El hecho de que la tecnología cambie no significa que ocurra lo mismo con las fuentes de deriva de los costes. Esta es, en cierta medida, la conclusión que se puede extraer de un estudio de Cast.ai sobre los costes de los clústeres de Kubernetes. Para llevar a cabo su investigación, el editor, que ofrece una herramienta para optimizar esta tecnología de orquestación de contenedores, analizó 4.000 clústeres de más de 50 CPU que se ejecutan en AWS, GCP (Google Cloud Platform) o Microsoft Azure, antes de utilizar su solución. El objetivo: cuantificar las brechas entre los recursos puestos a disposición de los clústeres y su nivel de uso real.

Y, para Cast.ai, esta brecha es enorme. Según el informe, solo se utiliza de media el 13% de la potencia de cálculo y el 20% de la capacidad de memoria. ¡Lo que, por cierto, no se diferencia mucho de los niveles de utilización de los servidores locales no virtualizados! Para el editor, estos niveles probablemente estén incluso subestimados, ya que se trata de empresas que se han interesado por una tecnología de optimización de recursos en Kubernetes. Por tanto, tienen un nivel de madurez superior a la media en tecnología de orquestación. ¿Y los demás? "Están luchando con las complejidades inducidas por la gestión de infraestructuras nativas de la nube y están repitiendo los mismos errores costosos que en 2022", estima el editor en Su informeSólo los megaclústeres (más de 30.000 CPU) obtienen resultados significativamente mejores, con una tasa de utilización mucho mayor (44%).

Instancias Spot Subutilizadas

Cast.ai identifica tres razones principales que llevan a los CIO a gastar de más en recursos para dar soporte a los clústeres de Kubernetes: el exceso de aprovisionamiento a nivel de clúster, por supuesto, pero también un margen de maniobra injustificado en las solicitudes de memoria y CPU para los pods (una configuración de la tecnología de orquestación) y la infrautilización de las instancias spot, vendidas por los proveedores de la nube. En el caso de Google, a esto se suma el bajo uso de instancias personalizadas. Esta dificultad para optimizar el gasto en los clústeres de Kubernetes se produce en un contexto que es en sí mismo altamente inflacionario: según Cast.ai, el precio de las instancias spot se ha disparado una media del 23% entre 2022 y 2023 en las regiones de nube de Estados Unidos, aunque su coste sigue siendo muy inferior al de los servicios estándar (de media, 1,8 dólares por hora y por CPU, frente a los 6,7 dólares de una instancia bajo demanda).

Según la firma de investigación Gartner, se espera que el gasto global en nube pública crezca un 20,4% en 2024 a 679 mil millones de dólares desde 564 mil millones de dólares en 2023.