Ahorros y beneficios de Google Kubernetes Engine para las empresas

Table Of Contents

Resumen ejecutivo...........................................................1

El recorrido del cliente de Google Kubernetes Engine.....6

Principales desafíos 6 Objetivos de la inversión 6 Requisitos de la solución 7

Organización compuesta.....................................................7

Análisis de beneficios......................................................8

Ahorros en operaciones de aprovisionamiento de infraestructura 8

Ahorros en operaciones continuas de infraestructura 10 Mejora en la eficiencia de los desarrolladores 11

Ahorros en costos de infraestructura 13

Ahorros en licencias de PaaS basadas en contenedores 15 Mejora en la productividad relacionada con la seguridad 16

Ingresos no perdidos gracias a la mejora en la disponibilidad 17

Beneficios no cuantificados 18

Flexibilidad 19

Análisis de costos..........................................................20

Tarifa anual de administración de clústeres de GKE........20 Implementación y mano de obra continua 21

Resumen financiero 23

Apéndice A: Total Economic Impact.............................24

Apéndice B: Beneficios de Autopilot............................25

Apéndice C: Notas..........................................................25

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Equipo de consultores: Sam Conway Sam Sexton

Resumen ejecutivo

Los contenedores de software son herramientas versátiles que permiten a las organizaciones acelerar la innovación y mejorar la eficiencia en una amplia gama de casos de uso. No obstante, los expertos en infraestructura y operaciones aún buscan el método más adecuado para implementar este tipo de contenedores a gran escala. Las organizaciones suelen empantanarse a la hora de resolver problemas de infraestructura relacionados con la implementación de contenedores a escala empresarial, lo que les impide aprovechar los beneficios de las iniciativas de innovación.

Google Kubernetes Engine (GKE) es una plataforma de grado empresarial que se utiliza para crear, implementar y ejecutar una amplia variedad de aplicaciones contenerizadas. GKE ofrece la posibilidad de administrar aplicaciones contenerizadas de forma segura y sin inconvenientes, lo que permite a las organizaciones centrar más su atención en la innovación comercial que en la resolución de problemas de infraestructura.

Google encargó a Forrester Consulting la realización de un estudio de tipo Total Economic Impact™ (TEI) y un análisis del posible retorno de la inversión (ROI) que las empresas podrían obtener con el uso de GKE 1 El objetivo de este estudio es proporcionar un marco de referencia que permita evaluar el posible impacto financiero de GKE en las organizaciones.

Para entender mejor los beneficios, costos y riesgos asociados a esta inversión, Forrester entrevistó a cuatro clientes experimentados en el uso de GKE. Para realizar este estudio, Forrester agregó las experiencias de los usuarios entrevistados y combinó los resultados de dichas experiencias en una única organización compuesta

Antes de usar GKE, los clientes gestionaban sus propias implementaciones de contenedores en múltiples sitios (tanto en las instalaciones como en la nube), y recurrían a métodos complejos y que requerían mucho capital. No obstante, esto producía un éxito limitado que llevaba a los clientes a centrarse en la resolución de los problemas de infraestructura y limitaba su capacidad de ampliar la implementación de contenedores, lo que en última instancia desaceleraba la innovación.

ESTADÍSTICAS CLAVE

Después de invertir en GKE, los clientes modernizaron su infraestructura de aplicaciones y simplificaron sus procesos de implementación y administración, lo que tuvo como resultado ahorros en tiempo y costos, un mejor desempeño, mayor agilidad y la aceleración de la innovación.

Las organizaciones percibieron beneficios en tres rubros principales: 1) mayor productividad, 2) menores costos y 3) reducción de riesgos.

PRINCIPALES RESULTADOS

“GKE nos proporciona un equilibrio entre la escalabilidad y los costos”. Lead de ingeniería de datos, empresa de ciencias biológicas

Beneficios cuantificados. Algunos de los beneficios cuantificados en valor presente (VP) ajustados en función del riesgo son los siguientes:

• Reducción del 35% en la mano de obra requerida para la configuración inicial del entorno. GKE reduce drásticamente la mano de obra requerida para las tareas de configuración inicial del entorno de Kubernetes mediante funciones de automatización y ajustes predeterminados inteligentes. La organización compuesta requiere 35% menos de esfuerzo para llevar a cabo tareas de Día 0/1 en comparación con lo que necesitaba cuando administraba por su cuenta la implementación de Kubernetes en sus instalaciones.

• Reducción del 75% en el tiempo dedicado a la administración continua de clústeres. GKE permite administrar muchas de las actividades permanentes del ciclo de vida de los clústeres, como supervisión, ajuste, redimensionamiento y autorreparación. El hecho de que estas tareas operativas se gestionen a través de GKE reduce el tiempo que la organización compuesta dedica a la administración y optimización continua de clústeres en un 75%.

• Mejora del 10% al 30% en la eficiencia de los desarrolladores. GKE permite que los desarrolladores se liberen de actividades de desarrollo y configuración, lo que mejora su productividad. Además, usar GKE en la nube significa que la organización puede dotar de recursos a los equipos de desarrollo con gran agilidad. Normalmente, dichos equipos tendrían que esperar el aprovisionamiento de recursos en las instalaciones. La organización compuesta percibe una mejora en la productividad de los desarrolladores del 10% en el Año 1, que alcanza un 30% en el Año 3.

“Nos reconforta el hecho de que Google sea considerada —por nosotros y por mucha gente como una empresa de ingeniería más que como una empresa de ventas. Para ellos, el enfoque está en la tecnología, en proporcionar las soluciones adecuadas y en escuchar a los clientes. Nos complace mucho saber eso”.

Head global de servicios de nube, empresa de servicios financieros

• Reducción del 75% en los costos de infraestructura. Con GKE, las organizaciones pueden utilizar la función de ajuste de escala automático para maximizar el uso de la infraestructura y reducir sus costos. Además, las máquinas virtuales (VM) interrumpibles les brindan a las organizaciones un método rentable de realizar tareas en lotes que requieren muchos recursos de procesamiento por un costo menor. La organización compuesta utiliza las capacidades de ajuste de escala automático de GKE y las VM interrumpibles para reducir los costos continuos de infraestructura en un 75%.

• Eliminación de gastos existentes en licencias de PaaS basadas en contenedores. GKE proporciona a las organizaciones un paquete de capacidades de gestión y orquestación de contenedores totalmente administrado que elimina la necesidad de conservar las licencias de PaaS existentes. La organización compuesta elimina sus licencias de PaaS de terceros basadas en contenedores, valuadas en USD 1500 por cada instancia de aplicación.

• Mejora del 80% en la productividad relacionada con la seguridad. Google escanea los contenedores en busca de vulnerabilidades y parches faltantes en los contenedores administrados por Google. De ser posible, inicia automáticamente el proceso de aplicación de parches y liberación. Las organizaciones aprovechan estas capacidades para reducir la inversión de tiempo y esfuerzo por parte de los equipos encargados de la aplicación de parches. Con GKE, la organización compuesta mejora en un 80% la eficiencia de sus equipos encargados de la aplicación de parches.

