Explorando las Topologías de Infraestructura en la Nube: Desde el Monolito hasta la Inteligencia Artificial Distribuida
- Mauricio ECR
- Cloud
- 05 Apr, 2025
Introducción
El crecimiento exponencial de las soluciones en la nube ha transformado la manera en que diseñamos, desplegamos y mantenemos nuestras aplicaciones. Ya no hablamos solo de servidores y bases de datos, sino de arquitecturas complejas y adaptativas que responden a necesidades específicas de negocio, escalabilidad y resiliencia. En este artículo, exploramos las principales topologías de infraestructura en la nube, categorizadas según su propósito principal. Para cada subcategoría se describe de manera fluida sus componentes clave, casos de uso comunes y ejemplos concretos. Finalizamos con un cuadro resumen que compara escalabilidad, resiliencia y elasticidad entre ellas.
Categoría 1: Aplicaciones Web y Backend
• Monolito en una sola instancia
Una única unidad que contiene toda la lógica de negocio y presentación. Suele usarse cuando se prioriza velocidad de desarrollo y simplicidad.
- Componentes: Servidor de aplicaciones, base de datos, DNS, logs.
- Caso de uso: Ideal para MVPs o aplicaciones internas simples donde se necesita rapidez de desarrollo.
- Ejemplo: App de reservas de un coworking local sin alta demanda.
• Arquitectura 2-tier
Separación básica entre presentación y lógica/datos. Aumenta ligeramente la modularidad y seguridad.
- Componentes: Frontend, backend, base de datos, red privada (VPC).
- Caso de uso: Aplicaciones CRUD sin requerimientos complejos.
- Ejemplo: Sistema de inventario de una tienda de barrio.
• Arquitectura 3-tier
División clara entre presentación, lógica de negocio y almacenamiento. Facilita escalabilidad y mantenimiento.
- Componentes: Web UI, capa de negocio/API, base de datos, cache, WAF, balanceador de carga.
- Caso de uso: Aplicaciones con múltiples usuarios y procesos críticos.
- Ejemplo: Portal de empleados de una empresa con 500+ usuarios.
• Microservicios
División modular del sistema en servicios independientes. Facilita despliegue continuo y escalado específico.
- Componentes: API Gateway, servicios desacoplados, base de datos por servicio, orquestador, service mesh.
- Caso de uso: Aplicaciones con alta demanda de escalabilidad y despliegue continuo.
- Ejemplo: Plataforma de e-commerce como Amazon.
• Serverless (FaaS)
Funcionalidad sin gestión directa de servidores. Excelente para eventos aislados y costos por uso.
- Componentes: Funciones (Lambda), API Gateway, triggers, S3/DynamoDB.
- Caso de uso: Ejecuciones bajo demanda o respuestas rápidas sin infraestructura constante.
- Ejemplo: Formulario web con almacenamiento directo en DynamoDB.
• Contenerizada
Uso de contenedores para portabilidad y consistencia. Ideal para equipos DevOps maduros.
- Componentes: Contenedores, orquestador (Kubernetes/ECS), ingress, config maps, monitoreo.
- Caso de uso: Apps modernas con despliegues ágiles.
- Ejemplo: Backend de servicios para una fintech.
• Edge / CDN-based
Distribución de contenido y funciones lo más cerca posible del usuario. Reduce latencia significativamente.
- Componentes: CDN, funciones en el edge, almacenamiento estático, DNS.
- Caso de uso: Sitios globales, rápidos y ligeros.
- Ejemplo: Página de campaña para Spotify con alto tráfico mundial.
Categoría 2: Procesamiento de Datos
• Batch Processing
Ejecución por lotes en horarios programados. Óptimo para procesos no críticos en tiempo real.
- Componentes: Orquestador, Spark/Glue, almacenamiento, data warehouse.
- Caso de uso: Procesos intensivos pero no urgentes.
- Ejemplo: Generación de reportes contables semanales.
• Streaming Processing
Procesamiento en tiempo real de eventos. Permite reacciones inmediatas.
- Componentes: Kafka, Flink, almacenamiento rápido, alertas.
- Caso de uso: Monitoreo o reacción instantánea.
- Ejemplo: Sistema de detección de fraudes financieros.
• ETL / ELT
Extracción, transformación y carga de datos. Clave para flujos de datos confiables.
- Componentes: Extractores, transformadores (dbt), destino (DW), scheduler.
- Caso de uso: Consolidación de fuentes de datos.
- Ejemplo: Integración entre sistema de ventas y CRM.
• Data Warehouse
Sistema analítico estructurado. Usado para análisis de negocio y reporting.
- Componentes: Redshift, Snowflake, BigQuery, herramientas BI.
- Caso de uso: Análisis de KPIs, dashboards.
- Ejemplo: Reportes de ventas mensuales para dirección comercial.
• Data Lake / Lakehouse
Almacenamiento de grandes volúmenes en múltiples formatos. Flexible y económico.
- Componentes: S3, Glue/Athena, catálogos de datos, seguridad.
- Caso de uso: Escenarios con datos semi/no estructurados.
