Azure Reserved Instances y Savings Plans: maximiza ahorros

Resumen

Reserved Instances (RI) y Savings Plans pueden reducir costes Azure hasta 72% vs pay-as-you-go. En este post verás cuándo usar cada uno, cómo calcular ROI, y estrategias para maximizar ahorros sin perder flexibilidad.

¿Qué son y cuál elegir?

Reserved Instances (RI)

Compromiso: Pagas por adelantado 1 o 3 años de una SKU específica en una región específica.

Ahorro: - 1 año: ~40% - 3 años: ~62%

Aplica a: - VMs (Compute) - SQL Database - Cosmos DB - Synapse Analytics - Redis Cache - App Service (Isolated tier)

Savings Plans

Compromiso: Pagas cantidad fija $/hora durante 1 o 3 años, sin especificar SKU ni región.

Ahorro: - 1 año: ~35% - 3 años: ~55%

Aplica a: - Compute (VMs, Container Instances, Functions Premium) - Más flexible que RI (puedes cambiar VM size, region, OS)

Comparison matrix

Característica	Reserved Instances	Savings Plans
Ahorro máximo	72%	65%
Flexibilidad	Baja (SKU+region fijos)	Alta (cualquier VM size/region)
Cambio de SKU	Solo dentro de misma familia	✅ Cualquier SKU
Cambio de región	❌ No permitido	✅ Permitido
Exchange/refund	Sí, con penalties	Limitado
Mejor para	Workloads 100% estables	Workloads flexibles

Cuándo usar Reserved Instances

Análisis previo: identificar candidatos

#!/bin/bash
# Script: find-ri-candidates.sh
# Encuentra VMs corriendo 24/7 últimos 90 días

SUBSCRIPTION_ID=$(az account show --query id -o tsv)
START_DATE=$(date -d '90 days ago' +%Y-%m-%dT00:00:00Z)
END_DATE=$(date +%Y-%m-%dT23:59:59Z)

echo "Analyzing VMs for RI candidates..."

# Get all VMs
VMS=$(az vm list --query "[].{Name:name, RG:resourceGroup, Size:hardwareProfile.vmSize, Location:location}" -o json)

# Check uptime for each VM
echo "$VMS" | jq -r '.[] | "\(.Name),\(.RG),\(.Size),\(.Location)"' | while IFS=, read -r name rg size location; do
    # Query Azure Monitor for uptime
    RESOURCE_ID="/subscriptions/$SUBSCRIPTION_ID/resourceGroups/$rg/providers/Microsoft.Compute/virtualMachines/$name"

    UPTIME=$(az monitor metrics list \
        --resource "$RESOURCE_ID" \
        --metric "Percentage CPU" \
        --start-time "$START_DATE" \
        --end-time "$END_DATE" \
        --interval PT1H \
        --query "value[0].timeseries[0].data | length(@)" \
        --output tsv 2>/dev/null)

    # Si tiene >2000 horas de uptime en 90 días (~92% uptime), es candidato
    if [ "$UPTIME" -gt 2000 ]; then
        echo "✅ RI Candidate: $name ($size) in $location - Uptime: ${UPTIME}h"
    fi
done

Output ejemplo:

✅ RI Candidate: vm-prod-web01 (Standard_D4s_v5) in westeurope - Uptime: 2145h
✅ RI Candidate: vm-prod-db01 (Standard_E8s_v5) in westeurope - Uptime: 2160h
✅ RI Candidate: vm-prod-api01 (Standard_D2s_v5) in westeurope - Uptime: 2140h

Calcular ROI de Reserved Instance

Ejemplo VM Standard_D4s_v5:

# Cálculo de ahorro
VM_SIZE = "Standard_D4s_v5"
REGION = "West Europe"
QUANTITY = 2  # 2 VMs

# Pricing (ejemplo, verificar en Azure Pricing Calculator)
PAYG_HOURLY = 0.192  # $/hora pay-as-you-go
RI_1Y_HOURLY = 0.116  # $/hora con RI 1 año
RI_3Y_HOURLY = 0.073  # $/hora con RI 3 años

