Claude-skill-registry cost-optimization-finops

💰 Skill: Cost Optimization & FinOps

install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/data/cost-optimization-finops" ~/.claude/skills/majiayu000-claude-skill-registry-cost-optimization-finops && rm -rf "$T"
manifest: skills/data/cost-optimization-finops/SKILL.md
source content

💰 Skill: Cost Optimization & FinOps

📋 Metadata

AtributoValor
ID
sre-cost-optimization-finops
Nivel🟡 Intermedio
Versión1.0.0
Keywords
cost-optimization
,
finops
,
cloud-costs
,
resource-optimization
,
cost-monitoring
,
budget-alerts
ReferenciaFinOps Foundation

🔑 Keywords para Invocación

  • cost-optimization
  • finops
  • cloud-costs
  • resource-optimization
  • cost-monitoring
  • budget-alerts
  • @skill:cost-optimization

Ejemplos de Prompts

Implementa cost monitoring y budget alerts
Configura FinOps practices para cloud cost optimization
Setup resource optimization y cost allocation
@skill:cost-optimization - FinOps completo

📖 Descripción

FinOps (Financial Operations) combina prácticas financieras con DevOps para optimizar costos cloud. Este skill cubre cost monitoring, budget management, resource optimization, cost allocation, y cost optimization strategies.

✅ Cuándo Usar Este Skill

  • Cloud infrastructure costs
  • Multi-team cost allocation
  • Budget management
  • Resource optimization
  • Cost visibility

❌ Cuándo NO Usar Este Skill

  • On-premise only
  • Fixed cost infrastructure
  • Very small scale

🏗️ FinOps Framework

Inform
    ↓
Optimize
    ↓
Operate
    ↓
(Feedback Loop)

💻 Implementación

📁 Scripts Ejecutables: Este skill incluye scripts Python ejecutables en la carpeta

scripts/
:

Ver

scripts/README.md
para documentación de uso.

1. Cost Monitoring

Script ejecutable:

scripts/aws_cost_tracker.py

Script CLI completo para tracking y análisis de costos AWS usando Cost Explorer API.

Cuándo ejecutar

  • Reportes regulares: Para generar reportes de costos diarios/semanales
  • Análisis de costos: Para identificar servicios o tags con mayor costo
  • Exportación de datos: Para integrar con otros sistemas o dashboards
  • Auditoría: Para revisar costos históricos

Uso

# Instalar dependencias
pip install -r scripts/requirements.txt

# Costos diarios (últimos 30 días)
python scripts/aws_cost_tracker.py daily --days 30

# Costos por servicio
python scripts/aws_cost_tracker.py service EC2 --days 30

# Costos por tag
python scripts/aws_cost_tracker.py tag --tag-key Environment --days 30

# Exportar a CSV
python scripts/aws_cost_tracker.py daily --days 30 --output costs.csv

Características

  • ✅ Costos diarios agrupados por servicio
  • ✅ Costos por servicio específico
  • ✅ Costos agrupados por tags
  • ✅ Exportación a CSV
  • ✅ Formato legible en consola
  • ✅ Soporte para múltiples perfiles AWS

2. Budget Alerts

Script ejecutable:

scripts/budget_alert.py

Gestor completo de budgets AWS con alertas automatizadas por email.

Cuándo ejecutar

  • Crear budgets: Al establecer límites de gasto para servicios o proyectos
  • Monitoreo: Para revisar estado de budgets existentes
  • Gestión: Para listar, actualizar o eliminar budgets

Uso

# Crear budget con alertas
python scripts/budget_alert.py create \
  --name monthly-infrastructure-budget \
  --amount 10000 \
  --period monthly \
  --thresholds 50,80,100 \
  --email ops@example.com

# Listar todos los budgets
python scripts/budget_alert.py list

# Ver estado de un budget
python scripts/budget_alert.py status --name monthly-infrastructure-budget

# Eliminar budget
python scripts/budget_alert.py delete --name monthly-infrastructure-budget

Características

  • ✅ Creación de budgets con múltiples umbrales de alerta
  • ✅ Notificaciones por email automáticas
  • ✅ Filtros por servicio (opcional)
  • ✅ Listado y estado de budgets
  • ✅ Gestión completa (crear, listar, eliminar)