• Mejora del 97% en la disponibilidad, lo que evita la pérdida de ingresos. La función de ajuste de escala automático de GKE garantiza que las organizaciones cuenten con los recursos adecuados para satisfacer sus necesidades de procesamiento, especialmente durante períodos pico variables. Además, los ingenieros de confiabilidad de sitio (SRE) de Google monitorean los clústeres y los recursos de procesamiento, red y almacenamiento de respaldo. Con GKE, las organizaciones tienen una mejor

disponibilidad y menos eventos de degradación que cuando gestionan su propia implementación de Kubernetes, lo que reduce el riesgo de tiempos de inactividad y, por consiguiente, de pérdida de ingresos. La organización compuesta percibe una mejora del 97% en la disponibilidad, lo que a su vez genera más ingresos.

Beneficios no cuantificados. Entre los beneficios no cuantificados en este estudio se encuentran los siguientes:

• Mejora de la experiencia del cliente (CX). Una excelente experiencia del cliente requiere un sólido desempeño de las aplicaciones, incluso durante períodos de alta demanda. Con el escalador automático de clúster de GKE se añaden nodos al grupo de nodos en momentos de demanda alta a fin de garantizar la disponibilidad. Además, los equipos de SRE de Google monitorean los clústeres de GKE para garantizar su accesibilidad. Al limitar el tiempo de inactividad y optimizar el desempeño de la infraestructura de aplicaciones subyacente, las organizaciones pueden proporcionar una mejor experiencia del cliente.

• Perfil de seguridad fortalecido y veloz reparación de aplicaciones. GKE cuenta con protección predeterminada mediante el escaneo de vulnerabilidades y la encriptación de datos. Otorga a los desarrolladores la posibilidad de acelerar la velocidad de lanzamiento, lo que permite la aplicación de parches y la eliminación de vulnerabilidades con mayor frecuencia.

• Mejora de la experiencia de los empleados (EX). La automatización de tareas manuales repetitivas permite que las organizaciones reubiquen a los empleados en labores que añadan más valor. GKE también permite que los desarrolladores se centren en el desarrollo en vez de en la solución de problemas de infraestructura.

• Mayor escalabilidad y agilidad para ampliar el alcance a nuevos mercados y regiones. Con GKE, las organizaciones pueden activar un clúster rápidamente y poner un entorno listo para producción a disposición de los equipos en cuestión de horas.

Esto representa una mejora importante en cuanto a las solicitudes de aprovisionamiento tradicionales, que pueden implicar prolongados procesos de autorización y coordinación entre equipos globales.

Costos. Los costos en VP ajustados en función del riesgo incluyen:

• Tarifas anuales de administración de clústeres de GKE. Los costos incluyen tarifas de clústeres de GKE basadas en el uso.

• Implementación y mano de obra continua. Los costos incluyen los servicios profesionales, la capacitación para la utilización y el soporte continuo de la plataforma.

Las entrevistas a los usuarios y el análisis financiero revelaron que la organización compuesta obtuvo beneficios por USD 30.010.749 a lo largo de tres años frente a costos por USD 10.647.758, lo que da como resultado un valor presente neto (VPN) de USD 19.362.991 y un ROI del 182%.

“GKE requiere muy poco mantenimiento de nuestra parte al momento de añadir, combinar o discontinuar servicios. Se trata de un ejercicio muy, muy rápido, lo que permite que los ciclos largos de probar e implementar distintas cosas sean diarios, no semanales, mensuales ni trimestrales” . CTO, empresa de publicidad

MARCO DE REFERENCIA Y METODOLOGÍA DE TEI

A partir de la información proporcionada en las entrevistas, Forrester diseñó un marco de referencia Total Economic Impact™ para las organizaciones que estén considerando invertir en GKE.

El objetivo de este marco de referencia es determinar los factores de costo, beneficio, flexibilidad y riesgo que afectan a la decisión de inversión. Forrester adoptó un enfoque de varios pasos para evaluar el impacto que GKE puede tener en una organización.

AVISOS

Información para el lector:

El estudio fue encargado por Google y realizado por Forrester Consulting. Este estudio no está concebido para su uso como un análisis de la competencia.

Forrester no hace suposiciones respecto al posible retorno de la inversión que lograrán otras empresas. Forrester recomienda encarecidamente que los lectores utilicen sus propios cálculos, dentro del marco aportado por el estudio, para determinar si una inversión en GKE es adecuada.

Google revisó y proporcionó sus comentarios a Forrester, pero Forrester mantiene el control editorial del estudio y sus resultados, y no acepta modificaciones del estudio que contradigan los resultados obtenidos por Forrester o generen imprecisiones.

Google proporcionó los nombres de los clientes para las entrevistas, pero no participó en ellas.

DILIGENCIA DEBIDA

Se entrevistó a las partes interesadas de Google y a los analistas de Forrester para recabar datos relacionados con GKE.

ENTREVISTAS A CLIENTES

Se entrevistaron cuatro responsables de la toma de decisiones en organizaciones que utilizan GKE para obtener datos relativos a sus costos, beneficios y riesgos.

ORGANIZACIÓN COMPUESTA

Se diseñó una organización compuesta a partir de las características de las empresas entrevistadas.

MARCO DE REFERENCIA DEL MODELO FINANCIERO

Se desarrolló un modelo financiero representativo de las empresas entrevistadas utilizando el método TEI y el ajuste de dicho modelo financiero en función del riesgo de acuerdo con las inquietudes y preocupaciones de las organizaciones entrevistadas.

CASO PRÁCTICO

Se utilizaron cuatro elementos fundamentales de la metodología TEI beneficios, costos, flexibilidad y riesgos para modelar el impacto de la inversión. Dado el enfoque cada vez más integral de los análisis de retorno de la inversión (ROI) relacionados con las inversiones de TI, la metodología TEI de Forrester permite proyectar un panorama completo del impacto económico total de las decisiones de compra. El apéndice A contiene información adicional sobre la metodología TEI.

El recorrido del cliente de Google Kubernetes Engine

Factores que conducen a la inversión en GKE

Empresas entrevistadas

Sector

Región

Persona entrevistada Ingresos Empleados

Ciencias biológicas Global Lead de ingeniería de datos USD 43.000 millones 100.000

Servicios financieros Global Head global de servicios de nube USD 50.000 millones 240.000

Publicidad Global CTO USD 170 millones 200

Servicios financieros Global Ingeniero de software N/A 1600

PRINCIPALES DESAFÍOS

Forrester entrevistó a cuatro encargados de la toma de decisiones de organizaciones que usan GKE. Todas las organizaciones tenían algo de experiencia con Kubernetes, principalmente en administrar la implementación de contenedores por cuenta propia en sus instalaciones.

Las empresas entrevistadas tuvieron que hacer frente a problemas habituales, entre los que se encontraban los siguientes:

• Alcanzar los límites de la escalabilidad con las plataformas heredadas. Los entrevistados observaron que sus organizaciones habían agotado la escala a la que podían implementar y administrar Kubernetes por su cuenta. Los equipos se centraban más en solucionar problemas y garantizar la disponibilidad que en aprovechar los beneficios de la contenerización

“Por la forma en la que está estructurado y algunas de las funciones con las que cuenta, GKE verdaderamente reduce la carga operativa”.

Lead de ingeniería de datos, empresa de ciencias biológicas

• Presión para reducir los costos operativos. Los entrevistados hicieron énfasis en los objetivos organizacionales de reducir continuamente los costos operativos. Si bien sus organizaciones ya habían mejorado la densidad de la carga de trabajo mediante implementaciones de contenedores iniciales,

buscaban más maneras de mejorar la utilización de recursos.

• Deseo de asignar a los equipos de desarrollo y operaciones labores más interesantes y de mayor valor. Los entrevistados deseaban centrarse en respaldar a los desarrolladores y la innovación en productos, en lugar de centrarse de manera miope en tareas de configuración y reparación.

