Sesion 11: Cloud Databases - arquitectura, operacion y decision

1. Logro de la sesion

Evaluar y disenar despliegues de bases de datos en nube comparando on-premise vs cloud, modelos PaaS vs serverless, y criterios de seguridad, costo, rendimiento y continuidad para soluciones orientadas a analitica e IA.

2. Contexto de negocio

Las organizaciones migran a cloud por:

elasticidad,
reduccion de tiempo de aprovisionamiento,
servicios gestionados listos para produccion.

No toda carga debe migrar igual; la clave es arquitectura por caso de uso.

3. On-premise vs cloud

3.1 On-premise

Ventajas:

control total de infraestructura,
cumplimiento especifico en entornos regulados.

Desventajas:

alto CAPEX,
escalado lento,
mayor carga operativa interna.

3.2 Cloud

Ventajas:

escalado rapido,
menor friccion para pruebas y despliegues,
servicios administrados.

Desventajas:

costos variables si no se controla consumo,
dependencia de proveedor,
necesidad de buena gobernanza.

4. Modelos de servicio

4.1 IaaS

Tu gestionas casi todo sobre maquinas virtuales.

4.2 PaaS de base de datos

Proveedor gestiona parches, backups, alta disponibilidad base.

4.3 Serverless database

Escalado automatico por demanda y pago por uso.

5. PaaS vs Serverless

Criterio	PaaS	Serverless
Control fino	Medio	Bajo/medio
Escalado	Manual/auto parcial	Automatico
Costo en inactividad	Mayor	Menor
Latencia fria	Baja	Puede existir
Casos tipicos	carga estable	carga variable

6. Proveedores principales

6.1 AWS

RDS,
Aurora,
Redshift.

6.2 Azure

Azure SQL Database,
Cosmos DB,
Synapse.

6.3 GCP

Cloud SQL,
AlloyDB,
BigQuery.

7. Patron de arquitectura recomendado

Separar capas:

OLTP transaccional.
Analitica/warehouse.
Capa de IA y recuperacion.

No sobrecargar una sola base con todos los perfiles de uso.

8. Disponibilidad y resiliencia

Conceptos clave:

replicas de lectura,
multi-zona,
politicas de backup,
RPO y RTO.

Definiciones:

RPO: perdida de datos tolerable.
RTO: tiempo de recuperacion tolerable.

9. Seguridad en cloud database

Controles minimos:

IAM por principio de minimo privilegio,
cifrado en reposo,
cifrado en transito TLS,
rotacion de secretos,
auditoria y trazabilidad.

10. Redes y aislamiento

Buenas practicas:

base en red privada,
acceso via bastion/VPN cuando aplique,
evitar exposicion publica innecesaria.

Riesgo clasico:

abrir puertos por urgencia y olvidar cierre.

11. Costos en nube (FinOps)

Variables principales:

almacenamiento,
computo,
IOPS,
transferencia de datos.

Estrategias:

dimensionar por metricas reales,
apagar entornos no productivos fuera de horario,
usar retencion y compresion adecuadas.

12. Observabilidad operacional

Metrica minima por base:

CPU,
memoria,
conexiones activas,
latencia p95,
tasa de errores.

Alertas:

crecimiento anomalo de storage,
saturacion de conexiones,
replica con retraso alto.

13. Migraciones hacia cloud

13.1 Lift and shift

Rapido, pero no siempre optimizado.

13.2 Replatform

Ajusta arquitectura aprovechando servicios gestionados.

13.3 Refactor

Cambio profundo para nativo cloud.

14. PostgreSQL en cloud

Opciones comunes:

PostgreSQL administrado (PaaS),
variantes compatibles de alto rendimiento.

Ventajas:

ecosistema maduro,
extensiones como pg_stat_statements y pgvector,
SQL estandar y portabilidad razonable.

15. Cloud y cargas de IA

Escenarios:

entrenamiento batch en data platform,
inferencia online con baja latencia,
RAG con sincronizacion SQL + vectorial.

Requisito:

coordinar base transaccional con almacenamiento analitico y vectorial.

16. Continuidad y DR

Plan minimo:

definir RPO/RTO por sistema,
probar restauraciones periodicamente,
automatizar backups con verificacion.

Error frecuente:

tener backup sin prueba de restauracion.

17. Gobernanza multi-entorno

Separar:

desarrollo,
QA,
produccion.

Controlar:

cambios de esquema,
accesos privilegiados,
despliegues con aprobacion.

18. Caso aplicado

Sistema de tickets IA:

PostgreSQL PaaS para transacciones,
almacenamiento analitico para reportes,
servicio vectorial para busqueda semantica.

Resultado esperado:

escalado por capa,
menores riesgos operativos,
mayor velocidad de evolucion.

19. Mini laboratorio

Elegir entre on-prem y cloud para un caso real.
Seleccionar PaaS o serverless y justificar.
Definir controles de seguridad minimos.
Estimar componentes de costo mensual.
Proponer estrategia de backup y DR.

20. Checklist de dominio

Distingo CAPEX y OPEX en decision tecnica.
Selecciono PaaS/serverless segun patron de uso.
Defino controles de seguridad e IAM.
Propongo RPO/RTO razonables.
Identifico riesgos de vendor lock-in.

21. Preguntas de autoevaluacion

Que carga se beneficia mas de serverless?
Cuando una replica de lectura no resuelve latencia?
Que diferencia hay entre backup y alta disponibilidad?
Que practica evita sobrecostos en desarrollo?
Por que conviene separar capas OLTP y analitica?

22. Referencias recomendadas

AWS Well-Architected Framework.
Azure Architecture Center.
Google Cloud Architecture Framework.
PostgreSQL on cloud best practices.
NIST guidance for cloud security.