Ejemplo de configuración YAML

# aws/budgets.yml (para referencia)
budgets:
  - name: monthly-infrastructure-budget
    amount: 10000
    period: monthly
    thresholds: [50, 80, 100]
    email: ops@example.com

3. Resource Optimization

Script ejecutable:

scripts/resource_optimizer.py

Analizador de recursos AWS que identifica oportunidades de optimización de costos.

Cuándo ejecutar

  • Análisis regular: Para identificar recursos subutilizados
  • Antes de optimizar: Para planificar cambios de recursos
  • Auditoría de costos: Para encontrar oportunidades de ahorro

Uso

# Encontrar instancias idle (CPU < 10%)
python scripts/resource_optimizer.py idle --cpu-threshold 10

# Oportunidades de rightsizing
python scripts/resource_optimizer.py rightsize

# Volúmenes EBS no usados
python scripts/resource_optimizer.py unused-volumes

Características

  • ✅ Detección de instancias idle (bajo CPU)
  • ✅ Análisis de rightsizing (downsize/upsize)
  • ✅ Detección de volúmenes no usados
  • ✅ Estimación de costos y ahorros potenciales
  • ✅ Análisis multi-región (opcional)

4. Cost Allocation Tags

# k8s/cost-allocation-tags.yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: production
  labels:
    environment: production
    cost-center: engineering
    team: backend
    project: payment-service
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: payment-service
  labels:
    app: payment-service
    environment: production
    cost-center: engineering
    team: backend
    project: payment-service
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: payment-service
        environment: production
        cost-center: engineering
        team: backend
        project: payment-service
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: payment-service:latest
        resources:
          requests:
            cpu: 500m
            memory: 512Mi
          limits:
            cpu: 1000m
            memory: 1Gi

5. Automated Cost Optimization

Script ejecutable:

scripts/auto_optimizer.py

Optimizador automático que combina múltiples estrategias de optimización y genera reportes completos.

Cuándo ejecutar

  • Análisis completo: Para obtener visión general de todas las oportunidades
  • Reportes regulares: Para generar reportes de optimización periódicos
  • Planificación: Para planificar optimizaciones de costos

Uso

# Análisis completo
python scripts/auto_optimizer.py analyze

# Generar reporte detallado
python scripts/auto_optimizer.py report --output optimization-report.json

Características

  • ✅ Análisis completo combinando múltiples estrategias
  • ✅ Recomendaciones priorizadas por ahorro potencial
  • ✅ Reportes detallados en JSON
  • ✅ Estimación de ahorros totales
  • ✅ Identificación de instancias idle, rightsizing, y recursos no usados

🎯 Mejores Prácticas

1. Cost Visibility

DO:

  • Tag all resources
  • Track costs by team/service
  • Set up budget alerts
  • Review costs regularly

DON'T:

  • Ignore untagged resources
  • Skip cost reviews
  • Set unrealistic budgets

2. Optimization

DO:

  • Right-size resources
  • Use reserved instances for steady workloads
  • Implement auto-scaling
  • Clean up unused resources

DON'T:

  • Over-provision
  • Ignore idle resources
  • Skip rightsizing

3. Governance

DO:

  • Establish cost policies
  • Require approvals for large spends
  • Track cost trends
  • Share costs with teams

DON'T:

  • Allow unlimited spending
  • Ignore cost trends
  • Hide costs from teams

🚨 Troubleshooting

Unexpected Costs

  1. Check recent changes
  2. Review cost reports
  3. Identify cost drivers
  4. Implement cost controls

Budget Exceeded

  1. Review spending
  2. Identify overages
  3. Optimize resources
  4. Adjust budget if needed

📚 Recursos Adicionales


Versión: 1.0.0
Última actualización: Diciembre 2025
Total líneas: 1,100+