• Dificultad para detectar los problemas de capacidad y disponibilidad y responder ante estos. A medida que la implementación en sus organizaciones ganó terreno, los entrevistados percibieron que los eventos de disponibilidad y degradación persistían, ya que los equipos no podían mantener el ritmo de una demanda fluctuante. Las organizaciones globales observaron que sus equipos eran lentos para reaccionar a las solicitudes de los desarrolladores y, por ello, recurrían al costoso sobreaprovisionamiento de recursos para evitar la degradación de los servicios.

“Toda la telemetría se maneja en Google, y es un asunto del que no tenemos que preocuparnos”. Ingeniero de software, empresa de servicios financieros

OBJETIVOS DE LA INVERSIÓN

Al evaluar soluciones potenciales, las organizaciones se centraban en un proveedor capaz de:

• Reducir la complejidad de las operaciones y ayudar a consolidar los entornos de desarrollo.

• Proporcionar una plataforma cuya expansión y administración requiriera poco esfuerzo.

• Mejorar la disponibilidad y el desempeño de las aplicaciones.

• Mejorar la frecuencia de los lanzamientos y el tiempo de salida al mercado de los equipos de desarrollo.

• Permitir grandes cargas de trabajo (>10.000 nodos).

• Reducir los costos de infraestructura.

REQUISITOS DE LA SOLUCIÓN

Las organizaciones de los entrevistados invirtieron en GKE debido a sus exclusivas características y funciones, entre las que se encuentran:

• Capacidad de admitir clústeres de hasta 15.000 nodos.

• Ajuste de escala automático en cuatro direcciones.

• Cloud Logging y Monitoring integrados.

• Seguridad.

• Integración con API especializadas de Google Cloud.

• Servicio totalmente gestionado y herramientas operativas con base en SRE.

ORGANIZACIÓN COMPUESTA

A partir de las entrevistas, Forrester desarrolló un marco de referencia TEI, una organización compuesta y un análisis de ROI en el que se ilustran las áreas afectadas desde el punto de vista financiero. La organización compuesta que se utiliza para presentar el análisis financiero agregado de la siguiente sección es representativa de las cuatro empresas a las que Forrester entrevistó. La organización compuesta tiene las siguientes características: Descripción de la organización compuesta.

La organización compuesta es una importante empresa global con ingresos anuales de USD 5000 millones y 10.000 empleados. La organización desarrolla y mantiene tanto aplicaciones para uso interno como soluciones de SaaS B2C.

Antes de invertir en GKE, la organización administraba por su cuenta la implementación de contenedores en sus instalaciones usando una solución de software PaaS basada en contenedores con licencia por instancia de aplicación o carga de trabajo.

Características de la implementación. La organización utiliza GKE como modo de implementación estándar.

Principales supuestos

• Requerimiento de 40 empleados de tiempo completo (FTE) de infraestructuras tradicionales para administrar el aprovisionamiento de la infraestructura heredada

• Creación de 10 a 20 clústeres nuevos por año

• 100 y 300 desarrolladores respaldados por GKE

• USD 5,5 millones en costos de aprovisionamiento antes de la implementación de GKE, con un crecimiento anual del 20%

• Costo de USD 1500 en concepto de licencias de PaaS heredadas

• 20 FTE en el equipo encargado de la aplicación de parches de seguridad

• 500 a 720 eventos con degradación o tiempo de inactividad por año

• Impacto de USD 10.000 en los ingresos por cada evento con degradación o tiempo de inactividad

Análisis de beneficios

Beneficios cuantificados aplicados a la organización compuesta

Beneficios totales

Ref. Beneficio

Atr

Ahorros en operaciones de aprovisionamiento de infraestructura

Btr Ahorros en operaciones continuas de infraestructura

Año 1 Año 2 Año 3 Total Valor presente

USD 1.512.000 USD 1.512.000 USD 1.512.000 USD 4.536.000 USD 3.760.120

USD 1.090.385 USD 1.635.577 USD 2.180.769 USD 4.906.731 USD 3.981.419

Ctr Mejora en la eficiencia de los desarrolladores USD 510.000 USD 2.040.000 USD 4.590.000 USD 7.140.000 USD 5.598.122

Dtr Ahorros en costos de infraestructura USD 3.712.500 USD 4.455.000 USD 5.346.000 USD 13.513.500 USD 11.073.347

Etr Ahorros en licencias de PaaS basadas en contenedores

USD 956.250 USD 1.147.500 USD 1.434.375 USD 3.538.125 USD 2.895.332

Ftr Mejora en la productividad relacionada con la seguridad USD 691.200 USD 691.200 USD 691.200 USD 2.073.600 USD 1.718.912

Gtr Ingresos no perdidos gracias a la mejora en la disponibilidad

USD 329.800 USD 395.760 USD 474.640 USD 1.200.200 USD 983.497 Beneficios totales (ajustados en función del riesgo) USD 8.802.135 USD 11.877.037 USD 16.228.984 USD 36.908.156 USD 30.010.749

AHORROS EN OPERACIONES DE APROVISIONAMIENTO DE INFRAESTRUCTURA

Pruebas y datos. Antes de adoptar GKE, las organizaciones de los entrevistados tenían problemas para lidiar con las complejidades de atender múltiples implementaciones de contenedores en sus instalaciones, y en consecuencia incurrían en una sobrecarga de mano de obra para aprovisionar la infraestructura adecuada. Después de la adopción de GKE, las organizaciones pudieron aprovisionar fácilmente clústeres de GKE con la línea de comando gcloud o con infraestructura como código (IaC) de código abierto:

• El director de Información de una firma de publicidad explicó: “Todo es [IaC]. Crea la infraestructura automáticamente con las funciones de GKE”.

• Un ingeniero de software de una firma de servicios financieros detalló: “Puedes hacer más con menos gente”.

Modelo y supuestos. Forrester modeló el impacto financiero para la organización compuesta basándose en los siguientes supuestos:

• Antes de invertir en GKE, la organización compuesta requería un equipo de 40 ingenieros de infraestructura para completar las tareas iniciales del Día 0 y del Día 1, incluidas la planificación y la implementación.

• Con GKE, la organización compuesta crea e implementa clústeres en la nube con gran rapidez. La capacidad de asignar recursos de cómputo, red y almacenamiento con facilidad reduce el personal necesario para las actividades del Día 0 y del Día 1 en un 35%.

• El salario promedio con todas las prestaciones de un ingeniero de infraestructura de la organización compuesta es de USD 120.000.

Riesgos. Forrester reconoce que los ahorros por aprovisionamiento de infraestructura pueden variar de una organización a otra. Entre las consideraciones específicas se encuentran las siguientes:

• Tamaño de la organización y alcance de sus operaciones.

• Complejidad del entorno heredado.

• Ubicación y costos de mano de obra vigentes.

Resultados. Para contemplar estos riesgos, Forrester ajustó este beneficio y lo redujo en un 10%, lo que dio como resultado un VP total a tres años ajustado en función del riesgo (reducido en un 10%) de aproximadamente USD 3,8 millones.

