Optimización de costos en pipelines de datos en GCP

Daniel González

Trabajar con grandes volúmenes de datos en la nube es parte del día a día de cualquier Data Engineer o Data Architect. Pero una de las preguntas que siempre surgen es: ¿estamos gastando de más en nuestros pipelines de datos en Google Cloud Platform (GCP)? Muchas veces nos enfocamos en que todo funcione bien y escale correctamente, pero cuando llega la factura, nos damos cuenta de que hay margen para optimizar costos.

Algo que he aprendido con el tiempo es que una buena estrategia de optimización empieza por entender cómo estamos almacenando y procesando los datos. Por ejemplo, en BigQuery, si no usamos particiones o clustering, terminamos escaneando más datos de los necesarios y pagando de más. Además, muchas veces subimos todo a BigQuery cuando podríamos usar tablas externas en Cloud Storage y solo consultar lo que realmente necesitamos.

Dataflow es otro servicio que puede sorprenderte con su costo si no lo configuras bien. Es tentador dejar que escale libremente, pero eso puede llevar a un uso excesivo de recursos. Una buena práctica es ajustar el número de workers y aprovechar el pricing por segundo para pagar solo lo justo. También activar Shuffle Service en ciertos casos puede mejorar el rendimiento sin que el costo se dispare.

En cuanto al almacenamiento, Cloud Storage tiene varias clases y elegir la incorrecta es un error común. No todos los datos necesitan estar en Standard Storage. Si los accedes poco, usar Nearline o Coldline reduce los costos. Y si automatizas la migración de datos con lifecycle management, ni siquiera tienes que preocuparte por moverlos manualmente.

Otro punto clave es Cloud Composer. Es una gran herramienta para orquestar pipelines, pero si tienes DAGs innecesarios ejecutándose o lo despliegas en una región cara, la factura puede subir bastante. Reducir tareas innecesarias y elegir bien la zona de despliegue puede marcar la diferencia.

Con Cloud Run y Cloud Functions, el problema muchas veces no es el servicio en sí, sino cómo lo configuramos. Asignar más memoria de la necesaria o dejar tiempos de espera muy altos puede hacer que pagues de más sin darte cuenta. Para trabajos por lotes, Cloud Run Jobs suele ser mejor opción que un servicio en ejecución continua.

Al final del día, la clave está en monitorear y ajustar. GCP tiene herramientas como Cloud Monitoring y alertas de facturación que pueden ayudarte a detectar gastos inesperados antes de que se conviertan en un problema. Configurar alertas de presupuesto y revisar periódicamente los costos es una práctica que cualquier equipo debería seguir.

Optimizar costos en GCP no es solo recortar gastos, sino hacer un uso más eficiente de los recursos. Si lo hacemos bien, podemos reducir costos sin comprometer el rendimiento.