El gasto en infraestructura cloud crece cada mes de forma difícil de prever manualmente: recursos que nadie apaga, picos de coste inesperados, servicios sobredimensionados desde el primer día. La IA puede anticipar buena parte de ese problema, pero requiere combinar conocimiento técnico y financiero que casi nunca está en la misma persona.

DevAcademy propone este curso para perfiles técnicos y de FinOps que necesitan controlar el gasto de infraestructura de forma proactiva, usando IA para detectar problemas antes de que aparezcan en la factura del mes siguiente.

• Comprender por qué el gasto en infraestructura cloud es difícil de prever manualmente.
• Detectar recursos infrautilizados y anomalías de gasto con ayuda de IA.
• Anticipar picos de coste antes de que se materialicen.
• Comunicar recomendaciones de optimización de forma accionable para equipos técnicos y financieros.
• Elaborar un plan de optimización a partir de un informe de gasto cloud real.

Después de este curso sabrás usar IA para detectar recursos infrautilizados, anticipar picos de coste, y comunicar recomendaciones de optimización de forma que tanto perfiles técnicos como financieros las entiendan.

• Por qué es difícil de prever manualmente:
  • Factores que hacen impredecible el gasto cloud mes a mes.
  • Ejemplos de picos de gasto inesperados y sus causas habituales.
• Patrones de gasto innecesario más comunes:
  • Recursos que nadie apaga tras un uso puntual.
  • Servicios sobredimensionados desde el primer día de despliegue.

• Identificación de recursos infrautilizados:
  • Cómo detectar recursos que llevan tiempo sin uso real.
  • Diferencia entre infrautilización puntual y estructural.
• Detección de anomalías de gasto:
  • Cómo identificar gasto que no se explica por un cambio de actividad real.
  • Ejemplo de anomalía detectada a tiempo antes de escalar.

• Anticipación a partir de patrones históricos:
  • Cómo usar el histórico de uso para prever picos futuros.
  • Limitaciones de la predicción cuando cambia el patrón de uso.
• Anticipación a partir de despliegues planificados:
  • Cómo estimar el impacto de coste de un despliegue antes de lanzarlo.
  • Ejemplo de estimación previa a una campaña de alto tráfico.

• Presentación accionable para el equipo técnico:
  • Qué nivel de detalle necesita un ingeniero para actuar sobre una recomendación.
  • Priorización de recomendaciones por impacto y esfuerzo.
• Presentación accionable para el equipo financiero:
  • Qué nivel de detalle necesita finanzas para aprobar una recomendación.
  • Cómo traducir ahorro técnico en cifras comprensibles para negocio.

• Aplicación práctica:
  • Cada alumno analizará un informe de gasto cloud simulado y propondrá un plan de optimización asistido por IA, con recomendaciones priorizadas por impacto.