{"id":50967,"date":"2026-08-03T09:37:18","date_gmt":"2026-08-03T07:37:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/?p=50967"},"modified":"2026-11-03T18:16:51","modified_gmt":"2026-11-03T17:16:51","slug":"la-observabilidad-consume-el-presupuesto-de-la-nube-sin-ser-notada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/08\/03\/la-observabilidad-consume-el-presupuesto-de-la-nube-sin-ser-notada\/","title":{"rendered":"La observabilidad consume el presupuesto cloud sin avisar"},"content":{"rendered":"<p><strong>Los logs, las m\u00e9tricas y las trazas ayudan a operar aplicaciones cloud distribuidas. Recopilarlos y almacenarlos consume recursos y, seg\u00fan el servicio, genera costes por consumo. Los logs almacenados varias veces y las m\u00e9tricas con muchos valores de etiqueta son lo m\u00e1s dif\u00edcil de detectar. Un inventario de los flujos de datos muestra d\u00f3nde se pueden limitar los recursos.<\/strong><\/p>\n<h2>Lo esencial en breve<\/h2>\n<div style=\"background:#f8fbfd;border:1px solid rgba(11,183,253,0.28);border-radius:8px;padding:22px 26px;margin:16px 0 34px;box-shadow:0 1px 0 rgba(11,183,253,0.08),0 2px 8px rgba(0,0,0,0.03);\">\n<ul style=\"margin:0;padding-left:20px;line-height:1.75;color:#1a2733;\">\n<li style=\"margin-bottom:10px;\"><strong>Los costes dependen del modelo de facturaci\u00f3n de cada servicio.<\/strong> Por ello, el volumen de datos, la retenci\u00f3n y los destinos de almacenamiento adicionales deben considerarse conjuntamente en el c\u00e1lculo.<\/li>\n<li style=\"margin-bottom:10px;\"><strong>El muestreo de trazas necesita una regla de selecci\u00f3n definida.<\/strong> El head sampling decide al principio, mientras que el tail sampling permite seleccionar a partir de informaci\u00f3n adicional de la traza.<\/li>\n<li><strong>Las etiquetas de m\u00e9tricas pueden aumentar considerablemente el n\u00famero de series temporales.<\/strong> Son especialmente cr\u00edticos los conjuntos de valores que siguen creciendo con cada solicitud o cada usuario.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2>D\u00f3nde generan costes duplicados los datos de logs<\/h2>\n<p>El primer paso consiste en obtener una visi\u00f3n general de las fuentes, los flujos de datos y los destinos de almacenamiento: \u00bfqu\u00e9 logs genera cada aplicaci\u00f3n? \u00bfD\u00f3nde se almacenan y qu\u00e9 equipos los utilizan? Esto incluye tambi\u00e9n el env\u00edo a sistemas de an\u00e1lisis y seguridad. Solo con esta visi\u00f3n se puede determinar si una copia cumple una finalidad propia.<\/p>\n<p>El modelo de precios concreto determina el ahorro. En <a href=\"https:\/\/cloud.google.com\/products\/observability\/pricing?hl=en\" style=\"color:#0879aa;text-decoration:underline;text-decoration-thickness:1px;text-underline-offset:3px;\">Google Cloud Logging<\/a>, el almacenamiento en determinados buckets de logs conlleva una tarifa en funci\u00f3n del volumen. Si una misma entrada se almacena en varios buckets de pago, cada una de esas copias se contabiliza para la facturaci\u00f3n. Una retenci\u00f3n m\u00e1s larga puede generar cargos adicionales. Otros servicios y contratos pueden aplicar modelos de facturaci\u00f3n diferentes.<\/p>\n<p>Por ello, los equipos deber\u00edan registrar el volumen y los costes de cada flujo de datos y asignarlos a una persona responsable. Un presupuesto con alertas permite detectar el crecimiento. Antes de establecer un l\u00edmite estricto, debe aclararse qu\u00e9 se\u00f1ales deben conservarse para la operaci\u00f3n y la seguridad.