Reserved Instances y Savings Plans
Última actualización: 2026-06-04
Las Reserved Instances (RIs) y los Savings Plans son modelos de precios basados en compromiso que conceden un descuento significativo a cambio de comprometerse a un nivel de uso durante uno o tres años. Las Reserved Instances se aplican a familias o configuraciones de instancia específicas, por lo que el descuento solo se materializa cuando los recursos en ejecución coinciden con los atributos de la reserva (tipo de instancia, región y, a veces, sistema operativo o tenancy). Los Savings Plans (en AWS) y los Committed Use Discounts (en Google Cloud), en cambio, comprometen un importe estable de dólar por hora o de recurso, al que el descuento se aplica automáticamente en todo el uso coincidente, lo que aporta más flexibilidad a medida que cambian las cargas de trabajo. Ambos pueden pagarse por completo por adelantado, de forma parcial por adelantado o sin pago por adelantado, con descuentos mayores para compromisos más altos. Son adecuados para cargas de trabajo predecibles y en régimen estable, pero requieren un análisis de cobertura cuidadoso para evitar comprometerse de más (pagar por capacidad que no usas) o de menos (pagar tarifas on-demand). LevelFour analiza la cobertura de compromisos y revela las brechas de RI, Savings Plan y Committed Use Discount como parte de sus recomendaciones de optimización.
Preguntas frecuentes
- ¿Cuál es la diferencia entre Reserved Instances y Savings Plans?
- Las Reserved Instances aplican el descuento a configuraciones de instancia específicas, por lo que el descuento solo se aplica cuando los recursos en ejecución coinciden con la familia, la región y atributos similares de la reserva. Los Savings Plans comprometen un gasto estable de dólar por hora y aplican ese descuento automáticamente en todo el uso de computación coincidente, lo que los hace más flexibles cuando las cargas de trabajo cambian entre tipos o tamaños de instancia.
- ¿Cuándo conviene comprar un compromiso en lugar de pagar on-demand?
- Los compromisos son adecuados para cargas de trabajo predecibles y en régimen estable, que funcionan de forma continua lo suficiente como para recuperar la obligación de uno o tres años. Haz primero el análisis de cobertura: comprométete a tu uso de base fiable y deja las cargas de trabajo variables o de corta duración en on-demand. Comprometerse de más malgasta dinero en capacidad sin usar; comprometerse de menos deja a las cargas de trabajo estables pagando las tarifas on-demand completas.
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LevelFour automatiza esto en AWS, GCP, Azure y Kubernetes con pull requests automatizados de infraestructura como código.