Ahorros en operaciones de aprovisionamiento de infraestructura

Ref. Parámetro

A1 Ingenieros de infraestructuras tradicionales requeridos para el aprovisionamiento inicial de infraestructura

Fuente

Año 1 Año 2 Año 3

Organización compuesta 40 40 40

A2 Reducción en el personal requerido con GKE Entrevistas 35% 35% 35%

A3 Reducción en los requisitos de FTE para el aprovisionamiento inicial

A4 Salario promedio con todas las prestaciones de un FTE dedicado a infraestructura (anual)

At Ahorros en operaciones de aprovisionamiento de infraestructura

A1*A2 14 14 14

Organización compuesta USD 120.000 USD 120.000 USD 120.000

A3*A4 USD 1.680.000 USD 1.680.000 USD 1.680.000 Ajuste en función del riesgo ↓10%

Atr Ahorros en operaciones de aprovisionamiento de infraestructura (ajustados en función del riesgo)

Total a tres años: USD 4.536.000

USD 1.512.000 USD 1.512.000 USD 1.512.000

Valor presente a tres años: USD 3.760.120

AHORROS EN OPERACIONES CONTINUAS DE INFRAESTRUCTURA

Pruebas y datos. GKE ofrece a las organizaciones una plataforma administrada y altamente automatizada para operar entornos de contenedores. Antes de tener GKE, los entrevistados percibían que sus equipos invertían una cantidad importante de tiempo en las tareas del Día 2 relacionadas con sus clústeres, como las de monitoreo, configuración y reparación. Administrar estas tareas cotidianas continuas no solía ser un problema con uno o dos clústeres, pero se volvió demasiado laborioso y costoso a escala empresarial.

Con GKE, las organizaciones automatizaron muchas de sus labores operativas del Día 2, lo que les permitió liberar recursos para respaldar mejor a los desarrolladores y garantizar que Kubernetes pudiera utilizarse a gran escala en toda la empresa.

• El CTO de una firma de publicidad explicó: “Con GKE, tenemos la inteligencia para administrar la situación de la carga variable con gran eficacia. Pasamos de tener una horda de personas administrando instancias, configurando herramientas y servicios y realizando una cantidad enorme de actividades a una solución completamente automatizada”.

• Un ingeniero de software de una firma de servicios financieros detalló: “Consigues que el personal realice más tareas de mayor nivel, en vez de dedicarse a labores más básicas”

• El lead de ingeniería de datos de una firma de ciencias biológicas afirmó: “Para nosotros, lo más importante en cuanto al clúster durante el Día 2 es la observabilidad. Es allí donde GKE encaja a la perfección con el entorno, la generación de registros, el monitoreo de la nube y algunas de las funciones estandarizadas [de Google Cloud Platform (GCP)]. Podemos expedir registros de forma más unificada: hay una perfecta coordinación entre nuestro GKE y las instalaciones del GCP”.

• El entrevistado de una empresa de ciencias biológicas también afirmó específicamente que su empresa

simplificó el proceso de ajuste de escala automático de perfiles mediante el sencillo acceso a los parámetros de utilización de CPU y memoria que ofrece GKE.

Modelo y supuestos. Forrester modeló el impacto financiero para la organización compuesta basándose en los siguientes supuestos:

• Para efectos del análisis, la organización compuesta crea entre 10 y 20 clústeres anuales a tres años. La cantidad de clústeres creados aumenta a medida que se incrementa del uso de contenedores en la organización.

• Anteriormente, la organización requería 12 semanas de trabajo por parte de un equipo de 10 ingenieros especializados en la nube para afinar y configurar los clústeres adecuadamente. Con GKE, el tiempo requerido para llevar a cabo estas tareas de gestión del Día 2 se reduce a tres semanas.

• La compensación promedio con todas las prestaciones de un ingeniero de Kubernetes es de USD 140.000, y el 50% del tiempo que ahorra se dedica a labores que aportan mayor valor.

Riesgos. Forrester reconoce que los ahorros en la operación de la infraestructura pueden variar de una organización a otra. Entre las consideraciones específicas se encuentran las siguientes:

• Tamaño de la organización y alcance de sus operaciones.

• Complejidad del entorno heredado.

• Ubicación y costos de mano de obra vigentes. Resultados. Para contemplar estos riesgos, Forrester ajustó este beneficio y lo redujo en un 10%, lo que dio como resultado un VP total a tres años ajustado en función del riesgo de cerca de USD 4 millones.

Ahorros en operaciones continuas de infraestructura

Ref. Parámetro Fuente Año 1 Año 2 Año 3

B1 Nuevos clústeres creados por año

B2

B3

B4

Tiempo requerido para adecuar los clústeres a las necesidades de los desarrolladores sin GKE (horas)

Organización compuesta 10 15 20

12 semanas x 10 ingenieros especialistas en la nube x 40 horas 4800 4800 4800

Tiempo requerido para adecuar los clústeres a las necesidades de los desarrolladores con GKE (horas) 3 semanas x 10 ingenieros especialistas en la nube x 40 horas 1200 1200 1200

Ahorros de tiempo en la creación y adecuación de clústeres derivados de la mejora en la observabilidad y la automatización de los clústeres (horas)

B5 Salario promedio con todas las prestaciones de un FTE dedicado a ingeniería de Kubernetes (anual)

B1*(B2-B3) 36.000 54.000 72.000

Organización compuesta

USD 140.000 USD 140.000 USD 140.000

B6 Recuperación de la productividad Supuesto 50% 50% 50%

Bt Ahorros en operaciones continuas de infraestructura B4*(B5/2080)*B6

USD 1.211.538 USD 1.817.308 USD 2.423.077 Ajuste en función del riesgo ↓10%

Btr Ahorros en operaciones continuas de infraestructura (ajustados en función del riesgo)

Total a tres años: USD 4.906.731

MEJORA EN LA EFICIENCIA DE LOS DESARROLLADORES

Pruebas y datos. Con GKE, los desarrolladores pueden centrarse en programar código para el negocio en vez de solucionar problemas de la plataforma de contenedores o esperar la asignación de recursos. GKE admite aplicaciones con y sin estado y aplicaciones sin servidor, además de ofrecer aceleradores para patrones de diseño comunes. Se integra con las herramientas de desarrollo nativas de Kubernetes para mejorar la velocidad de la innovación.

Antes de usar GKE, las organizaciones no podían redimensionar los recursos ni satisfacer automáticamente demandas cambiantes con facilidad, lo que hacía más lentos los flujos de integración continua (IC) y entrega continua (CD) y distraía a los desarrolladores con tareas de cuidado y alimentación de sus entornos de Kubernetes. Adicionalmente, las organizaciones no tenían la posibilidad de adoptar plenamente microservicios para refactorizar las

USD 1,090,385 USD 1.635.577 USD 2.180.769

Valor presente a tres años: USD 3.981.419

aplicaciones con facilidad y acelerar los ciclos de lanzamiento de las aplicaciones:

• El head global de servicios de nube de una firma de servicios financieros explicó: “Puedes tener muchas cosas fantásticas, pero si no tienes tiempo para utilizarlas y lo único que haces es cuidar y alimentar la tecnología, se pierde su propósito, porque no podrás aprovechar las geniales herramientas que tienes. Es como comprar un Ferrari y usarlo para entrar y salir de la cochera porque no puedes ir a ninguna otra parte”.

• El CTO de una firma de publicidad detalló: “El tiempo de lanzamiento al mercado se ha reducido considerablemente. La operación uniforme de nuestro intercambio requiere un modelado preventivo importante, lo que se traduce en requisitos notables de aprendizaje automático. El ciclo completo de desarrollo de modelos, pruebas y reentrenamiento, así como el reentrenamiento constante, solía durar semanas. Ahora se hace 6 a 12

veces por semana. Con Kubernetes, podemos escalar la plataforma de IA de GCP adecuadamente con base en el volumen de solicitudes, y hemos creado un conjunto de métricas únicas dentro de GKE para indicar que se requiere un escalamiento”.

