Recomendaciones de Costos
Las recomendaciones presentan formas accionables de reducir el gasto en la nube: ajuste de tamaño, limpieza de recursos inactivos, compras de reservas y más. Cada recomendación incluye un ahorro mensual proyectado y el recurso afectado, procedente de asesorías nativas de la nube (Azure Advisor, AWS) y del propio análisis de IA y grafos de Beak.
Ejecutar Análisis de IA
Haga clic en Run AI Analysis para (re)generar recomendaciones. Elija el alcance a analizar y haga clic en Run Analysis.
Pestañas
- Cost Savings — Todas las recomendaciones de ahorro de costos, agrupadas y ordenadas por mayor ahorro
- By Resource Type — Recomendaciones agrupadas por el tipo de recurso afectado
- By Subscription — Recomendaciones agrupadas por suscripción o cuenta
- By Category — Recomendaciones agrupadas por categoría de optimización
- History — Recomendaciones previamente gestionadas
La tabla de recomendaciones muestra la recomendación, una descripción detallada, la fuente, el estado, la utilización, el ahorro mensual y las acciones disponibles.
Detalle de Recomendación
Haga clic en cualquier recomendación para abrir su panel de detalles: el problema, cómo se generará el ahorro, el recurso afectado, la utilización reciente y la configuración actual, con acciones para Accept, Mark Implemented o Dismiss.
Vista de AWS
Cambie el selector de nube a AWS para ver las recomendaciones de AWS.
Mejores Prácticas
- Trabaje primero los de mayor ahorro — La pestaña Cost Savings está ordenada por impacto; comience desde arriba
- Verifique antes de implementar — Revise el recurso afectado y la utilización en el panel de detalles antes de aceptar
- Registre lo que ha hecho — Use Mark Implemented y la pestaña History para evitar revisar los mismos elementos nuevamente
- Vuelva a ejecutar tras cambios importantes — Regenere el análisis después de implementaciones importantes para que las recomendaciones reflejen el uso actual
Páginas Relacionadas
- Cost Explorer — Origen de las recomendaciones
- Reservations — Actúe sobre las recomendaciones de reservas
- FinOps Intelligence — Análisis de reducción de costos impulsado por ML