<\/p>\n<h2>Aplicar el muestreo de trazas de forma selectiva<\/h2>\n<p>El muestreo reduce la cantidad de trazas almacenadas mediante una selecci\u00f3n. En el head sampling, la decisi\u00f3n se toma al principio. En ese momento a\u00fan no se conoce todo el recorrido. Por eso, el head sampling por s\u00ed solo no permite tener en cuenta para cada traza si se produce un error m\u00e1s adelante.<\/p>\n<p>El <a href=\"https:\/\/opentelemetry.io\/docs\/concepts\/sampling\/\" style=\"color:#0879aa;text-decoration:underline;text-decoration-thickness:1px;text-underline-offset:3px;\">tail sampling seg\u00fan OpenTelemetry<\/a> puede seleccionar a partir de informaci\u00f3n de varios spans, por ejemplo seg\u00fan el estado de error o la latencia. Para ello, el componente de muestreo debe recopilar y procesar primero los datos. Esto aumenta el esfuerzo operativo. Adem\u00e1s, una regla previa de head sampling puede descartar trazas antes de que se aplique la selecci\u00f3n posterior.<\/p>\n<p>De ello no se puede deducir una tasa fija para todos los servicios. Conviene hacer una prueba por servicio: \u00bfqu\u00e9 errores y procesos lentos siguen siendo detectables? \u00bfQu\u00e9 volumen de datos llega al backend? Despu\u00e9s se ajusta la regla en funci\u00f3n de estos resultados.<\/p>\n<h2>Evaluar la retenci\u00f3n y las etiquetas seg\u00fan su utilidad<\/h2>\n<p>Cada clase de log necesita una finalidad documentada y un periodo de retenci\u00f3n adecuado. Los datos de depuraci\u00f3n pueden tener requisitos distintos de los registros de seguridad o auditor\u00eda. Antes de reducir el periodo de retenci\u00f3n o eliminar datos, el equipo responsable comprueba las obligaciones legales y contractuales aplicables y las necesidades de investigaci\u00f3n de incidentes. Un archivo puede ser una opci\u00f3n si el acceso y los costes se ajustan a la finalidad prevista.<\/p>\n<p>En las m\u00e9tricas conviene examinar la cardinalidad. Seg\u00fan <a href=\"https:\/\/prometheus.io\/docs\/practices\/naming\/\" style=\"color:#0879aa;text-decoration:underline;text-decoration-thickness:1px;text-underline-offset:3px;\">Prometheus<\/a>, cada combinaci\u00f3n \u00fanica de nombres y valores de etiquetas genera una serie temporal propia. Los identificadores de usuario u otros valores sin un l\u00edmite m\u00e1ximo fijo pueden hacer crecer considerablemente el volumen de datos. Para las m\u00e9tricas operativas agregadas suelen ser m\u00e1s adecuadas las dimensiones limitadas; los casos individuales pueden investigarse, cuando proceda, mediante logs o trazas.<\/p>\n<h2>Revisar peri\u00f3dicamente las responsabilidades y los efectos<\/h2>\n<p>Tras el inventario, el equipo prioriza los flujos de datos m\u00e1s grandes y establece una referencia para los cambios: el volumen de datos, los costes y la finalidad operativa de las se\u00f1ales. El muestreo y la retenci\u00f3n se documentan y se vuelven a medir despu\u00e9s de cada cambio. Tambi\u00e9n se comprueba si las alertas y las consultas para investigar incidentes siguen proporcionando la informaci\u00f3n necesaria.<\/p>\n<p>Una revisi\u00f3n peri\u00f3dica re\u00fane a los equipos de operaciones de plataforma, a los responsables de los servicios y a los responsables del presupuesto. As\u00ed se eval\u00faa cada nueva fuente de datos junto con su utilidad y sus costes posteriores.<\/p>\n<h2 style=\"padding-top:64px;margin-bottom:20px;\">Preguntas frecuentes<\/h2>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfPuede el muestreo conservar todas las trazas con errores?