Cuentas de laboratorio y límites de costo

Tanto AWS (con AWS Budgets) como Azure (con los presupuestos de Cost Management) permiten fijar un presupuesto y recibir un aviso al llegar a un porcentaje. Pero un aviso es solo eso: un correo. Si nadie lo lee un viernes por la noche, el gasto sigue corriendo. Para frenar de verdad hace falta otra capa, que sí actúa: una acción automática asociada al presupuesto o, mejor, límites preventivos que impiden crear lo caro desde el principio.

En un aula esto pesa más que en una empresa: quien crea los recursos es un estudiante que está aprendiendo, y los errores de aprendizaje (dejar una máquina grande encendida todo el fin de semana) son los que más cuestan.

Abre presupuestos.csv. Cada fila dice el presupuesto del mes y lo gastado en USD. Compara el gasto con el presupuesto cuenta por cuenta.

La política manda avisar al responsable al llegar al 80 % del presupuesto. Calcula, para cada cuenta, el gasto como porcentaje del presupuesto y cuenta cuántas alcanzan o superan el 80 %.

La etiqueta de curso es la manera de saber quién responde por un recurso: sin ella, el gasto cae en «nadie». Revisa instancias.csv.

La política permite solo tamaños pequeño y mediano en las regiones sur-1 y sur-2, y exige una etiqueta. En el inventario hay máquinas que no cumplen (una grande, una gigante, una en otra región). Todo eso se pudo haber impedido con reglas preventivas de la plataforma: en AWS, políticas de control de servicios o condiciones en los permisos; en Azure, Azure Policy con efecto de denegación. Una regla que niega crear lo prohibido no depende de que alguien lea un correo.