Expertise en Acción
Lo que hemos estudiado, preparado y estamos listos para ejecutar. Capacidades reales para problemas reales de infraestructura.
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de downtime objetivo en migraciones productivas
Migración de cargas VMware con mínimo esfuerzo y máximo control
Los cambios de licenciamiento de Broadcom están obligando a replantear la estrategia de virtualización. Pero migrar cargas productivas fuera de VMware implica riesgos reales: dependencias ocultas, formatos incompatibles y ventanas de mantenimiento que no existen para sistemas que operan 24/7.
Nuestro enfoque
Ejecutamos un assessment detallado de cada workload: dependencias, I/O, networking y storage. Clasificamos cada VM en lift-and-shift, re-platform o retire. Utilizamos herramientas como MTV (Migration Toolkit for Virtualization) y virt-v2v para automatizar la conversión, con patrones de replicación activa-activa que permiten migrar sin cortes de servicio.
Lo que entregamos
Un plan de migración por oleadas con rollback probado, validación automatizada post-migración y destino flexible: OpenShift Virtualization, OpenStack o nube pública según el perfil de cada carga. El objetivo es que el equipo de operaciones no note la diferencia — excepto en la factura.
Nuestro enfoque
Diseñamos arquitecturas híbridas donde VMs y contenedores coexisten en una misma plataforma. OpenShift Virtualization permite correr máquinas virtuales como workloads nativos de Kubernetes, con las mismas políticas de red, storage y observabilidad. Para entornos que requieren control total del hardware, integramos OpenStack como capa de IaaS.
Lo que entregamos
Una plataforma unificada con gestión centralizada de ciclo de vida, GitOps para infraestructura y aplicaciones, networking integrado entre VMs y pods, y una estrategia de migración gradual que permite mover cargas de VM a contenedor cuando el equipo esté listo — sin presión ni plazos artificiales.
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plataforma unificada para VMs y contenedores
Ambientes híbridos para clústeres y soluciones virtualizadas
Muchas organizaciones operan dos mundos separados: virtualización tradicional para aplicaciones legacy y Kubernetes para las nuevas. Mantener ambos duplica costos de licenciamiento, capacitación y operación, y crea silos que dificultan la visibilidad end-to-end.
24/7
operación productiva con soporte day-2 continuo
Despliegue y soporte de infraestructura OpenShift y OpenStack
Desplegar un clúster es el día 1. El problema real es el día 2: upgrades que rompen operadores, APIs deprecadas, capacity planning sin datos, y troubleshooting a las 2 AM sin visibilidad. La mayoría de las implementaciones enterprise fallan en la operación continua, no en el despliegue inicial.
Nuestro enfoque
Desplegamos plataformas OpenShift (bare-metal, virtualizadas, cloud-hosted) y OpenStack con arquitecturas probadas para entornos telco y enterprise. Pero el valor real está en la operación day-2: procesos de upgrade probados con staging que replica producción, smoke tests automatizados, ResourceQuotas obligatorias, observabilidad correlacionada (métricas + logs + trazas) y GitOps con ArgoCD para control total de cambios.
Lo que entregamos
Plataformas productivas con operación continua: upgrades regulares, patching de seguridad, capacity management basado en datos reales, y un equipo que conoce la plataforma a fondo. No dejamos un clúster instalado y nos vamos — nos quedamos operándolo.
Nuestro enfoque
Habilitamos modelos LLM open-source (LLaMA, Mistral, Qwen) en infraestructura completamente aislada. Evaluamos el hardware disponible, seleccionamos el modelo óptimo según el caso de uso, aplicamos cuantización para maximizar rendimiento en el hardware existente, y desplegamos con serving optimizado sobre OpenShift o bare-metal. Todo sin una sola conexión al exterior.
Lo que entregamos
Un servicio de inferencia LLM funcional dentro del perímetro de seguridad, con API compatible con estándares OpenAI, documentación de operación, y capacitación para el equipo interno. Incluye benchmarks de latencia y throughput sobre el hardware real del cliente para que sepan exactamente qué esperar.
100%
de los datos permanecen dentro del perímetro
Modelos LLM en premisas para ambientes airgap
Las organizaciones con datos sensibles — financieras, gobierno, defensa, salud — necesitan capacidades de IA pero no pueden enviar información a APIs en la nube. Los modelos comerciales requieren conectividad, y los open-source requieren expertise en GPU sizing, cuantización y serving que pocos equipos internos tienen.
<15
minutos MTTR objetivo para incidentes críticos
Troubleshooting productivo integrado con equipos internos
Cuando algo falla en producción a las 2 AM, el equipo interno pasa más tiempo buscando a quién escalar que resolviendo el problema. Los vendors de plataformas tienen SLAs de respuesta, no de resolución. Y los ingenieros de guardia no siempre tienen el contexto profundo de cada componente de la plataforma.
Nuestro enfoque
Nos integramos directamente con los equipos internos de operaciones como extensión del equipo — no como un helpdesk externo. Conocemos la plataforma porque la desplegamos o la operamos. Cuando hay un issue productivo, participamos en el troubleshooting con contexto real: sabemos qué cambió, qué depende de qué, y cómo coordinar con los vendors para que la resolución sea efectiva, no solo un ticket escalado.
Lo que entregamos
Soporte L2/L3 con ingenieros que conocen la plataforma, coordinación directa con vendors (Red Hat, cloud providers) para acelerar resoluciones, runbooks codificados y probados para incidentes conocidos, y un ciclo de mejora continua donde cada incidente se convierte en prevención — no solo en un post-mortem que nadie lee.
Nuestro enfoque
Implementamos dashboards que confrontan el uso solicitado contra el uso efectivo por equipo, proyecto y ambiente. Cada recurso se etiqueta con owner, cost-center y propósito. Generamos informes periódicos que muestran exactamente dónde está el sobredimensionamiento, qué recursos no tienen dueño, y cuánto podría ahorrarse con un rightsizing basado en datos reales — no en intuición.
Lo que entregamos
Visibilidad completa del consumo real vs. aprovisionado con Kubecost, Prometheus y dashboards Grafana. Informes ejecutivos para presentar a dirección con recomendaciones concretas de ahorro. Governance de asignación con presupuestos por equipo y alertas automáticas. Y un proceso de capacity planning que permite dimensionar nuevos requerimientos antes de aprovisionar — para meter orden a lo que los vendors de plataformas solicitan.
30%
de recursos típicamente sobredimensionados o huérfanos
Dashboards de uso solicitado vs efectivo para optimización de costos
Los equipos de plataforma solicitan recursos basándose en estimaciones optimistas, y nadie revisa si realmente los usan. El resultado: instancias con 5% de CPU utilizado, volúmenes huérfanos que nadie libera, y una factura de nube que crece sin que nadie pueda explicar por qué ni para quién.
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