Quis es una empresa orientada a la consultoría tecnológica y la transformación de procesos, con foco principal en la optimización de la experiencia del cliente y la eficiencia operativa de las organizaciones. Su propuesta combina tecnología, automatización e inteligencia artificial para rediseñar procesos de atención, reducir costos y mejorar indicadores clave como la satisfacción, los tiempos de respuesta y la fidelización. La estrategia tecnológica de la compañía es liderada por su CTO, Víctor San Martín, quien impulsa la adopción de soluciones innovadoras y escalables alineadas con los objetivos del negocio.
Qüis enfrentaba el desafío de modernizar su plataforma de datos, migrando desde un entorno On-premise hacia una arquitectura capaz de soportar tanto cargas transaccionales intensivas como análisis en tiempo real. La necesidad no era solo mejorar el rendimiento, sino también asegurar disponibilidad, escalabilidad y eficiencia operativa en un contexto de crecimiento sostenido.
Para responder a este escenario, se diseñó una solución basada en una base de datos cloud-native, permitiendo al cliente adoptar un modelo más flexible, resiliente y preparado para evolucionar junto con las demandas del negocio.
Desafíos del Cliente
El cliente operaba una plataforma con múltiples componentes críticos, incluyendo procesamiento transaccional, gestión de clientes, inventario y reporting.
Esto generaba desafíos relevantes:
- Alta carga transaccional asociada a la gestión de órdenes
- Necesidad de soportar consultas analíticas sin afectar el rendimiento operativo
- Limitaciones de escalabilidad en el entorno on-premise
- Riesgos asociados a disponibilidad y recuperación ante fallos
- Complejidad en la gestión y mantenimiento de la infraestructura de base de datos
Adicionalmente, existía una necesidad clara de optimizar costos sin sacrificar rendimiento ni confiabilidad.
Descripción de la solución
Para implementar esta solución, se adoptó un enfoque basado en servicios gestionados que permiten abstraer la complejidad operativa y enfocarse en el rendimiento y la confiabilidad.
El núcleo de la arquitectura se construyó sobre Amazon Aurora, un servicio de datos compatible con MySQL diseñado para ofrecer alto rendimiento y escalabilidad. Este servicio permite separar de forma nativa las operaciones de lectura y escritura, facilitando la distribución de carga y mejorando la experiencia de las aplicaciones que consumen los datos.
La arquitectura aprovecha un modelo de almacenamiento distribuido y altamente disponible, lo que garantiza durabilidad de la información y recuperación rápida ante fallos. Esta base tecnológica permite cumplir con exigentes objetivos de disponibilidad sin necesidad de configuraciones complejas.
Para la migración de datos se utilizó el servicio DMS, especializado en permitir replicar información desde el entorno on-premise hacia la nube de forma continua. Esto hizo posible ejecutar una transición controlada, manteniendo consistencia y minimizando tiempos de interrupción.
El monitoreo y la observabilidad se integraron como parte fundamental de la solución, permitiendo analizar métricas clave como uso de recursos, latencia y comportamiento de consultas. Esto habilita una mejora continua del rendimiento y una gestión proactiva del entorno.
Finalmente, la solución incorpora capacidades de seguridad nativas, incluyendo cifrado, control de accesos y gestión segura de credenciales, asegurando que la plataforma cumpla con estándares modernos de protección de datos.
En conjunto, estos servicios permitieron construir una plataforma robusta, escalable y preparada para soportar cargas críticas de negocio, alineándose con las mejores prácticas de arquitectura en la nube.
Proceso de Ejecución
La solución se construyó sobre una arquitectura moderna de base de datos relacional, diseñada para soportar tanto operaciones transaccionales como analíticas de forma eficiente.
Se implementó un clúster de base de datos con separación de roles entre nodos de escritura y lectura, permitiendo distribuir la carga de trabajo y mejorar significativamente el rendimiento en consultas. Este enfoque permitió que las operaciones críticas de negocio no se vieran afectadas por procesos analíticos o de reporting.
Durante la implementación, se aplicaron estrategias de optimización de consultas e indexación, apoyadas en métricas de monitoreo continuo. Esto permitió ajustar el comportamiento de la base de datos en función del uso real, logrando una mejora progresiva en el desempeño.
La migración desde el entorno anterior se realizó de forma controlada, utilizando replicación continua de datos. Este enfoque permitió mantener sincronización entre sistemas y ejecutar un cambio controlado, minimizando el impacto en la operación.