HOURS_YEAR = 8760

# Coste anual pay-as-you-go
payg_annual = PAYG_HOURLY * HOURS_YEAR * QUANTITY
print(f"Pay-as-you-go: ${payg_annual:,.0f}/year")

# Coste con RI 1 año
ri_1y_annual = RI_1Y_HOURLY * HOURS_YEAR * QUANTITY
ri_1y_savings = payg_annual - ri_1y_annual
print(f"RI 1 year: ${ri_1y_annual:,.0f}/year (ahorro: ${ri_1y_savings:,.0f}, {ri_1y_savings/payg_annual*100:.0f}%)")

# Coste con RI 3 años
ri_3y_annual = RI_3Y_HOURLY * HOURS_YEAR * QUANTITY
ri_3y_savings = payg_annual - ri_3y_annual
print(f"RI 3 years: ${ri_3y_annual:,.0f}/year (ahorro: ${ri_3y_savings:,.0f}, {ri_3y_savings/payg_annual*100:.0f}%)")

# Break-even point
print(f"\nBreak-even 1Y RI: {HOURS_YEAR * (RI_1Y_HOURLY/PAYG_HOURLY):.0f} hours ({HOURS_YEAR * (RI_1Y_HOURLY/PAYG_HOURLY)/8760*365:.0f} days)")
print(f"Break-even 3Y RI: {HOURS_YEAR * (RI_3Y_HOURLY/PAYG_HOURLY)*3/3:.0f} hours ({HOURS_YEAR * (RI_3Y_HOURLY/PAYG_HOURLY)/8760*365:.0f} days)")

Output:

Pay-as-you-go: $3,363/year
RI 1 year: $2,033/year (ahorro: $1,330, 40%)
RI 3 years: $1,279/year (ahorro: $2,084, 62%)

Break-even 1Y RI: 5,292 hours (219 days)
Break-even 3Y RI: 3,331 hours (138 days)

Conclusión: Si la VM va a correr >220 días/año, RI 1 año vale la pena. Si >138 días/año durante 3 años, RI 3 años es mejor.

Comprar Reserved Instances

Desde Azure Portal

Portal → Reservations → Purchase
Seleccionar:
Product: Virtual Machines
Region: West Europe
VM size: Standard_D4s_v5
Term: 3 years
Billing: Upfront (cheaper) o Monthly
Quantity: 2
Review + Purchase

Desde Azure CLI

# Comprar RI para VMs
az reservations reservation-order purchase \
  --reservation-order-id $(uuidgen) \
  --sku-name Standard_D4s_v5 \
  --location westeurope \
  --quantity 2 \
  --term P3Y \  # P1Y para 1 año, P3Y para 3 años
  --billing-plan Upfront \
  --display-name "RI Production VMs 3Y" \
  --applied-scope-type Shared  # o Single/ResourceGroup

# Ver RIs activas
az reservations reservation-order list \
  --query "[].{Name:displayName, Term:term, Quantity:quantity, State:provisioningState}" \
  --output table

Scope de aplicación

Opciones:

Shared: Aplica a cualquier recurso matching en toda la subscription
Single subscription: Solo aplica a recursos en 1 subscription específica
Resource group: Solo aplica a recursos en 1 RG específico
Management group: Aplica a subscriptions dentro de un management group

Recomendación: Usar Shared para máxima flexibilidad (puedes cambiar después si necesario).

Comprar Savings Plans

Análisis de elegibilidad

# Ver beneficio potencial de Savings Plan
az consumption reservation-recommendation list \
  --scope "/subscriptions/$SUBSCRIPTION_ID" \
  --term P3Y \
  --look-back-period Last30Days \
  --query "[].{Savings:totalRecommendedQuantity, MonthlySavings:recommendedQuantity}" \
  --output table

Compra

# Comprar Savings Plan (Compute)
az consumption savings-plan purchase \
  --savings-plan-order-id $(uuidgen) \
  --sku-name Compute_Savings_Plan \
  --term P3Y \
  --billing-plan Monthly \
  --commitment-amount 100 \  # $100/hour commitment
  --display-name "Compute Savings Plan 3Y $100/h" \
  --applied-scope-type Shared

