# COST 6. ¿Cómo cumple los objetivos de costos cuando selecciona el tipo, el tamaño y el número de recursos?
Compruebe que elija el tamaño y el número de recursos apropiados para la tarea en cuestión. Al seleccionar el tipo, el tamaño y el número más rentables, minimiza el desperdicio.
**Topics**
+ [COST06-BP01 Modelado de costos](cost_type_size_number_resources_cost_modeling.md)
+ [COST06-BP02 Selección del tipo, tamaño y número de recursos en función de los datos](cost_type_size_number_resources_data.md)
+ [COST06-BP03 Selección automática del tipo, tamaño y número de recursos en función de las métricas](cost_type_size_number_resources_metrics.md)
+ [COST06-BP04 Consideración del uso de los recursos compartidos](cost_type_size_number_resources_shared.md)
# COST06-BP01 Modelado de costos
Identifique los requisitos de la organización (como las necesidades empresariales y los compromisos existentes) y lleve a cabo un modelado de costos (costos generales) de la carga de trabajo y de cada uno de sus componentes. Lleve a cabo actividades de referencia para la carga de trabajo bajo diferentes cargas previstas y compare los costos. El esfuerzo para llevar a cabo el modelado debería reflejar la ventaja potencial. Por ejemplo, el tiempo dedicado debe ser proporcional al costo del componente.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** alto
## Guía para la implementación
Lleve a cabo la creación de modelos de costos para la carga de trabajo y cada uno de sus componentes para comprender el equilibrio entre los recursos. Busque el tamaño adecuado para cada recurso de la carga de trabajo según un determinado nivel de rendimiento. Comprender las consideraciones de costos puede servir de base al caso empresarial de su organización y al proceso de toma de decisiones cuando se evalúen los resultados de obtención de valor para la implementación planificada de la carga de trabajo.
Lleve a cabo actividades de referencia para la carga de trabajo bajo diferentes cargas previstas y compare los costos. El esfuerzo de creación de modelos debe reflejar los posibles beneficios; por ejemplo, el tiempo dedicado es proporcional al costo de los componentes o al ahorro previsto. Para conocer las mejores prácticas, consulte la [sección de revisión del pilar de eficiencia de rendimiento del Marco de AWS Well-Architected](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/performance-efficiency-pillar/review.html).
Por ejemplo, para crear modelos de costos para una carga de trabajo compuesta por recursos informáticos, [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) puede ayudar a modelar los costos de las cargas de trabajo en ejecución. Proporciona recomendaciones de tamaño ideal para los recursos de computación en función del historial de uso. Asegúrese de que se implementen agentes de CloudWatch en las instancias de Amazon EC2 para recopilar métricas de memoria que le ayuden con recomendaciones más precisas en AWS Compute Optimizer. Se trata del origen de datos ideal para los recursos de computación porque es un servicio gratuito que usa el machine learning para llevar a cabo numerosas recomendaciones en función de los niveles de riesgo.
Hay [varios servicios](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-right-sizing/identifying-opportunities-to-right-size.html) que puede utilizar con registros personalizados como orígenes de datos para el dimensionamiento correcto de las operaciones de otros servicios y componentes de la carga de trabajo como [AWS Trusted Advisor](https://aws.amazon.com/premiumsupport/technology/trusted-advisor/), [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/) y [Registros de Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html). AWS Trusted Advisor comprueba los recursos y marca los que se utilizan poco, lo que puede ayudarle a dimensionar correctamente sus recursos y a crear modelos de costos.
Estas son recomendaciones de datos y métricas de creación de modelos de costos:
+ La supervisión debe reflejar fielmente la experiencia del usuario. Seleccione la granularidad correcta del periodo y elija cuidadosamente el percentil 99 o el percentil máximo en lugar del promedio.
+ Seleccione el nivel de detalle correcto para el periodo de análisis necesario a fin de cubrir cualquier ciclo de carga de trabajo. Por ejemplo, si se lleva a cabo un análisis de dos semanas, es posible que esté pasando por alto un ciclo mensual de alto uso, lo que podría generar un aprovisionamiento insuficiente.
+ Elija los servicios de AWS adecuados para la carga de trabajo prevista; para ello, tenga en cuenta sus compromisos existentes, los modelos de precios seleccionados para otras cargas de trabajo y la capacidad de innovar más rápidamente y centrarse en el valor empresarial principal.
