En este artículo final sobre Docling en AWS ECS con Balanceador de Carga de Aplicaciones explicamos de forma clara y práctica cómo desplegar una aplicación de procesamiento de documentos acelerada por GPU en una infraestructura ECS, exponerla al exterior con un Application Load Balancer y garantizar alta disponibilidad, seguridad y monitorización. Además incluimos información sobre Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software a medida y especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud.
Resumen rápido del objetivo: desplegar Docling, una solución GPU para procesamiento de documentos, sobre un clúster ECS con instancias EC2 optimizadas para GPU, configurar la definición de tarea y servicio, crear un Application Load Balancer que dirija el tráfico al puerto 5001 y validar la salud y el acceso a la interfaz web de Docling.
Analogía práctica para entender el ALB: piensa en el balanceador como el propietario de un restaurante que recibe clientes, el listener como el anfitrión que decide a qué sección enviar a cada visitante y los target groups como los grupos de camareros especializados por sección. Registrar targets equivale a que los camareros se presenten a su estación para atender pedidos. Esta visión ayuda a comprender cómo ALB distribuye tráfico a servicios backend según reglas y comprobaciones de salud.
Requisitos previos: haber creado previamente la VPC, subredes públicas y privadas, roles IAM y el clúster ECS con plantillas de lanzamiento y Auto Scaling Groups. Debes tener identificadores como VPC ID, IDs de subredes, ID del security group del ECS y el nombre del clúster creado en fases anteriores.
Puntos clave de la definición de tarea: usar networkMode host para permitir acceso directo a la red del EC2, declarar resourceRequirements para solicitar 1 GPU, especificar recursos de CPU y memoria adecuados para cargas GPU intensivas, y configurar logs para CloudWatch. Asegúrate de que las tareas usen los roles IAM creados en la fase de foundation para ejecución y permisos.
Creación del servicio ECS: definir el servicio con desiredCount inicial a 0 para evitar arrancar tareas antes de que haya instancias EC2 disponibles. Una vez que las instancias con soporte GPU estén en marcha, escalar el Auto Scaling Group para lanzar al menos una instancia, actualizar el servicio a desiredCount 1 y verificar que el contenedor se ejecuta correctamente y está utilizando la GPU.
Configuración del Application Load Balancer: crear un security group para el ALB que permita tráfico entrante en el puerto 5001 desde Internet, desplegar el ALB en subredes públicas y privadas para alta disponibilidad y crear un target group con target-type ip, puerto 5001 y health check en la ruta /docs. El ALB será el punto de entrada público que delegará en ECS la gestión de los endpoints registrados.
Integración ECS y ALB: actualizar el servicio ECS para que use el target group del ALB y definir el mapping entre el containerName y el containerPort. De este modo ECS registrará y desregistrará automáticamente las tareas en el target group cuando las tareas arranquen o se detengan, evitando la gestión manual de targets.
Listener y reglas: crear un listener HTTP en el ALB escuchando en el puerto 5001 con una acción por defecto de forward hacia el target group de Docling. Opcionalmente se puede añadir listener HTTPS con certificado TLS para cifrar el tráfico en producción.
Reglas de seguridad: permitir que el security group del ALB alcance el security group de las instancias ECS en el puerto 5001. Así el ALB actúa como intermediario autorizado entre Internet y los nodos de cómputo.
Pruebas y verificación: comprobar el estado de salud de los targets mediante describe-target-health, obtener el nombre DNS del ALB y acceder a la interfaz en la ruta /ui para validar la experiencia web, o a /docs para pruebas de API. Revisar logs en CloudWatch con el prefijo de log group configurado para la tarea y en la propia instancia EC2 mediante docker logs para depuración adicional.
Resolución de problemas comunes: si el servicio no arranca, verificar que las instancias EC2 estén registradas en el clúster ECS y que los roles IAM estén correctamente asignados; si no se puede acceder a la app revisar reglas de security groups y el estado de salud del target group; si la GPU no está disponible, confirmar que el tipo de instancia soporta GPU, que el agente ECS y drivers NVIDIA estén instalados y que la AMI utilizada sea la GPU optimizada.
Buenas prácticas y recomendaciones: considerar políticas de autoescalado basadas en métricas de uso de GPU o colas de procesamiento, habilitar CloudWatch Container Insights para monitorizar consumo y latencias, emplear subidas multi AZ para tolerancia a fallos y usar certificados TLS para tráfico seguro. Para optimización de costes evaluar instancias spot o reservas según patrones de uso.
Aplicaciones reales y casos de uso: esta arquitectura es ideal para cargas IA y ML en producción, procesamiento masivo de documentos, transcodificación de vídeo en GPU y cargas de computación científica. Si tu empresa necesita soluciones de inteligencia artificial y automatización con despliegues seguros y escalables, podemos ayudarte a diseñarlas e implementarlas.
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Conclusión: tras completar estos pasos habrás desplegado Docling en ECS con soporte GPU y un Application Load Balancer público, con monitorización y seguridad básicas configuradas. Esta solución, combinada con prácticas de escalado y observabilidad, te permite ofrecer servicios de procesamiento de documentos de alto rendimiento. Si deseas que Q2BSTUDIO gestione el diseño, desarrollo o puesta en producción de tu solución contacta con nosotros para una propuesta a medida.