Liaison Education
Tecnología para educación superior. skie redujo sus costos de AWS en $1.8M al año sin sacrificar rendimiento ni escalabilidad.
Lee el caso de Liaison Education →Sage para Azure
Redimensionamiento y reservas, decididos en conjunto
Sage es el motor de optimización de costos de skie para Azure. Cada ejecución devuelve dos cosas a la vez: qué tamaño deberían tener tus recursos y qué reservas conviene mantener. Se producen juntas porque decidir una por separado hace que la otra salga mal.
Los clientes de Sage suelen reducir su gasto en nube entre un 25 y un 50%. En toda nuestra base de clientes con Sage durante 2025, el gasto real en nube bajó un 41% en promedio frente a su nivel de gasto previo a la optimización.
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Una ejecución, dos tipos de decisión
Las herramientas de optimización suelen separar el redimensionamiento de la compra de compromisos, y así es como terminas recibiendo la indicación de redimensionar una máquina virtual que una reserva ya está pagando. Una ejecución de Sage en Azure devuelve ambos conjuntos de recomendaciones lado a lado, y cada redimensionamiento propuesto lleva la cobertura de reserva de la máquina a la que se aplica.
- Resultado 1
Redimensionamiento
Por máquina: tamaño actual y tamaño propuesto, suscripción, ubicación y un puntaje de eficiencia antes y después.
- Resultado 2
Decisiones de reserva
Qué compromisos agregar, presentados como nuevas compras por región y serie, valorizados contra la huella posterior al redimensionamiento.
- Común
Cobertura en cada fila
Cada propuesta de redimensionamiento muestra qué cubre actualmente a la máquina, de modo que nunca se recomienda un cambio sin ver el compromiso que lo está pagando.
- Común
Qué dejar como está
Los recursos que el optimizador decidió no tocar se marcan de forma explícita en vez de salir de la lista, así ves que se consideró todo el entorno.
Qué entrega una ejecución
Cada optimización informa la posición de costo antes y después, desglosada por cómo estás pagando y no solo por cuánto.
| Se informa | Detalle |
|---|---|
| Ahorro proyectado | Mensual y anualizado, con la variación porcentual frente al gasto actual |
| Costo desglosado por tipo de compromiso | Costo mensual actual y optimizado dividido entre reservado y pago por uso, para ver el gasto pasando de uno a otro y no solo la cifra neta |
| Cantidad accionable | Cuántos de los recursos analizados tienen una recomendación que vale la pena ejecutar, sobre el total examinado |
| Flujo de reservas | Adónde iría el nuevo compromiso, por región y serie de máquina |
| Historial de ejecuciones | Cada ejecución guardada y fechada, con los análisis de más de treinta días marcados como desactualizados, más exportación a CSV de cualquier conjunto de recomendaciones |
¿Qué servicios de Azure cubre Sage?
La optimización se ejecuta sobre máquinas virtuales, bases de datos SQL y discos administrados. La visibilidad y la atribución de gasto abarcan el entorno completo.
| Servicio | Profundidad | Qué hace Sage |
|---|---|---|
| Máquinas virtuales | Optimizado | Redimensionamiento con puntaje de eficiencia, más decisiones de reserva en la misma ejecución |
| Bases de datos SQL | Optimizado | Redimensionamiento y planificación de reservas, incluidas las managed instances |
| Discos administrados | Optimizado | Dimensionamiento de discos y optimización de nivel, con inventario de snapshots |
| VM scale sets | Visibilidad | Inventario de scale sets y sus instancias, con atribución de gasto |
| Reservas y savings plans | Visibilidad | Inventario completo de lo que tienes, con reporte de gasto en reservas |
| Cuentas de almacenamiento, balanceadores de carga | Visibilidad | Inventario y atribución de gasto |
Entender adónde va el gasto en Azure
La facturación de Azure se informa por medidor y no por servicio, y esa es buena parte del motivo por el que los costos de Azure son más difíciles de atribuir que los de AWS. Sage informa el gasto tal como Azure lo factura y, encima de eso, agrega las vistas que necesitas.
Por medidorGasto por categoría y subcategoría de medidor, a lo largo de dieciocho meses
Por ubicaciónDistribución regional del gasto entre suscripciones
Por grupoAtribución por grupo de recursos para chargeback y showback
Por compromisoUna vista aparte del gasto en reservas, separada del bajo demanda
Preguntas frecuentes
¿Sage me va a decir que redimensione una máquina que ya cubre una reserva?
No. Cada fila de redimensionamiento lleva la cobertura de reserva de la máquina a la que se aplica, y las decisiones de reserva se producen en la misma ejecución que las recomendaciones de tamaño, no por separado.
¿Cómo decide Sage qué dejar como está?
Los recursos que el optimizador examinó pero decidió no cambiar quedan marcados como sin cambio y permanecen en la lista. Así ves que se consideró todo el entorno y no solo las partes con una recomendación asociada.
¿Qué es un puntaje de eficiencia?
Una medida de qué tan bien se ajusta el tamaño de una máquina a su carga de trabajo real, informada antes y después del cambio propuesto para que la mejora se vea recurso por recurso.
¿Puedo exportar las recomendaciones?
Sí. Cualquier conjunto de recomendaciones se puede exportar a CSV, y cada ejecución se guarda con su fecha para poder comparar planes en el tiempo.
¿En qué se diferencia de Sage for AWS?
El producto de AWS resuelve los compromisos de EC2, ECS y EKS en un solo portafolio, porque los Savings Plans se comparten entre ellos, y puede aplicar por ti los cambios aprobados durante una ventana de parcheo. En Azure, el redimensionamiento y las decisiones de reserva se producen en conjunto por servicio. Consulta Sage for AWS para conocer ese lado de la plataforma.
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Una evaluación gratuita se ejecuta sobre tu consumo real y devuelve las mismas recomendaciones de redimensionamiento y decisiones de reserva que describe esta página.
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