Resultado: Twitter ha reducido significativamente sus gastos en la nube para cargas de trabajo de análisis y aprendizaje automático (ML), lo que se traduce en ahorros anuales de millones de dólares.
Snap Inc.: Optimización del almacenamiento y la canalización de datos
Desafío: El flujo de análisis de datos en tiempo real de Snap consumía amplios recursos de procesamiento y almacenamiento, lo que generaba altos costos de GCP para el movimiento de datos y las clases de almacenamiento.
Solución: En 2024, el equipo rediseñó el flujo de datos para utilizar Eventarc en lugar de Pub/Sub para cargas de trabajo específicas, políticas IAM reforzadas para restringir el uso innecesario de recursos y almacenamiento de objetos en niveles para mejorar la rentabilidad.
Resultado: Snap Inc., la empresa detrás de Snapchat, logró una reducción de 20% en los costos de operaciones de datos y mejoró la visibilidad del uso de la nube por parte de los desarrolladores.
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Wix: Aprovechamiento de las recomendaciones nativas de GCP y las alertas personalizadas
Desafío: Con una infraestructura cada vez mayor, Wix necesitaba una forma de eliminar el desperdicio de la nube y administrar los recursos sobreaprovisionados en Google Cloud Platform (GCP).
Solución: Wix adoptó el API de recomendación de GCP Para automatizar el dimensionamiento de las máquinas virtuales, programar apagados para instancias inactivas y limpiar discos persistentes no conectados en todos los entornos. Se utilizaron alertas personalizadas para detectar el sobregasto en tiempo real.
Resultado: Wix logró ahorros consistentes en costos de nube mes a mes y mejoró la responsabilidad de ingeniería.
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Etsy: Gobernanza de costos en la nube para todos los equipos
Desafío: Los equipos de ingeniería de Etsy tuvieron dificultades con el gasto en la nube descentralizada y carecían de visibilidad y control de costos en su entorno de múltiples nubes.
Solución: La empresa integró los datos de facturación de GCP en un sistema FinOps unificado, creó alertas presupuestarias detalladas y priorizó las máquinas virtuales (VM) preemptibles según correspondiera.
Resultado:
Etsy logró ahorros anualizados en la nube de más de $2 millones y fortaleció la aceptación interna de prácticas de gobernanza de costos de múltiples nubes.
Resumen rápido: Resultados de optimización de costos de GCP 2024-2025
Shopify:30% ahorros en cargas de trabajo en contenedores
Gorjeo:Reducción de los costos de carga de trabajo de IA mediante ranuras flexibles
Quebrar:Reducción de 20% mediante niveles de almacenamiento
Wix: Guardado mediante el uso de la API de recomendación
Etsy:$ 2 M+ en ahorros anualizados a través de máquinas virtuales preemptibles
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Conclusión: Cómo Hystax le ayuda a optimizar el uso de GCP
Como lo demuestran estas organizaciones con visión de futuro, la optimización estratégica de los costos de la nube en Google Cloud Platform no solo es posible sino también esencial para la escalabilidad y la competitividad a largo plazo.
Hystax proporciona una Solución OptScale para ayudar a las empresas a reducir sus gastos de GCP y mejorar la utilización de recursos.
Con:
- Cientos de escenarios de optimización de costos prediseñados
- Transparencia total en el uso y el gasto de la nube
- Motores de recomendación inteligentes Para ajustar el tamaño de las máquinas virtuales, organizar el almacenamiento en niveles y escalar
- Herramientas de colaboración entre equipos alineadas con las mejores prácticas de FinOps
Hystax permite a las empresas tomar el control de sus presupuestos en la nube y convertir el ahorro de costos en una ventaja competitiva.
Casos de éxito de optimización de costos de Google Cloud: Vendasta, Carousell, Banco BV →