**Pasos para la implementación **
+ ** Modelado de costos:** implemente la carga de trabajo o una prueba de concepto en una cuenta separada con los tipos y tamaños de recurso específicos de la prueba. Ejecute la carga de trabajo con los datos de la prueba y registre los resultados de la salida, así como los datos de costos del momento en que se ejecutó la prueba. Después, vuelva a implementar la carga de trabajo o cambie los tipos y tamaños de recurso y vuelva a ejecutar la prueba. Incluya las tarifas de licencia de cualquier producto que pueda utilizar con estos recursos y los costos estimados de las operaciones (mano de obra o ingenieros) para implementar y administrar estos recursos durante la creación del modelado de costos. Considere el modelado de costos para un periodo (por hora, por día, por mes, por año o por trienio).
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [ Identificación de oportunidades para ajustar el tamaño ](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-right-sizing/identifying-opportunities-to-right-size.html)
+ [Características de Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Cost Optimization: Amazon EC2 Right Sizing](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ce-rightsizing.html)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [ Calculadora de precios de AWS](https://calculator.aws/#/)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Creación de modelos de costos basado en datos](https://aws.amazon.com/blogs/mt/how-to-use-aws-well-architected-with-aws-trusted-advisor-to-achieve-data-driven-cost-optimization/)
+ [¿Cómo calculo el costo de las configuraciones planificadas de recursos de AWS?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/estimating-aws-resource-costs/)
+ [ Choose the right AWS tools ](https://www.learnaws.org/2019/09/27/choose-right-aws-tools/)
# COST06-BP02 Selección del tipo, tamaño y número de recursos en función de los datos
Seleccione el tamaño o tipo de recurso en función de los datos sobre las características de la carga de trabajo y de los recursos. Por ejemplo, computación, memoria, rendimiento o uso intensivo de escritura. Para llevar a cabo esta selección, suele utilizarse una versión anterior (en las instalaciones) de la carga de trabajo, la documentación u otras fuentes de información sobre la carga de trabajo.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** medio
## Guía para la implementación
Amazon EC2 ofrece una amplia selección de tipos de instancias con diferentes niveles de capacidad de CPU, memoria, almacenamiento y red para adaptarse a diferentes casos de uso. Estos tipos de instancias ofrecen diferentes combinaciones de capacidades de CPU, memoria, almacenamiento y red, lo que le proporciona versatilidad a la hora de seleccionar la combinación de recursos adecuada para sus proyectos. Cada tipo de instancia se ofrece en varios tamaños, de modo que puede ajustar sus recursos en función de las demandas de su carga de trabajo. Para determinar qué tipo de instancia necesita, recopile datos sobre los requisitos del sistema de la aplicación o el software que tiene pensado ejecutar en su instancia. Estos datos deben incluir lo siguiente:
+ Sistema operativo
+ Número de núcleos de CPU
+ Núcleos de GPU
+ Cantidad de memoria del sistema (RAM)
+ Tipo y espacio de almacenamiento
+ Requisitos de ancho de banda de la red
Identifique el propósito de los requisitos de computación y qué instancia se necesita y, a continuación, examine las distintas familias de instancias de Amazon EC2. Amazon ofrece las siguientes familias de tipos de instancias:
+ Uso general
+ Computación optimizada
+ Optimizada para memoria
+ Optimización de almacenamiento
+ Computación acelerada
+ Optimizadas para HPC
Para obtener información más profunda sobre los propósitos y casos de uso específicos que puede cumplir una familia de instancias concreta de Amazon EC2, consulte [Tipos de instancias de AWS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html).
La recopilación de requisitos del sistema es fundamental para seleccionar la familia de instancias y el tipo de instancia específicos que mejor se ajusten a sus necesidades. Los nombres de los tipos de instancias están compuestos por el nombre de la familia y el tamaño de la instancia. Por ejemplo, la instancia t2.micro pertenece a la familia T2 y tiene el tamaño micro.
Seleccione el tamaño o el tipo de recurso en función de las características de la carga de trabajo y de los recursos (por ejemplo: computación, memoria, rendimiento o uso intensivo de escritura). Para llevar a cabo esta selección, suele utilizarse la creación de modelos de costos, una versión anterior de la carga de trabajo (por ejemplo, una versión en las instalaciones), mediante documentación u otras fuentes de información sobre la carga de trabajo (documentos técnicos o soluciones publicadas). El uso de calculadoras de precios o herramientas de administración de costos de AWS puede ayudar a tomar decisiones informadas sobre los tipos, tamaños y configuraciones de las instancias.