Finalmente, se realizaron pruebas de carga y simulaciones de fallos para validar tanto el rendimiento como la capacidad de recuperación del sistema.
Seguridad y Gobierno de Datos
La solución fue diseñada bajo un modelo de seguridad en múltiples capas, asegurando la protección de la información en todo momento.
Se implementaron mecanismos de cifrado tanto en almacenamiento como en tránsito, garantizando la confidencialidad de los datos. A nivel de acceso, se establecieron controles estrictos, limitando la conectividad únicamente a los componentes autorizados dentro de la arquitectura.
El manejo de credenciales fue reforzado mediante políticas de rotación y almacenamiento seguro, reduciendo riesgos asociados a accesos no controlados.
Si bien la plataforma maneja información de clientes y transacciones, no se almacenan datos altamente sensibles como información de tarjetas de pago, lo que permitió simplificar ciertos controles, manteniendo al mismo tiempo una base sólida de seguridad.
Adicionalmente, la arquitectura quedó preparada para evolucionar hacia controles más avanzados, como cifrado a nivel de columnas, en caso de ser requerido.
Optimización de Rendimiento y Costos
Uno de los pilares de la solución fue lograr un equilibrio eficiente entre rendimiento y costo.
Desde el punto de vista de rendimiento, se implementó una arquitectura que separa cargas de lectura y escritura, permitiendo escalar horizontalmente según demanda. Esto se complementa con optimización de consultas y estrategias de conexión desde la aplicación.
En términos de costos, se definió un dimensionamiento inicial adecuado al perfil de carga, junto con capacidades de auto-escalado de almacenamiento. Además, se incorporaron mecanismos de optimización para cargas predecibles, permitiendo reducir costos operativos en el largo plazo.
Continuidad Operativa y Recuperación
La solución incorpora capacidades robustas de continuidad de negocio.
Se implementaron respaldos automáticos y snapshots bajo demanda, permitiendo recuperar la información ante distintos escenarios. Adicionalmente, se habilitó la posibilidad de replicación entre regiones, fortaleciendo la estrategia de recuperación ante desastres.
Los objetivos de recuperación fueron claramente definidos, logrando tiempos de recuperación de minutos y una pérdida de datos prácticamente nula, gracias a la replicación continua.
El monitoreo constante permite detectar eventos críticos de forma temprana, habilitando una operación proactiva y reduciendo el impacto de incidentes.
Gestión de Ambientes y Gobierno
Para asegurar una operación controlada, se adoptó un modelo de separación de ambientes mediante múltiples cuentas.
Los entornos de desarrollo y pruebas fueron aislados del entorno productivo, utilizando configuraciones optimizadas en costo y aplicando técnicas de anonimización de datos cuando fue necesario.
Este enfoque permitió:
- Mantener entornos seguros y aislados
- Facilitar procesos de prueba sin afectar producción
- Controlar costos operativos
- Mejorar la gobernanza general de la plataforma
Resultados Obtenidos
La implementación generó mejoras significativas tanto a nivel técnico como de negocio:
- Incremento de un 70% en el rendimiento de consultas analíticas, al desacoplar cargas de lectura y escritura.
- Reducción de un 80% en la carga operativa del equipo técnico, al eliminar tareas de mantenimiento asociadas a bases de datos on-premise.
- 100% de visibilidad sobre métricas críticas, habilitando monitoreo proactivo y optimización continua.
- RPO cercano a 0 y RTO inferior a 5 minutos, asegurando alta resiliencia ante fallos.
En términos generales, el cliente logró transformar su plataforma de datos en un componente estratégico, capaz de soportar la evolución del negocio de forma segura y eficiente.
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XNex@ Connect es una empresa consultora especializada en adopción y modernización sobre Amazon Web Services, comprometida con el acompañamiento a organizaciones de diversos sectores en cada etapa de su transformación digital, desde la definición del caso de negocio y la evaluación de cargas de trabajo, hasta la migración, optimización y evolución hacia arquitecturas cloud nativas. Facilitamos la incorporación de capacidades avanzadas como analítica de datos e inteligencia artificial generativa, reduciendo la complejidad técnica y acelerando la obtención de valor. Nuestro objetivo es habilitar equipos más autónomos, eficientes y preparados para innovar de forma continua en la nube.