Cloud, DevOps e Ingeniería de Datos
Infraestructura como código, CI/CD y pipelines de datos que aceleran los despliegues y hacen que tus datos sean rápidos, precisos y confiables.
La mayoría de los equipos de ingeniería chocan dos veces con la misma pared: primero cuando la infraestructura deja de ser reproducible, y después cuando los pipelines de datos dejan de ser confiables. Nosotros construimos la capa que resuelve ambos problemas. En el lado de infraestructura, eso significa módulos de Terraform u OpenTofu que convierten tu entorno de AWS, GCP o Azure en código controlado por versiones, además de pipelines de CI/CD que automatizan el camino desde el commit hasta producción. En el lado de datos, significa modelos en dbt, pipelines impulsados por Airflow o Kafka, y almacenes de datos en Snowflake, BigQuery o Databricks que entregan a analistas y aplicaciones posteriores cifras en las que realmente pueden confiar.
Este trabajo es para equipos de ingeniería que ya superaron su primer prototipo, aquellos donde la configuración manual de servidores, los despliegues basados en conocimiento tribal o los dashboards alimentados desde hojas de cálculo se han convertido en el cuello de botella. Una startup en crecimiento necesita clústeres de Kubernetes con autoescalado y plataformas de desarrollo con rutas estándar (golden paths) para que el ritmo de lanzamiento no se frene a medida que el equipo crece. Una empresa desbordada por exportaciones de múltiples herramientas desconectadas necesita un lakehouse y pipelines ELT que reemplacen el manejo manual de archivos CSV con transformaciones programadas y verificadas.
Tratamos la infraestructura y los datos como una sola disciplina, no como dos entregas separadas: la plataforma y los datos que produce se construyen con el mismo estándar. El trabajo se dimensiona con tarifa fija en lugar de quedar abierto, de modo que el costo se corresponde con el resultado: los proyectos de infraestructura y CI/CD parten de $8,000, y las plataformas de datos completas y los pipelines parten de $25,000+.
Nuestro proceso
Evaluación y Arquitectura
Mapeamos tu huella actual en AWS/GCP/Azure, tus fuentes de datos y los vacíos en tus pipelines, y luego diseñamos los módulos de Terraform y los esquemas de almacén de datos objetivo (Snowflake, BigQuery o Databricks) antes de desplegar cualquier código.
Construcción de Infraestructura
Aprovisionamos módulos de Terraform/OpenTofu y clústeres de Kubernetes, contenedorizamos servicios con Docker y Helm, y configuramos pipelines de CI/CD para que cada entorno se despliegue de la misma manera, todas las veces.
Pipelines y Almacenamiento
Construimos pipelines de ingesta y transformación con Airflow, Kafka, Fivetran o Airbyte, y modelamos el almacén de datos en dbt sobre Snowflake, BigQuery o Databricks con modelos dimensionales probados y documentados.
Entrega y Capacitación
Probamos el autoescalado bajo carga real, documentamos las rutas estándar (golden paths) en la plataforma interna de desarrollo, y capacitamos a tu equipo para que pueda operar y ampliar por sí mismo los pipelines y la infraestructura.
Lo que ofrecemos
Cloud e IaC
Terraform/OpenTofu en AWS, GCP o Azure, con infraestructura repetible y controlada por versiones
CI/CD e Ingeniería de Plataforma
Pipelines automatizados de compilación, pruebas y despliegue, además de plataformas internas para desarrolladores con rutas estándar (golden paths)
Kubernetes y Contenedores
Servicios en contenedores Docker, charts de Helm y clústeres resilientes con autoescalado
Almacenes de Datos y Lakehouses
Implementaciones en Snowflake, BigQuery o Databricks con modelos dimensionales bien estructurados
Pipelines de Datos y ELT
Ingesta y transformación confiables con dbt, Airflow, Kafka y Fivetran/Airbyte
Tecnologías que usamos
Preguntas frecuentes
Dinos qué
construir.