# Ver Savings Plans activos
az consumption savings-plan list \
  --query "[].{Name:displayName, Commitment:commitment.amount, Utilization:utilization.aggregates[0].value}" \
  --output table

Calcular commitment óptimo

Fórmula:

Hourly Commitment = Current Average Hourly Spend × Desired Coverage %

Ejemplo:

# Análisis de uso últimos 30 días
import pandas as pd

# Data de Cost Management export
df = pd.read_csv("cost-analysis-30days.csv")
compute_costs = df[df['ServiceName'].str.contains('Virtual Machines|Container')]

# Promedio horario
avg_hourly = compute_costs['Cost'].sum() / (30 * 24)
print(f"Average hourly compute: ${avg_hourly:.2f}/hour")

# Savings Plan para cubrir 70% del uso (conservador)
sp_commitment = avg_hourly * 0.70
print(f"Recommended SP commitment: ${sp_commitment:.2f}/hour")

# Ahorro proyectado (asumiendo 55% discount en cobertura)
annual_savings = sp_commitment * 8760 * 0.55
print(f"Projected annual savings: ${annual_savings:,.0f}")

Estrategias avanzadas

1. Hybrid: RI + Savings Plan

Escenario:

Workload estable: SQL Database, Storage → RI (máximo ahorro)
Workload flexible: VMs que cambian size/region → Savings Plan
Workload esporádico: Dev/Test → Pay-as-you-go

Total compute: $10,000/month
├─ $4,000 (40%) → RI para SQL/Storage (62% discount)
├─ $4,000 (40%) → Savings Plan para VMs (55% discount)
└─ $2,000 (20%) → PAYG para dev/test

Ahorro total: ~50% ($5,000/month)

2. Exchange RI cuando cambias arquitectura

Ejemplo: Migras de VMs a AKS:

# Exchange RI de VMs por RI de AKS
az reservations reservation update \
  --reservation-order-id $ORDER_ID \
  --reservation-id $RESERVATION_ID \
  --applied-scope-type Shared \
  --instance-flexibility On  # Permite usar RI en diferentes VM sizes dentro de familia

Limitaciones:

Solo exchange dentro de misma categoría (Compute → Compute)
Penalties si reduces commitment
1 exchange gratis, siguientes tienen fees

3. RI Pooling (multi-subscription)

# Crear management group
az account management-group create \
  --name mg-production \
  --display-name "Production Subscriptions"

# Agregar subscriptions al MG
az account management-group subscription add \
  --name mg-production \
  --subscription sub-prod-01

az account management-group subscription add \
  --name mg-production \
  --subscription sub-prod-02

# Comprar RI con scope Management Group
az reservations reservation-order purchase \
  --reservation-order-id $(uuidgen) \
  --sku-name Standard_D4s_v5 \
  --location westeurope \
  --quantity 10 \
  --term P3Y \
  --applied-scope-type ManagementGroup \
  --management-group-id mg-production

Ventaja: RI se comparte entre todas las subscriptions del MG, maximizando utilización.

Monitoring y optimización

Dashboard de utilización

// Query en Cost Management
ReservationDetails
| where TimeGenerated > ago(30d)
| summarize 
    UsedHours = sum(UsedQuantity),
    UnusedHours = sum(ReservedQuantity - UsedQuantity),
    UtilizationRate = avg(UsedQuantity / ReservedQuantity * 100)
  by ReservationOrderId, ReservationName
| order by UtilizationRate asc

Target: Utilization > 80%

Alertas de baja utilización

# Alerta si RI utilization < 70%
az monitor metrics alert create \
  --name alert-low-ri-utilization \
  --resource-group rg-monitoring \
  --scopes "/subscriptions/$SUB_ID/providers/Microsoft.Capacity/reservationOrders/$ORDER_ID" \
  --condition "avg ReservationUtilization < 70" \
  --window-size 7d \
  --evaluation-frequency 1d \
  --action ag-finops-team \
  --description "RI utilization below 70% for 7 days"

Recomendaciones automáticas Azure Advisor

# Ver recomendaciones de RI/Savings Plan
az advisor recommendation list \
  --category Cost \
  --query "[?contains(shortDescription.problem, 'reservation') || contains(shortDescription.problem, 'savings')].{Type:recommendationType, Savings:extendedProperties.annualSavingsAmount, Description:shortDescription.problem}" \
  --output table

Buenas prácticas

1. Start small (1 año primero)

Razón: Commitments 3 años son rígidos. Si arquitectura cambia (VM → Serverless), pierdes flexibilidad.