### Pasos para la implementación
+ **Selección de los recursos en función de los datos:** utilice los datos de modelado de costos para seleccionar el nivel de uso previsto de la carga de trabajo y elija el tipo y el tamaño de los recursos especificados. En función de los datos del modelado de costos, determine el número de CPU virtuales, la memoria total (GiB), el volumen del almacén de instancias local (GB), los volúmenes de Amazon EBS y el nivel de rendimiento de la red, teniendo en cuenta la velocidad de transferencia de datos necesaria para la instancia. Haga siempre selecciones basadas en análisis detallados y datos precisos para optimizar el rendimiento al tiempo que administra los costos de forma eficaz.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [AWS Tipos de instancias](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [Características de Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Optimización de costos: Ajuste correcto del tamaño de EC2](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ce-rightsizing.html)
**Videos relacionados:**
+ [ Selecting the right Amazon EC2 instance for your workloads ](https://www.youtube.com/watch?v=q5Dn9gcmpJg)
+ [ Right size your service ](https://youtu.be/wcp1inFS78A)
**Ejemplos relacionados:**
+ [ It just got easier to discover and compare Amazon EC2 instance types ](https://aws.amazon.com/blogs/compute/it-just-got-easier-to-discover-and-compare-ec2-instance-types/)
# COST06-BP03 Selección automática del tipo, tamaño y número de recursos en función de las métricas
Use métricas de la carga de trabajo actual para seleccionar el tamaño y tipo correctos para optimizar el costo. Aprovisione de forma adecuada el rendimiento, el tamaño y el almacenamiento para los servicios de computación, almacenamiento, datos y redes. Esto puede hacerse con un bucle de retroalimentación, como el escalado automático, o mediante un código personalizado en la carga de trabajo.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** bajo
## Guía para la implementación
Cree un bucle de retroalimentación en la carga de trabajo que use métricas activas de la carga de trabajo en ejecución para hacer cambios en dicha carga de trabajo. Puede utilizar un servicio gestionado, por ejemplo [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/), que configure para que lleve a cabo las operaciones de dimensionamiento adecuadas. AWS también proporciona [API, SDK](https://aws.amazon.com/developer/tools/) y funciones que permiten modificar los recursos con un esfuerzo mínimo. Puede programar una carga de trabajo para que detenga e inicie una instancia de Amazon EC2 a fin de poder hacer un cambio en el tamaño o el tipo de instancia. Esto permite obtener el tamaño adecuado y, además, permite eliminar casi todo el costo operativo necesario para hacer el cambio.
Algunos servicios de AWS incluyen una selección automática de tipos o tamaños, como [Amazon Simple Storage Service Intelligent-Tiering](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2018/11/s3-intelligent-tiering/). Amazon S3 Intelligent-Tiering mueve automáticamente los datos entre dos niveles de acceso (frecuente y poco frecuente) en función de sus patrones de uso.
**Pasos para la implementación**
+ **Configuración de las métricas de la carga de trabajo para aumentar la observabilidad:** capture las métricas clave de la carga de trabajo. Estas métricas son indicativas de la experiencia del cliente, como el resultado de la carga de trabajo, y alinean las diferencias que hay entre los tipos y los tamaños de los recursos, como la CPU y el uso de memoria. En el caso del recurso de computación, analice los datos de rendimiento para determinar el tamaño adecuado de sus instancias de Amazon EC2. Identifique las instancias inactivas y las infrautilizadas. Las métricas clave que hay que tener en cuenta son el uso de la CPU y de la memoria (por ejemplo, el 40 % de uso de la CPU el 90 % del tiempo, como se explica en [Rightsizing with AWS Compute Optimizer and Memory Utilization Enabled](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/)). Identifique las instancias con un uso de CPU y de memoria máximos inferiores al 40 % durante un periodo de cuatro semanas. Estas son las instancias que hay que dimensionar correctamente para reducir costos. Para los recursos de almacenamiento como Amazon S3, puede utilizar la [Lente de almacenamiento de Amazon S3](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/amazon-s3-storage-lens/), que le permite ver 28 métricas de varias categorías por bucket y 14 días de datos históricos en el panel de control de forma predeterminada. Puede filtrar su panel de Lente de almacenamiento de Amazon S3 por resumen y optimización de costos o eventos para analizar métricas específicas.
