Framework de Automatización FinOps: Mejorando la eficiencia de Costos en Despliegues de Cloud

Abstract

Este Trabajo Fin de Máster (TFM) presenta el desarrollo de un framework de automatización FinOps para optimizar la eficiencia de costos en despliegues de infraestructura cloud. La solución propuesta aborda la creciente necesidad de las organizaciones de gestionar de manera eficiente y rentable sus recursos en la nube, alineando el gasto tecnológico con los objetivos de negocio. El framework desarrollado se basa en la integración de varias tecnologías clave: • Terraform para la definición y despliegue automatizado de infraestructura como código (IaC). • Azure para el aprovisionamiento de recursos cloud, incluyendo Virtual Ma chine Scale Sets, redes virtuales y servicios de monitoreo. • GitHub Actions para la implementación de flujos de trabajo de integración y despliegue continuo (CI/CD). La solución permite el escalado dinámico de recursos basado en métricas internas y consideraciones financieras, utilizando Azure Monitor para la recolección de datos y Azure Functions para la ejecución de acciones automatizadas. El framework desarrollado permite la creación de un modelo de optimización que considera variables técnicas como el uso de CPU y memoria, así como parámetros financieros definidos por la organización. Esto favorece el ajuste de infraestructura de forma proactiva, maximizando la eficiencia operativa y minimizando costos innecesarios. Este trabajo contribuye al campo emergente de FinOps, ofreciendo una solución práctica y escalable para organizaciones que buscan optimizar sus operaciones en la nube. El framework desarrollado sienta las bases para futuras investigaciones en la automatización de la gestión financiera de infraestructuras cloud.This Master’s Thesis (TFM) presents the development of a FinOps automation framework to optimize cost efficiency in cloud infrastructure deployments. The proposed solution addresses the growing need for organizations to efficiently and cost-effectively manage their cloud resources, aligning technological spending with business objectives. The developed framework is based on the integration of several key technologies: • Terraform for the definition and automated deployment of infrastructure as code (IaC). • Azure for the provisioning of cloud resources, including Virtual Machine Scale Sets, virtual networks, and monitoring services. • GitHub Actions for implementing continuous integration and continuous de ployment (CI/CD) workflows. The solution enables the dynamic scaling of resources based on internal metrics and financial considerations, using Azure Monitor for data collection and Azure Functions for executing automated actions. The developed framework allows for the creation of an optimization model that considers technical variables such as CPU and memory usage, as well as financial parameters defined by the organization. This facilitates proactive infrastructure adjustments, maximizing operational efficiency and minimizing unnecessary costs. This work contributes to the emerging field of FinOps, offering a practical and scalable solution for organizations seeking to optimize their cloud operations. The developed framework lays the groundwork for future research in the automation of financial management for cloud infrastructures.