Estrategia:

Año 1: Comprar RI 1 año para 50% del workload estable
Año 2: Si workload sigue estable, comprar RI 3 años
Año 3: Optimizar mix RI/Savings Plan según evolución arquitectura

2. Revisión trimestral

Checklist:

RI utilization > 80%? (si no, exchange o sell)
Nuevos workloads elegibles para RI/SP?
Arquitectura cambió? (migrar de RI a SP)
Expirations próximas? (renovar 30 días antes)
Savings Plan covering suficiente?

3. Combinar con Azure Hybrid Benefit

Doble ahorro:

Base cost: $1,000/month (VM Windows + SQL)
├─ Azure Hybrid Benefit: -$400 (40%) → $600
└─ Reserved Instance 3Y: -$360 (60% of $600) → $240

Total ahorro: 76% ($760/month)

# Habilitar Azure Hybrid Benefit
az vm update \
  --resource-group rg-prod \
  --name vm-prod-sql \
  --license-type Windows_Server

az sql db update \
  --resource-group rg-prod \
  --server sql-prod \
  --name db-production \
  --license-type BasePrice  # Usar licencia on-prem

4. Documentar decisiones

Template:

## RI Purchase Decision - 2025-08-01

**Workload:** Production SQL Database
**Current cost:** $500/month PAYG
**Commitment:** 3 years RI
**Expected savings:** $180/month (36%)
**Break-even:** 20 months
**Risk assessment:** LOW - workload stable 24/7 últimos 2 años
**Approval:** FinOps team + CTO
**Review date:** 2026-02-01 (6 months)

Casos de uso reales

Startup → Enterprise

Fase 1 (Startup): Pay-as-you-go (flexibilidad máxima) Fase 2 (Growth): Savings Plan 1Y para 30% workload (balance ahorro/flexibilidad) Fase 3 (Enterprise): RI 3Y para 60% workload + SP para resto

Seasonal business (e-commerce)

Problema: Black Friday requiere 10x capacity, resto del año 1x.

Solución:

Capacity base (1x, 365 días): RI 3Y (máximo ahorro)
Capacity peak (9x, 60 días): Spot VMs (90% descuento vs PAYG)
Capacity buffer: Savings Plan 1Y

Multi-cloud strategy

Si usas Azure + AWS:

Azure: RI para workloads críticos (mejor soporte)
AWS: Compute Savings Plan (más flexible para experimentar)

Evitar: Comprar RI en ambos clouds para mismo workload (lock-in excesivo)

Troubleshooting

RI no se aplica

Causas comunes:

Scope incorrecto: RI comprada en subscription A, VM en subscription B
Region mismatch: RI en West Europe, VM en North Europe
VM size mismatch: RI para Standard_D4s_v5, VM es Standard_D4as_v5
Instance flexibility OFF: RI solo aplica a size exacto

Fix:

# Verificar RI properties
az reservations reservation show \
  --reservation-order-id $ORDER_ID \
  --reservation-id $RESERVATION_ID \
  --query "{Scope:properties.appliedScopeType, SKU:sku.name, Flexibility:properties.instanceFlexibility}"

# Cambiar scope a Shared
az reservations reservation update \
  --reservation-order-id $ORDER_ID \
  --reservation-id $RESERVATION_ID \
  --applied-scope-type Shared

Herramientas útiles

Azure Pricing Calculator: Comparar PAYG vs RI vs SP
Azure Cost Management: Ver utilization de RIs
Azure Advisor: Recomendaciones automáticas
Reservations API: Automatizar compra/exchange
PowerBI Cost Management Connector: Dashboards custom