+ **Consulta de las recomendaciones de ajuste de tamaño:** utilice las recomendaciones de ajuste de tamaño de AWS Compute Optimizer y la herramienta de ajuste de tamaño de Amazon EC2 de la consola de gestión de costos, o revise el tamaño correcto de sus recursos para hacer ajustes en su carga de trabajo de AWS Trusted Advisor. Es importante utilizar las [herramientas adecuadas](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-right-sizing/identifying-opportunities-to-right-size.html) a la hora de dimensionar los distintos recursos y seguir las [pautas de dimensionamiento](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-right-sizing/identifying-opportunities-to-right-size.html) correctas, ya sea una instancia de Amazon EC2, clases de almacenamiento de AWS o tipos de instancias de Amazon RDS. En el caso de los recursos de almacenamiento, puede utilizar la Lente de almacenamiento de Amazon S3, que le ofrece visibilidad sobre el uso del almacenamiento de objetos, las tendencias de actividad y le proporciona recomendaciones prácticas para optimizar los costos y aplicar las prácticas recomendadas de protección de datos. Con las recomendaciones contextuales que la [Lente de almacenamiento de Amazon S3](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/amazon-s3-storage-lens/) obtiene del análisis de las métricas de su organización, puede tomar medidas inmediatas para optimizar su almacenamiento.
+ **Selección automática del tipo y el tamaño del recurso en función de las métricas:** utilice las métricas de la carga de trabajo para seleccionar los recursos de la carga de trabajo de forma manual o automática. En el caso de los recursos de computación, configurar AWS Auto Scaling o implementar el código en su aplicación puede reducir el esfuerzo necesario si deben hacerse cambios frecuentes, y así podrá implementar cambios potenciales antes que con el proceso manual. Puede lanzar y escalar automáticamente una flota de instancias en diferido e instancias de spot en un solo grupo de Auto Scaling. Además de los descuentos relacionados con las instancias de spot, puede utilizar instancias reservadas o un Savings Plan para conseguir mejores precios de los habituales en las instancias en diferido. Todos estos factores combinados le ayudarán a optimizar el ahorro de costos de las instancias de Amazon EC2 y a determinar la escala y el rendimiento que desea para su aplicación. También puede utilizar una estrategia de [selección de tipo de instancia basada en atributos (ABS)](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html) en los [grupos de escalado automático (ASG)](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html), lo que le permite expresar sus requisitos de instancia como un conjunto de atributos, como, por ejemplo, vCPU, memoria y almacenamiento. Puede utilizar automáticamente los tipos de instancia de nueva generación cuando se lancen y acceder a una gama más amplia de capacidad con las instancias de spot de Amazon EC2. Flota de Amazon EC2 y Amazon EC2 Auto Scaling seleccionan y lanzan instancias que se ajusten a los atributos especificados, por lo que no es necesario elegir manualmente los tipos de instancia. En cuanto a los recursos de almacenamiento, puede utilizar las características [Amazon S3 Intelligent-Tiering](https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/intelligent-tiering/) y [Amazon EFS Infrequent Access](https://aws.amazon.com/efs/features/infrequent-access/), que le permiten seleccionar automáticamente las clases de almacenamiento que ofrecen ahorros automáticos en los costos de almacenamiento cuando cambian los patrones de acceso a los datos, sin que ello afecte al rendimiento ni a la sobrecarga operativa.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [Tamaño correcto de AWS](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-optimization/right-sizing/)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Características de Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Configuración inicial de CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/GettingSetup.html)
+ [Publicar métricas personalizadas de CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/publishingMetrics.html)
+ [Getting Started with Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/GettingStartedTutorial.html)
+ [Amazon S3 Storage Lens](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/amazon-s3-storage-lens/)
+ [Amazon S3 Intelligent-Tiering](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2018/11/s3-intelligent-tiering/)
+ [Amazon EFS Infrequent Access](https://aws.amazon.com/efs/features/infrequent-access/)
+ [Launch an Amazon EC2 Instance Using the SDK](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/v2/developer-guide/run-instance.html)
**Videos relacionados:**
+ [Right Size Your Services](https://www.youtube.com/watch?v=wcp1inFS78A)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Attribute based Instance Type Selection for Auto Scaling for Amazon EC2 Fleet](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-attribute-based-instance-type-selection-for-ec2-auto-scaling-and-ec2-fleet/)
+ [Optimizing Amazon Elastic Container Service for cost using scheduled scaling ](https://aws.amazon.com/blogs/containers/optimizing-amazon-elastic-container-service-for-cost-using-scheduled-scaling/)