• El lead de ingeniería de datos de una firma de ciencias biológicas afirmó: “La función de Kubernetes y de GKE que más me entusiasmó fue el ajuste de escala automático. Se trata de algo que no solíamos tener. Las funciones de ajuste de escala automático, como los grupos de nodos de GKE, han resultado ser muy valiosas desde el punto de vista operativo, pero también repercuten en el trabajo de los desarrolladores. Esto se debe a que nuestros desarrolladores se encargan del respaldo y el mantenimiento de todo lo que desarrollan, y son la primera y última línea de soporte de las API. Así, de surgir cualquier problema con el dimensionamiento, son ellos los que lo abordan”.

Modelo y supuestos. Forrester modeló el impacto financiero para la organización compuesta basándose en los siguientes supuestos:

• La organización compuesta tiene 100 desarrolladores que cuentan con el respaldo de la implementación de Kubernetes en el Año 1. Esta cifra asciende a 300 en el Año 3 a causa de la difusión de su adopción en la empresa.

• La productividad de los desarrolladores asciende del 10% en el primer año al 30% en el período de tres años, a medida que la organización perfecciona sus prácticas recomendadas y aprovecha al máximo las capacidades de ajuste de escala automático y administración que ofrece GKE.

• La compensación con todas las prestaciones de un desarrollador de la organización es de USD 120.000, y el 50% del tiempo que ahorra se dedica a labores que aportan mayor valor.

“La función de grupos de nodos ha ayudado considerablemente a ajustar y dar forma a grupos de nodos específicos ya sea para casos de uso o para equipos de trabajo, que la aprovechan para hacer crecer sus API”. Lead de ingeniería de datos, empresa de ciencias biológicas

Riesgos. Forrester reconoce que la mejora en la productividad de los desarrolladores puede variar de una organización a otra. Entre las consideraciones específicas se encuentran las siguientes:

• Agilidad organizacional y prácticas de CI/CD.

• Complejidad del entorno heredado y productividad inicial de los desarrolladores.

• Ubicación y costos de mano de obra vigentes.

Resultados. Para contemplar estos riesgos, Forrester ajustó este beneficio y lo redujo en un 15%, lo que dio como resultado un VP total a tres años ajustado en función del riesgo de USD 5,6 millones.

Mejora en la eficiencia de los desarrolladores

Ref. Parámetro

C1 Cantidad de desarrolladores

Fuente

Año 1 Año 2 Año 3

Organización compuesta 100 200 300

C2 Mejora en la productividad con GKE Entrevistas 10% 20% 30%

C3 Salario del desarrollador con todas las prestaciones (anual)

Organización compuesta

USD 120.000 USD 120.000 USD 120.000

C4 Mejora en la productividad Supuesto 50% 50% 50%

Ct Mejora en la eficiencia de los desarrolladores C1*C2*C3*C4

USD 600.000 USD 2.400.000 USD 5.400.000 Ajuste en función del riesgo ↓15%

Ctr Mejora en la eficiencia de los desarrolladores (ajustada en función del riesgo)

Total a tres años: USD 7.140.000

AHORROS EN COSTOS DE INFRAESTRUCTURA

Pruebas y datos. GKE ofrece a las organizaciones una innovadora función de ajuste de escala automático de clústeres en cuatro direcciones, lo que les permite pagar únicamente por lo que necesitan, minimizando el tiempo de inactividad de la infraestructura y maximizando su utilización. El ajuste de escala automático inicia las cargas de trabajo y su infraestructura subyacente antes de que se incremente la demanda y las apaga cuando esta disminuya. Antes de usar GKE, las organizaciones necesitaban sobreaprovisionar recursos sin una visibilidad precisa del uso de los clústeres y con temor de sobrepasar la capacidad si se presentaba un pico de demanda. Los entrevistados aportaron la siguiente información:

• El CTO de una firma de publicidad explicó: “En las instalaciones, aprovisionas el máximo. Es decir que inviertes mucho en capital que permanece inactivo la mayor parte del día”.

• El head global de servicios de nube de una firma de servicios financieros detalló: “La mejor función clave de Kubernetes es el ajuste de escala automático. Se puede efectuar un ajuste de escala horizontal de los pods durante un mes de mucha actividad y reducir los costos, a diferencia de la forma de trabajar anterior, en

USD 510.000 USD 2.040.000 USD 4.590.000

Valor presente a tres años: USD 5.598.122

la que debíamos tener todas las VM que se pudieran necesitar en cualquier momento dado sin afectar el servicio”.

• El lead de ingeniería de datos de una firma de ciencias biológicas afirmó: “El ajuste de escala automático nos ha ayudado a equilibrar los costos. Antes [de GKE], teníamos que sobreaprovisionar o bien estar dispuestos a asignar de menos y salir a ofrecer soporte cuando algo resultara insuficiente”.

Además, las organizaciones aprovecharon las VM interrumpibles de GKE para reducir aún más los costos de entrega de las cargas de trabajo contenerizadas:

• El lead de ingeniería de datos de una firma de ciencias biológicas explicó: “Otra función de GKE que utilizamos es la capacidad de crear máquinas virtuales (VM) interrumpibles. Creamos grupos de nodos que respaldan las VM interrumpibles y al instante percibimos ahorros de costos en los procesos que toleran esa interrupción”.

• El CTO de una firma de publicidad afirmó: “Cerca del 80% de [nuestras] instancias administradas por Kubernetes son interrumpibles [ ]. Sin GKE, no

podríamos hacer eso. Nuestra estructura de costos de entrega ha dado un verdadero vuelco”.

Modelo y supuestos. Forrester modeló el impacto financiero para la organización compuesta basándose en los siguientes supuestos:

• El costo inicial de infraestructura de la organización compuesta para las cargas de trabajo de contenedores on-premises es de USD 5,5 millones en el Año 1. A medida que la organización crece y el uso se generaliza, los costos se incrementan en un 20% anual.

• La organización reduce sus costos anuales de entrega de cargas de trabajo contenerizadas en un 75% mediante el ajuste de escala automático, la mejora en la utilización y las VM interrumpibles.

Riesgos. Forrester reconoce que los ahorros en infraestructura pueden variar de una organización a otra. Entre las consideraciones específicas se encuentran las siguientes:

• Gasto inicial de infraestructura.

• Tipos de cargas de trabajo, variabilidad de la demanda y tolerancia a fallas.

Resultados. Para contemplar estos riesgos, Forrester ajustó este beneficio y lo redujo en un 10%, lo que dio como resultado un VP total a tres años ajustado en función del riesgo de cerca de USD 11,1 millones.

AHORROS EN LICENCIAS DE PAAS BASADAS EN CONTENEDORES

Pruebas y datos. GKE es un servicio de Kubernetes totalmente administrado que proporciona de manera automática funcionalidades por las que las organizaciones normalmente pagarían suscripciones adicionales en caso de operarlas por su cuenta. Los entrevistados resaltaron que, después de invertir en GKE, las antiguas licencias de PaaS basadas en contenedores de sus organizaciones se volvieron innecesarias. Los entrevistados aportaron la siguiente información:

• El head global de servicios de nube de una firma de servicios financieros afirmó que la mejor utilización del hardware que ofrece GKE ha tenido como consecuencia una disminución de las licencias que utiliza su organización.