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6;\">El head sampling por s\u00ed solo no puede garantizarlo porque la decisi\u00f3n se toma al principio. El tail sampling puede utilizar los errores como criterio de selecci\u00f3n, pero necesita acceso a los datos correspondientes de las trazas y genera su propio esfuerzo operativo.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfDurante cu\u00e1nto tiempo deben almacenarse los logs?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6;\">Desde el punto de vista t\u00e9cnico, no existe un plazo \u00fanico para todos los logs. El equipo deber\u00eda revisar para cada clase de datos su finalidad, las necesidades relacionadas con incidentes y los requisitos legales y contractuales aplicables.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfPor qu\u00e9 pueden resultar costosos los identificadores de usuario en las m\u00e9tricas?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6;\">Cada nueva combinaci\u00f3n de etiquetas puede generar una serie temporal adicional. Un gran n\u00famero de identificadores de usuario diferentes aumenta as\u00ed el volumen de datos y los recursos que necesita el sistema de m\u00e9tricas.<\/p>\n<\/details>\n<h2>Selecci\u00f3n editorial<\/h2>\n<ul style=\"list-style:none;margin:0 0 8px;padding:0;\">\n<li style=\"padding:10px 0;border-bottom:1px solid #eee;\"><a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/07\/15\/cuando-las-gpus-devoran-el-presupuesto-de-saas\/\" style=\"color:#1a1a1a;text-decoration:none;\">Cuando las GPU devoran el presupuesto de SaaS<\/a><\/li>\n<li style=\"padding:10px 0;border-bottom:1px solid #eee;\"><a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/07\/16\/flexera-2026-lo-que-la-pyme-realmente-puede-asumir\/\" style=\"color:#1a1a1a;text-decoration:none;\">Flexera 2026: qu\u00e9 pueden adoptar realmente las medianas empresas<\/a><\/li>\n<li style=\"padding:10px 0;\"><a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/07\/12\/una-region-cae-la-mitad-de-la-cadena-de-suministro-se-detiene\/\" style=\"color:#1a1a1a;text-decoration:none;\">Una regi\u00f3n cae y media cadena de suministro se detiene<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2>M\u00e1s de la red MBF Media<\/h2>\n<ul style=\"list-style:none;margin:0 0 8px;padding:0;\">\n<li style=\"padding:10px 0;border-bottom:1px solid #eee;\"><a href=\"https:\/\/mybusinessfuture.com\/es\/nuevos-modelos-de-ia-reducen-errores-secundarios-en-el-expediente-de-credito\/\" style=\"color:#1a1a1a;text-decoration:none;\">Los nuevos modelos de IA reducen los errores posteriores en los expedientes de cr\u00e9dito<\/a><\/li>\n<li style=\"padding:10px 0;border-bottom:1px solid #eee;\"><a href=\"https:\/\/www.digital-chiefs.de\/es\/que-callan-los-asesoramientos-sobre-la-transformacion\/\" style=\"color:#1a1a1a;text-decoration:none;\">Lo que las consultoras callan sobre la transformaci\u00f3n<\/a><\/li>\n<li style=\"padding:10px 0;\"><a href=\"https:\/\/www.securitytoday.de\/es\/2026\/07\/11\/un-control-de-punto-final-ciego-debido-a-un-controlador-firmado\/\" style=\"color:#1a1a1a;text-decoration:none;\">Un controlador firmado deja ciega la protecci\u00f3n de endpoints<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align:right;color:#868e96;font-size:0.75em;margin-top:40px;\"><em>Fuente de la imagen: generada por IA (julio de 2026)<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"El almacenamiento de logs, el muestreo de trazas y las etiquetas de m\u00e9tricas influyen en los costes de observabilidad. 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