# La oficina de personal del Gobierno estadounidense aplica detección de anomalías al gasto en la nube y canaliza las decisiones de redimensionamiento, compromisos y presupuesto a través de un equipo de FinOps designado

Página: https://flyvolo.ai/es/changes/ev-20240331-devops-engineer-7
Fecha: 2024-03-31 · Etapa: Despliegue real
¿Puede este registro mover un juicio sobre una tarea? sí
Ocupación: https://flyvolo.ai/es/careers/devops-engineer

## Alcance

Una agencia federal estadounidense. El estudio de caso, publicado por la General Services Administration con el CIO adjunto de la OPM como contacto, dice que el gasto de la OPM en la nube de Azure creció más de un 2000% desde 2021, lo que la llevó a crear un equipo dedicado a supervisar y gestionar los costos de la nube; que su detección de anomalías establece paneles para detectar, identificar y actuar ante aumentos inesperados del gasto en la nube; que utiliza una matriz de decisiones para cada grupo de decisiones; y que el equipo hace seguimiento de decisiones como los compromisos de instancias reservadas, el redimensionamiento, la gestión del presupuesto y las previsiones. No dice si la detección usa inteligencia artificial o umbrales simples. El avance se informa a marzo de 2024; fechado al final de ese mes.

## Fuente

- U.S. Office of Personnel Management — 'FinOps – Agency Case Study', published by GSA's Office of Government-wide Policy (progress as of March 2024) — https://itvmo.gsa.gov/assets/files/OPM-FinOps-Case-Study.pdf (fuente primaria)

## Qué significa esto

En una agencia pública, detectar el pico de costos es tarea de un panel, mientras que qué hacer al respecto lo deciden personas con nombre según una matriz de decisiones escrita.

## Lo que todavía no demuestra

El relato de una agencia sobre sí misma, publicado por otra agencia; no dice si la detección es inteligencia artificial y no mide nada sobre el tiempo de los ingenieros.

## Cómo comprobarlo por tu cuenta

Abra el 'OPM FinOps – Agency Case Study' publicado por la GSA y busque "act upon potentially unexpected increases in cloud spend".


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