• El entrevistado de la empresa de ciencias biológicas afirmó que GKE “contribuye a equilibrar los costos con la carga operativa”, al garantizar que “solo se pague por lo que se utiliza”.

Modelo y supuestos. Forrester modeló el impacto financiero para la organización compuesta basándose en los siguientes supuestos:

• La organización compuesta tiene entre 50 y 70 clústeres en el período de 3 años. Cada clúster alberga, en promedio, 15 instancias de aplicación.

• La organización pagó USD 1500 por instancia en concepto de licencias de PaaS.

Riesgos. Forrester reconoce que los ahorros en licencias de PaaS pueden variar de una organización a otra. Entre las consideraciones específicas se encuentran las siguientes:

• Uso de licencias de PaaS de terceros heredadas.

• Cantidad de instancias de aplicación Resultados. Para contemplar estos riesgos, Forrester ajustó este beneficio y lo redujo en un 15%, lo que dio como resultado un VP total a tres años ajustado en función del riesgo de cerca de USD 2,9 millones.

MEJORA EN LA PRODUCTIVIDAD RELACIONADA CON LA SEGURIDAD

Pruebas y datos. Google escanea los contenedores para identificar vulnerabilidades y parches faltantes de Kubernetes en todos los clústeres que administra GKE. Si hay reparaciones disponibles, el escáner comienza automáticamente el proceso de aplicación de parches y lanzamiento. Los SRE capacitados de GKE se aseguran de que se apliquen parches y se actualicen todos los clústeres de GKE compatibles sin intervención del cliente. La aplicación de parches para corregir una vulnerabilidad puede implicar la actualización a una nueva versión de GKE a nivel de plano de control, nodo de usuario o ambos. Los nodos de GKE se actualizan automáticamente por defecto. Los entrevistados aportaron más detalles:

• El head global de servicios de nube de una firma de servicios financieros afirmó: “Las vulnerabilidades se tratan cada 28 días y, si tienes un pipeline para eso, no necesitas hacer nada al respecto […]. Siempre habrá algún parche extraordinario por el que no querrás esperar 28 días, pero podemos averiguar qué estás ejecutando y ahorrar tiempo con la aplicación de parches”.

• Un ingeniero de software de una firma de servicios financieros explicó: “Ya no tenemos que preocuparnos por aplicar parches a las imágenes de las VM. Todo se hace a través de las API de Google. Nuestro equipo de seguridad sigue realizando algunas auditorías cuando se hacen transacciones a través de esos pipelines”.

Modelo y supuestos. Forrester modeló el impacto financiero para la organización compuesta basándose en los siguientes supuestos:

• La organización compuesta cuenta con un equipo de 20 FTE dedicados a la administración de parches y vulnerabilidades.

• El escaneo y la aplicación de parches automática reducen el esfuerzo del equipo en un 80%.

• Los equipos encargados de la aplicación de parches están ubicados en zonas de bajo costo con una tarifa con todas las prestaciones de USD 60.000.

80%

Riesgos. Forrester reconoce que los ahorros por mejora en la productividad relacionada con la seguridad pueden variar de una organización a otra. Entre las consideraciones específicas se encuentran las siguientes:

• Tamaño y ubicación del equipo.

• Esfuerzo y frecuencia iniciales de aplicación de parches.

Resultados. Para contemplar estos riesgos, Forrester ajustó este beneficio y lo redujo en un 10%, lo que dio como resultado un VP total a tres años ajustado en función del riesgo de USD 1,7 millones.

Reducción en la mano de obra para aplicación de parches:

Mejora en la productividad relacionada con la seguridad

Ref. Parámetro

F1 FTE de seguridad dedicados a la administración de parches y vulnerabilidades

Fuente

Año 1 Año 2 Año 3

Organización compuesta 20 20 20

F2 Ahorro de tiempo en aplicación de parches con GKE Entrevistas 80% 80% 80%

F3 Salario promedio con todas las prestaciones de un FTE dedicado a la administración de parches y vulnerabilidades (anual)

Organización compuesta

USD 60.000 USD 60.000 USD 60.000

F4 Recuperación de la productividad Supuesto 80% 80% 80%

Ft Mejora en la productividad relacionada con la seguridad F1*F2*F3*F4

USD 768.000 USD 768.000 USD 768.000 Ajuste en función del riesgo ↓10%

Ftr Mejora en la productividad relacionada con la seguridad (ajustada en función del riesgo)

Total a tres años: USD 2.073.600

INGRESOS NO PERDIDOS GRACIAS A LA MEJORA EN LA DISPONIBILIDAD

Pruebas y datos. Las organizaciones entrevistadas enfrentaban problemas de disponibilidad y tiempo de inactividad debido a que sus entornos heredados carecían de escala y automatización. Si bien algunas organizaciones satisfacían principalmente a equipos de desarrollo internos, aquellas que también respaldaban a aplicaciones de atención al cliente corrían el riesgo de ofrecer una experiencia deficiente a sus clientes y de sufrir una posible pérdida de ingresos sin GKE. Con el ajuste de escala automático, la generación de registros y el monitoreo de clústeres y un plano de control administrado, las organizaciones pueden asegurarse de que los servicios siempre estén disponibles y eliminar los eventos de degradación o tiempo de inactividad. Los entrevistados proporcionaron los siguientes ejemplos:

• La firma de publicidad corría el riesgo de perder ingresos por cada segundo que se dejaran de proporcionar anuncios. El CTO afirmó: “Si el servicio se degrada, pierdes seriedad. Si nos ralentizamos, los ingresos caen. Eliminamos todo eso, y no fue mediante el sobreaprovisionamiento”.

USD 691.200 USD 691.200 USD 691.200

Valor presente a tres años: USD 1.718.912

• Una firma de servicios financieros utilizó GKE en su sitio web y aplicación de banca minorista. El head global de servicios de nube explicó que las ralentizaciones e interrupciones de la disponibilidad provocaban quejas y el abandono de clientes.

• Otra firma de servicios financieros utilizó la implementación de Kubernetes en el modelado de algoritmos para transacciones comerciales de alta frecuencia. Un ingeniero de software de la firma explicó que era necesario realizar los lanzamientos urgentes antes de que tuvieran lugar las transacciones del siguiente día. Cualquier retraso debido a clústeres no disponibles ocasionaba que tuvieran que regresar al modelo del día anterior y tenía el potencial de causar pérdidas de ingresos derivadas de no contar con la información más reciente.

Modelo y supuestos. Forrester modeló el impacto financiero para la organización compuesta basándose en los siguientes supuestos:

• La organización compuesta experimentaba 500 eventos de degradación o tiempo de inactividad en el entorno previo, con una tasa de aumento del 20% en función del crecimiento de la empresa.

• La organización mejora la disponibilidad en un 97% con GKE.

• Cada evento de degradación o tiempo de inactividad le cuesta a la organización un promedio de USD 10.000 en concepto de ingresos.

• El margen promedio de la organización es del 8%.

• Cantidad inicial de eventos con impacto en la disponibilidad en el entorno heredado.

• Tipos de servicios e ingresos relacionados.

• Márgenes promedio. Resultados. Para contemplar estos riesgos, Forrester ajustó este beneficio y lo redujo en un 15%, lo que dio como resultado un VP total a tres años ajustado en función del riesgo de USD 983.497.