+ [Predictive scaling with Amazon EC2 Auto Scaling](https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-native-support-for-predictive-scaling-with-amazon-ec2-auto-scaling/)
+ [Optimice los costos y obtenga visibilidad sobre el uso gracias a la Lente de almacenamiento de Amazon S3](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/amazon-s3-storage-lens/)
# COST06-BP04 Consideración del uso de los recursos compartidos
En el caso de los servicios ya implementados en la organización para varias unidades de negocio, plantéese la posibilidad de usar los recursos compartidos para aumentar su uso y reducir el costo total de propiedad (TCO). El uso de recursos compartidos puede ser una opción rentable para centralizar la administración y los costos mediante el uso de las soluciones existentes, el uso compartido de componentes o ambas opciones. Administre funciones comunes, como la supervisión, las copias de seguridad y la conectividad, ya sea dentro de los límites de una cuenta o en una cuenta dedicada. También puede reducir los costos mediante la implementación de la estandarización y la reducción de la duplicación y la complejidad.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** medio
## Guía para la implementación
Cuando varias cargas de trabajo provoquen la misma función, utilice las soluciones existentes y los componentes compartidos para mejorar la administración y optimizar los costos. Considere la posibilidad de utilizar los recursos existentes (especialmente los compartidos), como, por ejemplo, los servidores de bases de datos o los servicios de directorio que no sean de producción, para reducir los costos de la nube. Para ello, siga las directrices indicadas en las prácticas recomendadas de seguridad y las normativas de la organización. Para generar valor y lograr un nivel de eficiencia de forma óptima, es fundamental volver a asignar los costos (mediante el análisis y los reintegros) a las áreas pertinentes de la empresa que impulsan el uso de recursos.
El *análisis* se refiere a los informes que desglosan los costos de la nube en categorías atribuibles, como consumidores, unidades de negocio, cuentas de contabilidad general u otras entidades responsables. El objetivo del análisis es mostrar a los equipos, las unidades de negocio o las personas el costo de los recursos de nube que se utilizan.
El *reintegro* consiste en asignar los gastos del servicio central a las unidades de costo en función de una estrategia adecuada para un proceso de gestión financiera específico. En el caso de los clientes, el reintegro cobra el costo generado desde una cuenta de servicios compartidos a diferentes categorías de costos financieros adecuadas para un proceso de generación de informes de clientes. Al establecer mecanismos de reintegro, puede informar de los costos generados por diferentes unidades de negocio, productos y equipos.
Las cargas de trabajo se pueden clasificar en esenciales y no esenciales. Según esta clasificación, utilice recursos compartidos con configuraciones generales para cargas de trabajo menos esenciales. Para optimizar aún más los costos, reserve servidores dedicados exclusivamente para cargas de trabajo esenciales. Comparta recursos o aprovisiónelos en varias cuentas para administrarlos de manera eficaz. Incluso con distintos entornos de desarrollo, pruebas y producción, es posible compartir de forma segura sin que se vea afectada la estructura organizativa.
Para mejorar sus conocimientos y optimizar el costo y el uso de las aplicaciones en contenedores, utilice datos de asignación de costos divididos que le ayudan a asignar los costos a entidades empresariales individuales en función de cómo la aplicación consume los recursos de computación y memoria compartidos. Los datos de asignación de costos divididos le ayudan a lograr análisis y reintegros por tareas en cargas de trabajo del contenedor que se ejecutan en Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) o Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS).
En el caso de arquitecturas distribuidas, cree una VPC de servicios compartidos, que ofrezca acceso centralizado a los servicios compartidos que requieren las cargas de trabajo en cada una de las VPC. En estos servicios compartidos se pueden incluir recursos como servicios de directorio o puntos de conexión de VPC. Para reducir los costos generales y administrativos, comparta los recursos desde una ubicación central en lugar de crearlos en cada VPC.
Al utilizar recursos compartidos, puede ahorrar en costos operativos, sacar el máximo partido de la utilización de los recursos y mejorar la coherencia. En un diseño de varias cuentas, puede alojar algunos servicios de AWS de forma centralizada y acceder a ellos mediante varias aplicaciones y cuentas en un centro para ahorrar costos. [Puede usar [AWS Resource Access Manager (AWS RAM)](https://aws.amazon.com/ram/) para compartir otros recursos comunes, como [subredes de VPC y adjuntos de AWS Transit Gateway](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/shareable.html#shareable-vpc), [AWS Network Firewall](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/shareable.html#shareable-network-firewall) o canalizaciones de Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/shareable.html#shareable-sagemaker). En un entorno de varias cuentas, utilice AWS RAM para crear un recurso una vez y compartirlo con otras cuentas.
