Perfil del cliente El cliente es una empresa con sede en Estados Unidos especializada en una plataforma de visión por computador aplicada a la medicina deportiva. Su objetivo es ayudar a equipos profesionales y personal médico a prevenir lesiones analizando grabaciones de baloncesto, detectando movimientos anómalos y marcando riesgos potenciales para su revisión. El reto técnico consistía en desplegar la solución en la nube de forma segura y escalable y en eliminar cuellos de botella en los despliegues mediante prácticas modernas de DevOps e Infraestructura como Código.
Desafíos principales 1 Lanzamiento en la nube Desde cero había que diseñar una red segura en AWS que separara componentes internos de los públicos, preservando datos sensibles mientras la aplicación permaneciera accesible para usuarios finales. 2 Proceso de entrega confiable Se necesitaba liberar nuevas versiones del API backend de forma rápida y consistente; las compilaciones y despliegues manuales habrían introducido errores y demoras. 3 Soporte multiambiente Era imprescindible mantener entornos independientes de desarrollo y producción para probar funciones sin poner en riesgo la estabilidad del sistema en vivo. 4 Consistencia de infraestructura La infraestructura debía definirse y reproducirse de forma idéntica en todos los entornos para evitar desviaciones de configuración y facilitar escalado y soporte. 5 Hosting y disponibilidad del frontend El cliente demandaba entrega global del frontend con tiempos de respuesta rápidos y posibilidad de actualizaciones frecuentes sin interrupciones. 6 Coste y escalabilidad La plataforma debía crecer sin rediseños mayores y ajustar costes al consumo real en lugar de a capacidad fija.
Solución técnica Resumen de la arquitectura Se diseñó una VPC segura en AWS con subredes públicas y privadas que aislaron recursos internos. Un Application Load Balancer gestionó el tráfico entrante, dirigiéndolo a los servicios de aplicación dentro del VPC para garantizar alta disponibilidad. Backend como contenedores El API backend se empaquetó en contenedores Docker y se desplegó en Amazon ECS. Cada servicio corrió como tareas ECS detrás del balanceador con actualizaciones rolling y comprobaciones de salud automáticas que reiniciaban contenedores defectuosos. Registro de imágenes y CI/CD Las imágenes Docker se versionaron y almacenaron en Amazon ECR. GitHub Actions construyó las imágenes en runners gestionados, autenticándose con secretos seguros y empujando a ECR. AWS CodePipeline vigiló nuevos tags en el registro y orquestó despliegues a ECS con actualizaciones rolling para evitar downtime. Capa de datos Se provisionó Amazon RDS en subredes privadas sin endpoints públicos, con configuración multi AZ, backups automáticos y almacenamiento escalable bajo demanda. Las tareas ECS accedieron a la base de datos de forma segura dentro del VPC. Entrega del frontend El frontend estático se alojó en Amazon S3 y se distribuyó mediante CloudFront con HTTPS, políticas de cache y ubicaciones edge regionales. Los pipelines de build subieron artefactos a S3 e invalidaron caché para que los usuarios recibieran la versión más reciente globalmente. Infraestructura como Código La infraestructura se definió con AWS CDK, versionada en Git y reutilizada para generar stacks Dev y Prod desde la misma base de código, proporcionando reproducibilidad y control de cambios. Seguridad y accesos Se aplicó el principio de mínimo privilegio en IAM. Se creó un usuario dedicado para CI/CD con permisos limitados a empujar imágenes a ECR y actualizar servicios ECS, reduciendo la exposición y controlando accesos.
Características destacadas - Pipeline CI/CD automatizado Integración completa entre GitHub Actions, Amazon ECR y AWS CodePipeline para builds continuos, almacenamiento versionado de contenedores y despliegues automáticos en ECS. - Aislamiento de entornos Entornos Dev y Prod totalmente independientes permitieron validar nuevas funciones sin afectar a producción. - Despliegues versionados Las imágenes se etiquetaron con el SHA de commit y versión semántica, facilitando trazabilidad y rollback instantáneo. - Resiliencia de servicios Servicios backend desplegados en ECS y balanceados por ALB con health checks y actualizaciones rolling. - Infraestructura segura Bases de datos en subredes privadas, tareas ECS con conectividad limitada al VPC e IAM con permisos acotados. - Entrega global del frontend Archivos estáticos en S3 servidos por CloudFront con HTTPS y caché regional para mejorar latencia.
Proceso de desarrollo Branching y estrategia de entornos Se adoptó un modelo Git donde feature branches confluyen en dev para staging y main se reserva para producción. Cada rama mapeara a su entorno AWS aislado con clusters ECS y bases de datos dedicadas, reduciendo el riesgo de impacto en producción. Build y containerización Cada commit en GitHub disparó workflows en GitHub Actions que construyeron imágenes Docker etiquetadas con el commit SHA y versión, y las empujaron a ECR usando secretos seguros. Almacenamiento de artefactos ECR actuó como registro central con tags inmutables, permitiendo recuperar builds anteriores para depuración o rollback rápido. Automatización de despliegues CodePipeline detectó nuevas imágenes en ECR y ejecutó despliegues a ECS. ECS lanzó nuevas tareas, las registró en el ALB y, tras pasar health checks, drenó y apagó las tareas antiguas. Verificación y monitorización Tras cada despliegue se ejecutaron smoke tests y se monitorizaron métricas de ECS, ALB y RDS en CloudWatch con alertas configuradas para fallos, escalado o degradación de rendimiento. Rollback y recuperación Si una versión presentaba problemas, el equipo podía redeplegar una imagen anterior seleccionando su tag en ECR, reduciendo el tiempo medio de recuperación a minutos. Gestión del ciclo de vida de infraestructura Todo se definió en AWS CDK para garantizar reproducibilidad, consistencia entre Dev y Prod y control de cambios mediante revisiones en Git. CDK permitió usar estructuras de programación de alto nivel para lógica condicional y reutilización, acelerando el desarrollo de infra frente a alternativas.
Impacto y beneficios Entregas más rápidas La automatización redujo los tiempos de release aproximadamente 80 por ciento, pasando de varias horas a menos de 30 minutos. Seguridad reforzada Subredes privadas, roles IAM con mínimo privilegio y RDS gestionado eliminaron accesos directos desde Internet a sistemas críticos. Alta disponibilidad Las actualizaciones rolling y health checks sostuvieron uptime superior a 99.95 por ciento y opciones de rollback disminuyeron el tiempo de recuperación a menos de 5 minutos. Mejor experiencia de usuario La entrega global con CDN mejoró tiempos de respuesta entre 30 y 40 por ciento, acelerando cargas y llamadas API. Optimización de costes El uso de componentes serverless y pago por uso redujo costes de infraestructura inactiva en alrededor de 25 a 30 por ciento a la vez que permitió escalabilidad ilimitada ante picos de tráfico.
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