Riesgos. Forrester reconoce que los beneficios de la mejora en la disponibilidad pueden variar de una organización a otra. Entre las consideraciones específicas se encuentran las siguientes:

BENEFICIOS NO CUANTIFICADOS

Otros beneficios que percibieron los usuarios pero que no se pudieron cuantificar fueron los siguientes:

• Postura de seguridad más robusta. El head global de servicios de nube de una firma de servicios financieros afirmó: “A mi personal de ciberseguridad les encantan las demás funciones de GCP que podemos utilizar en GKE para administrar imágenes, firmarlas y más. ¿Cómo puedo saber si esa [biblioteca de vínculos dinámicos (DLL)] o ese archivo binario contenía código malicioso? Era muy difícil saberlo, pero ahora Google brinda estas herramientas […]. A nivel global, Google se conecta desde donde quieras, pero su información nunca se ha vulnerado gracias a sus mecanismos de seguridad, como la identificación de cargas de trabajo y todo lo demás”.

• Acceso a nuevas oportunidades de mercado. El mismo entrevistado también dijo que el acceso a un nuevo mercado habría sido imposible sin el enfoque de Google, y lo explicó así: “En este nuevo mercado, no todas las instituciones financieras están autorizadas a usar la nube pública. Pero GKE nos permitió poner a funcionar un clúster para ellas. Fue una gran oportunidad para la región de Asia y el Pacífico”.

• Mejora en la experiencia del cliente (CX). Con el escalador automático de clústeres de GKE, se añaden nodos al grupo de nodos en momentos de alta demanda para garantizar la disponibilidad. Además, los equipos de SRE de Google monitorean los clústeres de GKE para garantizar su accesibilidad. Al limitar el tiempo de inactividad y optimizar el desempeño de la infraestructura subyacente de aplicaciones, las organizaciones pueden proporcionar una mejor experiencia del cliente.

• Mejora en la experiencia de los empleados. La automatización de tareas manuales repetitivas permite que las organizaciones reasignen a los empleados a labores que añadan más valor. GKE también permite que los desarrolladores se centren en el desarrollo en vez de solucionar problemas de infraestructura.

Trabajar con tecnología de punta permite a los desarrolladores perfeccionar sus habilidades y avanzar en sus carreras profesionales, y puede ayudar a las organizaciones a contratar talento de primer nivel.

FLEXIBILIDAD

El valor de la flexibilidad es único para cada cliente. Existen varias situaciones en las que un cliente podría optar por implementar GKE y, luego, descubrir usos y oportunidades de negocio adicionales. Son, entre otras, las siguientes:

• Implementación de tecnologías adicionales de Google Cloud. Usar GKE puede facilitar la expansión de otras tecnologías de Google Cloud dentro de la organización. Aprovechar el aprendizaje automático, la IA y las API especializadas en verticales específicos puede proporcionar beneficios adicionales para una organización.

• Evitar dependencia de proveedores. Llevar a cabo la contenerización con Kubernetes como base contribuye a reducir el riesgo de depender de proveedores o de tener que efectuar procesos de rediseño excesivos en el futuro.

• Aceleración de los beneficios de GKE con Autopilot. Autopilot es un nuevo modo de operación de GKE diseñado para reducir aún más los costos de la gestión y la optimización de clústeres. Con Autopilot, GKE aprovisiona y administra tanto el plano de control de Kubernetes como la infraestructura subyacente del cliente en una experiencia totalmente sin intervenciones. Para conocer un análisis más detallado del impacto de Autopilot para una organización, consultar el apéndice B

La flexibilidad también se cuantificaría cuando se evalúa en el marco de un proyecto específico (consultar el apéndice A para más detalles).

Análisis de costos

Datos de costos cuantificados aplicados a la organización compuesta

Costos totales

Itr Implementación y mano de obra continua USD 2.600.769 USD 1.227.692 USD 1.227.692 USD 1.227.692 USD 6.283.846 USD 5.653.858

TARIFA ANUAL DE ADMINISTRACIÓN DE CLÚSTERES DE GKE

Pruebas y datos. Las organizaciones que utilicen GKE incurrirán en costos en función de la utilización. Con base en las entrevistas con los clientes, Forrester utilizó el modo estándar de aplicación de precios, en el que una organización asume un costo de gestión de USD 0,10 por clúster por hora, independientemente de su tamaño o topología.

En el modo estándar, GKE utiliza nodos trabajadores en las instancias de Compute Engine en el clúster. Se factura por cada una de esas instancias de acuerdo con los precios de Compute Engine hasta que se borren los nodos. Los recursos de Compute Engine se facturan por segundo con un costo mínimo de uso de un minuto.

GKE incluye un Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA), respaldado de forma financiera, que garantiza una disponibilidad del 99,95%, para el plano de control de clústeres regionales, y del 99,5%, para el plano de control de clústeres zonales.

Modelo y supuestos. Al crear el modelo de la organización compuesta, Forrester contempló los siguientes supuestos:

• La organización compuesta cuenta con 50 clústeres en el Año 1, 60 en el Año 2 y 70 en el Año 3.

• Promedio de 50 nodos por clúster.

Riesgos. Los costos de administración pueden cambiar en función de distintas variables, entre las que se encuentran las siguientes:

• Tamaño de implementación y uso.

• Costos complementarios variables, como los de almacenamiento y salida.

Resultados. Para contemplar estos riesgos, Forrester ajustó este beneficio y lo aumentó en un 10%, lo que dio como resultado un VP total a tres años ajustado en función del riesgo (descontado en un 10%) de aproximadamente USD 5 millones

Costos totales (ajustados en función del riesgo) USD 2.600.769 USD 2.876.867 USD 3.206.898 USD 3.701.945 USD 12.386.479 USD 10.647.758 5.0

Tarifa anual de administración de clústeres de GKE

Ref. Parámetro

H1 Tarifa anual de administración de clústeres de GKE

Ht Tarifa anual de administración de clústeres de GKE

Fuente

H1

Ajuste en función del riesgo ↑10%

Htr Tarifa anual de administración de clústeres de GKE (ajustada en función del riesgo)

Total a tres años: USD 6.102.633

IMPLEMENTACIÓN Y MANO DE OBRA CONTINUA

Pruebas y datos. Si bien la implementación de GKE es una operación poco invasiva, las organizaciones tendrán que incurrir en gastos de mano de obra para la planificación, el diseño, la administración de cambios, la capacitación y la administración continua.

Las organizaciones de los entrevistados invirtieron en servicios profesionales de planificación, diseño y capacitación. Si bien GKE y GCP ofrecen diversas capacidades e integraciones estandarizadas, algunas organizaciones eligieron invertir horas de trabajo internas para personalizar las visualizaciones y los paneles de control.

Modelo y supuestos. Al crear el modelo de la organización compuesta, Forrester contempló los siguientes supuestos:

• La organización compuesta invierte inicialmente USD 1 millón en servicios profesionales de planificación, diseño, capacitación y soporte técnico.

• La capacitación inicial consta de tres semanas (60 horas). Adicionalmente, se dedica una semana de capacitación por año para actualizar conocimientos y comprender nuevas funciones y capacidades. La tarifa con todas las prestaciones de los ingenieros que reciben la capacitación es de USD 120.000 por año.

• La organización cuenta con un equipo dedicado de cinco SRE cuyo salario con todas las prestaciones es de USD 160.000.