Tráenos la que todos dijeron que era demasiado difícil. Respuesta gratuita y sin compromiso en un día hábil — NDA bajo solicitud.
Cloud, DevOps e Ingeniería de Datos
Cloud, DevOps e ingeniería de datos consiste en convertir la infraestructura, los despliegues y los pipelines de datos en sistemas automatizados y bajo control de versiones, en lugar de pasos manuales. Prixelo ofrece este servicio a equipos de ingeniería que ya han superado su primer prototipo y para los que los servidores montados a mano, los despliegues que solo conoce una persona o los dashboards alimentados con hojas de cálculo se han convertido en el cuello de botella. Los entregables suelen incluir módulos de Terraform u OpenTofu para AWS, GCP o Azure; pipelines de CI/CD que prueban y despliegan cada cambio de la misma forma; contenedores Docker y clústeres de Kubernetes gestionados con Helm; y pipelines de datos construidos con dbt, Airflow, Kafka, Fivetran o Airbyte que alimentan un data warehouse en Snowflake, BigQuery o Databricks. La monitorización y la documentación forman parte del trabajo, y el proyecto termina con una transferencia para que su equipo pueda operar y ampliar el sistema por su cuenta. El trabajo se define por alcance y a precio cerrado: la configuración de infraestructura y CI/CD parte de $8,000, y las plataformas y pipelines de datos completos parten de $25,000+. El coste final depende de cuántos entornos, servicios y fuentes de datos entren en el alcance.
Preguntas frecuentes
¿Qué incluye un proyecto de cloud y DevOps?
Cubre el camino desde el código hasta producción y los datos que salen de ahí. Normalmente implica infraestructura definida en Terraform u OpenTofu, pipelines automatizados de build, pruebas y despliegue, servicios en contenedores sobre Kubernetes, monitorización y observabilidad y, cuando hace falta, pipelines ELT y un data warehouse. Cada proyecto empieza con una evaluación de su configuración actual, de modo que solo se construyen las piezas que realmente necesita.
¿Qué es la infraestructura como código y por qué importa?
La infraestructura como código consiste en describir servidores, redes y servicios en la nube en archivos versionados, en lugar de configurarlos a mano desde una consola. Herramientas como Terraform u OpenTofu crean después el mismo entorno cada vez a partir de esos archivos. La ventaja práctica es que staging y producción dejan de divergir, los cambios pasan por revisión de código y un entorno perdido o roto puede reconstruirse en vez de rehacerse de memoria.
¿Mi equipo necesita Kubernetes?
No siempre. Kubernetes compensa su carga operativa cuando se ejecutan varios servicios que necesitan autoescalado, despliegues progresivos y entornos coherentes. Para una sola aplicación con tráfico estable, un servicio gestionado de contenedores o una plataforma como Vercel o Cloudflare puede ser más sencillo y más barato. La recomendación se hace durante la evaluación, según su stack, su tráfico, el coste y lo que su equipo se siente cómodo operando.
¿Cuál es la diferencia entre DevOps e ingeniería de datos?
DevOps se centra en cómo se construye, despliega y ejecuta el software: infraestructura, CI/CD, contenedores y monitorización. La ingeniería de datos se centra en cómo se recogen, transforman y almacenan los datos para que analistas y aplicaciones puedan confiar en ellos, con herramientas como dbt, Airflow y un data warehouse. Prixelo los trata como una sola disciplina, de modo que la plataforma y los datos que produce se construyen con el mismo nivel de exigencia.
¿Podrá nuestro equipo mantener la configuración después de la transferencia?
Sí, ese es el objetivo de la fase final. Antes de la transferencia se prueba el autoescalado bajo carga, se documentan los golden paths de la plataforma interna para desarrolladores y se forma a sus ingenieros para operar y ampliar los pipelines y la infraestructura. Como todo vive en código bajo control de versiones y no en la cabeza de una sola persona, su equipo puede revisarlo, modificarlo y reconstruirlo con su flujo de trabajo habitual.