Caso de Estudio
Una institución financiera con base en Australia operaba un entorno híbrido dividido entre dos nubes, cada una moldeada por un equipo distinto — Azure corriendo aplicaciones monolíticas en máquinas virtuales, AWS corriendo microservicios en Kubernetes. Esa configuración, construida por equipos separados, dejaba abierta la duda de si toda la infraestructura cumplía con las mejores prácticas de seguridad, rendimiento y optimización de recursos.
El relevamiento cubrió arquitectura de red, prácticas de IAM, cifrado en reposo y en tránsito, gestión de parches, dimensionamiento de instancias y configuración de Kubernetes y funciones serverless.
El entregable fue un informe priorizado: hallazgos ordenados por riesgo, un análisis costo-beneficio de cada solución, y una hoja de ruta por fases pensada para no interrumpir la operación en curso.
Separación de los entornos de desarrollo y producción en cuentas AWS distintas, para reducir el riesgo de que un cambio en un entorno afecte al otro.
DNS interno y externo divididos en zonas hospedadas separadas, para ordenar la resolución de nombres y reforzar el aislamiento entre tráfico interno y público.
Una hoja de ruta por fases para actualizar Kubernetes y redimensionar las máquinas virtuales, pensada para no interrumpir la operación en curso.
Instancias reservadas propuestas para reducir el costo recurrente de la infraestructura, sobre la base del análisis costo-beneficio del relevamiento.
Trabajamos sobre todo con entidades financieras (fintechs y bancos), empresas industriales que necesitan modernizar su tecnología incorporando IA, y organismos del sector público en proyectos de transformación digital. En todos los casos, entramos como equipo técnico senior embebido, no como una mesa de soporte tercerizada.
Tenemos base en Rosario, Argentina, y trabajamos con clientes en toda Latinoamérica. Eso significa conocimiento directo del contexto regulatorio y operativo de la región — por ejemplo la normativa del BCRA para fintechs argentinas — y coordinación en el mismo huso horario, sin la fricción de trabajar con un equipo a 10 horas de diferencia.
Nuestro trabajo está en la intersección de infraestructura cloud, arquitectura de aplicaciones e IA: diseño de arquitectura cloud-native, automatización de infraestructura, plataformas, pipelines de datos e integración de GenAI. No hacemos soporte cloud genérico — construimos y operamos sistemas que necesitan escalar.
Nuestra mayor profundidad es en AWS. También trabajamos con Azure y GCP según el stack que ya tenga el cliente — el objetivo siempre es adaptarnos a tu entorno, no imponer un proveedor.
Sí — es uno de los problemas en los que más trabajamos. Modernizar una aplicación suele implicar alguna combinación de: separar un monolito en servicios, migrar a infraestructura cloud-native, reemplazar dependencias obsoletas o mejorar el pipeline de CI/CD para que el equipo entregue más rápido. Siempre arrancamos con un diagnóstico técnico antes de recomendar un camino.
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