Las organizaciones deben etiquetar los costos compartidos de forma eficaz y verificar que no tengan una parte considerable de sus costos sin etiquetar o sin asignar. Si no se asignan los costos compartidos de forma eficaz y nadie se hace responsable de la administración de estos costos, los costos compartidos de la nube pueden aumentar vertiginosamente. Debe saber dónde se han producido costos en el nivel de recursos, carga de trabajo, equipo u organización, ya que podrá comprender mejor el valor entregado en el nivel aplicable en comparación con los resultados empresariales logrados. En definitiva, las organizaciones sacan partido de los ahorros de costos como resultado del uso compartido de la infraestructura en la nube. Fomente la asignación de costos en los recursos compartidos de la nube para optimizar el gasto en la nube.
### Pasos para la implementación
+ **Evaluación de los recursos existentes:** revise las cargas de trabajo existentes que utilizan servicios similares para su carga de trabajo. En función de los componentes de la carga de trabajo, tenga en cuenta las plataformas existentes si la lógica empresarial o los requisitos técnicos lo permiten.
+ **Uso compartido de recursos de AWS RAM y restricción en consecuencia:** utilice AWS RAM para compartir recursos con otras cuentas de AWS de su organización. Al compartir recursos, no necesita duplicarlos en varias cuentas, lo que reduce al mínimo la carga operativa del mantenimiento de los recursos. Este proceso también le ayuda a compartir de forma segura los recursos que ha creado con roles y usuarios de su cuenta y con otras Cuentas de AWS.
+ **Etiquetado de recursos:** etiquete los recursos que sean candidatos para la elaboración de informes de costos y clasifíquelos dentro de las categorías de costos. Active estas etiquetas de recursos relacionados con los costos para la asignación de costos con el fin de proporcionar visibilidad del uso de los recursos de AWS. Céntrese en crear un nivel adecuado de especificidad con respecto a la visibilidad de los costos y el uso, e influya en los comportamientos de consumo de la nube mediante los informes de asignación de costos y el seguimiento de los KPI.
## Recursos
**Prácticas recomendadas relacionadas:**
+ [ SEC03-BP08 Uso compartido de recursos de forma segura en su organización ](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/security-pillar/sec_permissions_share_securely.html)
**Documentos relacionados:**
+ [ What is AWS Resource Access Manager? ](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/what-is.html)
+ Servicios de [AWS que se pueden utilizar con AWS Organizations](https://docs.aws.amazon.com/organizations/latest/userguide/orgs_integrate_services_list.html)
+ [ Recursos de AWS que se pueden compartir ](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/shareable.html)
+ [AWS Cost and Usage (CUR) Queries ](https://catalog.workshops.aws/cur-query-library/en-US)
**Videos relacionados:**
+ [AWS Resource Access Manager - granular access control with managed permissions ](https://www.youtube.com/watch?v=X3HskbPqR2s)
+ [ How to design your AWS cost allocation strategy ](https://pages.awscloud.com/aws-cfm-talks-how-to-design-your-AWS-cost-allocation-strategy-01122022.html)
+ [AWS Cost Categories](https://www.youtube.com/watch?v=84GYnBBM0Cg)
**Ejemplos relacionados:**
+ [ How-to chargeback shared services: An AWS Transit Gateway example ](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/gs-chargeback-shared-services-an-aws-transit-gateway-example/)
+ [ How to build a chargeback/showback model for Savings Plans using the CUR ](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/how-to-build-a-chargeback-showback-model-for-savings-plans-using-the-cur/)
+ [ Using VPC Sharing for a Cost-Effective Multi-Account Microservice Architecture ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/using-vpc-sharing-for-a-cost-effective-multi-account-microservice-architecture/)
+ [ Improve cost visibility of Amazon EKS with AWS Split Cost Allocation Data ](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/improve-cost-visibility-of-amazon-eks-with-aws-split-cost-allocation-data/)
+ [ Improve cost visibility of Amazon ECS and AWS Batch with AWS Split Cost Allocation Data ](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/la-improve-cost-visibility-of-containerized-applications-with-aws-split-cost-allocation-data-for-ecs-and-batch-jobs/)