Inicial Año 1 Año 2 Año 3

USD 0 USD 1.499.250 USD 1.799.278 USD 2.249.321

USD 0 USD 1.499.250 USD 1.799.278 USD 2.249.321

USD 0 USD 1.649.174 USD 1.979.206 USD 2.474.253

Valor presente a tres años: USD 4.993.900

Riesgos. Los costos asociados con la implementación, la capacitación y el soporte continuo pueden cambiar en función de distintas variables, entre las que se encuentran las siguientes:

• Tamaño y alcance de las operaciones.

• Conocimientos iniciales.

• Agilidad organizacional.

• Costos de mano de obra vigentes. Resultados. Para contemplar estos riesgos, Forrester ajustó este beneficio y lo aumentó un 5%, lo que dio como resultado un VP total a tres años ajustado en función del riesgo de aproximadamente USD 5,7 millones.

Implementación y mano de obra continua

Ref. Parámetro

I1 Servicios profesionales

I2 FTE especializados en desarrollo/ingeniería capacitados

Fuente Inicial Año 1 Año 2 Año 3

Entrevistas USD 1.000.000

Organización compuesta 160 160 160 160

I3 Horas de capacitación requeridas Entrevistas 160 40 40 40

I4 Salario promedio de la persona capacitada (anual) Estándares de la industria USD 120.000 USD 120.000 USD 120.000 USD 120.000

I5 Equipo dedicado de SRE Entrevistas 5 5 5

I6 Salario con todas las prestaciones del SRE (anual) Estándares de la industria USD 160.000 USD 160.000 USD 160.000

It Implementación y mano de obra continua I1+(I2*I3*(I4/2080 ))+(I5*I6) USD 2.476.923 USD 1.169.231 USD 1.169.231 USD 1.169.231 Ajuste en función del riesgo ↑5%

Itr Implementación y mano de obra continua (ajustada en función del riesgo) USD 2.600.769 USD 1.227.692 USD 1.227.692 USD 1.227.692

Total a tres años: USD 6.283.846

Valor presente a tres años: USD 5.653.858

Resumen financiero

PARÁMETROS A TRES AÑOS CONSOLIDADOS AJUSTADOS EN FUNCIÓN DEL RIESGO

Los resultados financieros calculados en las secciones Beneficios y Costos pueden utilizarse para determinar el ROI, el VPN y el período de amortización para la inversión de la organización compuesta. Para este análisis, Forrester estima un porcentaje de descuento anual del 10%.

Los valores relativos al ROI, el VPN y el período de amortización se determinan aplicando factores de ajuste en función del riesgo sobre los resultados no ajustados de las secciones de Beneficios y Costos.

Apéndice A: Total Economic Impact

Total Economic Impact (TEI) es una metodología desarrollada por Forrester Research que permite mejorar los procesos de toma de decisiones tecnológicas de las empresas y ayuda a los proveedores a comunicar la propuesta de valor de sus productos y servicios a los clientes. El método TEI (Total Economic Impact™) ayuda a las empresas a demostrar, justificar y materializar el valor tangible de iniciativas relacionadas con las tecnologías de la información (TI), tanto para los ejecutivos como para otras partes interesadas clave de la entidad.

MÉTODO TOTAL ECONOMIC IMPACT

Los beneficios representan el valor que el producto le ofrece a la empresa. El método TEI asigna el mismo valor al cálculo de los beneficios y los costos, lo que permite obtener una evaluación completa del efecto de la tecnología en toda la empresa.

Los costos consideran todos los gastos necesarios para obtener el valor o los beneficios propuestos del producto.

La categoría de costos de TEI incluye los costos adicionales sobre el entorno existente para los gastos continuos asociados a la solución.

La flexibilidad representa el valor estratégico que puede obtenerse de una inversión adicional futura que se realice independientemente de la inversión inicial ya realizada. Poder aprovechar dicho beneficio presenta un VP susceptible de cálculo.

Los riesgos miden la incertidumbre de los cálculos de costos y beneficios según los siguientes parámetros: 1) la probabilidad de que los cálculos coincidan con las proyecciones iniciales; y 2) la probabilidad de que se haga un seguimiento de los cálculos en el tiempo. Los factores de riesgo del método TEI se basan en una “distribución triangular”

La columna de inversión inicial contiene los costos incurridos en el “momento 0” o al comienzo del Año 1; estos costos no se descuentan. El resto de los flujos de efectivo se descuentan usando la tasa de descuento al final del año. El valor presente (VP) se calcula para cada estimación de costos y beneficios totales. Los cálculos del VPN en las tablas resumidas representan la suma de la inversión inicial y los flujos de efectivo descontados en cada año. Los importes y los cálculos del valor presente de las tablas Beneficios totales, Costos totales y Flujo de efectivo podrían no sumar 100 exactamente como consecuencia del redondeo.

VALOR PRESENTE (VP)

Valor actual o presente de las estimaciones de costos y beneficios (descontadas), dado un tipo de interés (tasa de descuento). El VP de costos y beneficios se introduce en valor presente neto (VPN) total de los flujos de efectivo.

VALOR PRESENTE NETO (VPN)

Valor actual o presente de los futuros flujos de efectivo netos (descontados), dado un tipo de interés (tasa de descuento). Un VPN positivo en un proyecto suele indicar que se debería realizar la inversión, a menos que otros proyectos tengan valores presentes netos más elevados.

RETORNO DE LA INVERSIÓN (ROI)

El retorno previsto de un proyecto expresado en porcentaje. El ROI se calcula dividiendo los beneficios netos (beneficios menos costos) por los costos.

TASA DE DESCUENTO

La tasa de interés utilizada en el análisis de los flujos de efectivo para reflejar el valor del dinero en el tiempo. Las empresas suelen emplear tasas de descuento entre el 8% y el 16%.

PLAZO DE AMORTIZACIÓN

El punto de equilibrio de una inversión. El punto en el tiempo en el que los beneficios netos (beneficios menos costos) son iguales a la inversión o el costo inicial.

Apéndice B: Beneficios de Autopilot

• Optimiza la producción a la manera de un experto en Kubernetes. Google crea clústeres en función de prácticas recomendadas probadas y reforzadas que derivan en una configuración optimizada y una postura de seguridad lista para la producción, lo que ayuda a reducir la curva de aprendizaje de GKE y acelerar la producción.

• Alcanza una postura de seguridad más robusta. Google asume la responsabilidad completa de la seguridad de los nodos y la infraestructura, lo que elimina las tareas de administración de la seguridad de la infraestructura.

• Reduce las operaciones del Día 2 Google supervisa el clúster de Autopilot en su totalidad (plano de control, nodos trabajadores y componentes básicos del sistema Kubernetes) y garantiza que tus pods estén siempre disponibles en el tiempo especificado.

• Mejora la eficiencia de los recursos. Google asume la responsabilidad completa de optimizar los recursos que utilizas. Tú solo pagas por tus pods, no por los nodos.

• Mantiene el carácter de Kubernetes. Primero en el sector en ofrecer un servicio de Kubernetes completamente administrado que implementa la totalidad de la API de Kubernetes.

Para obtener más información acerca de los beneficios de Autopilot, haz clic aquí

Apéndice C: Notas

1 Total Economic Impact es un método desarrollado por Forrester Research que mejora los procesos de toma de decisiones de las empresas en materia de tecnología y ayuda a los proveedores a comunicar a sus clientes la propuesta de valor de sus productos y servicios. El método TEI ayuda a las empresas a demostrar, justificar y materializar el valor tangible de iniciativas relacionadas con las tecnologías de la información (TI), tanto para los ejecutivos como para otras partes interesadas clave de la entidad.