- Ejemplo: Logs masivos de navegación en web.
• Data Mesh
Modelo distribuido y federado de datos. Favorece la autonomía por dominio.
- Componentes: Dominios de datos, APIs, gobernanza, interoperabilidad.
- Caso de uso: Independencia de equipos para publicar/consumir datos.
- Ejemplo: Multinacional con unidades de negocio autónomas.
Categoría 3: Machine Learning / Inteligencia Artificial
• Entrenamiento simple/local
Ejecutado en entornos personales o educativos. Bajo costo y accesibilidad.
- Componentes: Notebooks (Colab, Jupyter), datasets, librerías ML.
- Caso de uso: Prototipos y aprendizaje.
- Ejemplo: Clasificador de sentimientos en Google Colab.
• Entrenamiento distribuido
Requiere potencia de cómputo alto y paralelización. Usado en proyectos avanzados.
- Componentes: Clúster de GPUs, datasets, framework (TensorFlow/PyTorch).
- Caso de uso: Modelos de lenguaje o visión a gran escala.
- Ejemplo: Modelo LLM para sector salud.
• Inferencia batch
Aplicación del modelo a conjuntos de datos no urgentes. Utilizado en análisis periódicos.
- Componentes: Modelo, job programado, input/output, auditoría.
- Caso de uso: Predicciones acumuladas.
- Ejemplo: Scoring de riesgo semanal para cartera de clientes.
• Inferencia en tiempo real
Predicciones inmediatas vía API. Fundamental para experiencias personalizadas.
- Componentes: API, modelo cargado en memoria, balanceador.
- Caso de uso: Recomendaciones o respuestas interactivas.
- Ejemplo: Recomendador de productos online.
• MLOps Pipelines
Automatización del ciclo de vida ML. Mejora confiabilidad y trazabilidad.
- Componentes: CI/CD, versionado de datos/modelos, feature store.
- Caso de uso: Iteración y despliegue continuo de modelos.
- Ejemplo: Monitoreo y redeploy de modelo de anomalías.
• AutoML
Modelado automatizado con herramientas visuales. Democratiza el uso del ML.
- Componentes: Plataforma visual, datasets, API.
- Caso de uso: Democratización del ML.
- Ejemplo: Clasificador usando Google Vertex AI.
Categoría 4: DevOps y Entornos de Desarrollo
• CI/CD básico
Automatización del flujo de despliegue. Mejora velocidad y calidad.
- Componentes: Repositorio, pipelines, build/test/deploy.
- Caso de uso: Flujos simples de desarrollo continuo.
- Ejemplo: GitHub Actions para app Node.js.
• Entornos efímeros
Instancias temporales por cambios en código. Perfecto para validación rápida.
- Componentes: IaC, previsualizaciones por rama o PR.
- Caso de uso: Validación visual antes de merge.
- Ejemplo: Landing page preview con Vercel.
• Entornos dedicados
Separación de ambientes según etapa de desarrollo. Facilita pruebas seguras.
- Componentes: Dev, QA, Staging, Prod, variables.
- Caso de uso: Flujo robusto de pruebas.
- Ejemplo: Pipeline de pagos con pruebas por entorno.
• Infraestructura como Código (IaC)
Infra reproducible y versionada. Ideal para automatización multicloud.
- Componentes: Terraform/Pulumi, módulos, backends de estado.
- Caso de uso: Gestión multicloud declarativa.
- Ejemplo: Infraestructura de microservicios con Terraform.
• DevSecOps
Seguridad integrada al ciclo de desarrollo. Reduce riesgos desde el origen.
- Componentes: SAST, control de secretos, validación de seguridad.
- Caso de uso: Garantizar seguridad desde el código.
- Ejemplo: Validación de secretos y código con Vault y SonarQube.
Resumen General
A continuación, un resumen de las topologías abordadas, con sus propiedades clave:
| Grupo | Subcategoría | Escalabilidad | Resiliencia | Elasticidad | Componentes Principales | Caso de Uso / Ejemplo |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Web/Backend | Monolito | Baja | Baja | Nula | Servidor, BD, DNS, logs | App reservas coworking |
| Web/Backend | 2-tier | Media | Media | Baja | Frontend, backend, BD | Inventario de tienda |
| Web/Backend | 3-tier | Alta | Alta | Media | UI, API, BD, cache, WAF | Portal empleados |
| Web/Backend | Microservicios | Muy Alta | Muy Alta | Alta | API GW, servicios, BD, mesh | E-commerce estilo Amazon |
| Web/Backend | Serverless | Muy Alta | Alta | Muy Alta | Lambda, S3, triggers | Formulario Lambda |
| Web/Backend | Contenerizada | Alta | Alta | Alta | K8s/ECS, contenedores | Backend fintech |
| Web/Backend | Edge/CDN | Alta | Alta | Alta | CDN, edge functions | Landing global Spotify |
| Datos | Batch | Media | Alta | Baja | Orquestador, Glue, DW | Reportes contables |
| Datos | Streaming | Alta | Alta | Alta | Kafka, Flink, alertas | Fraudes bancarios |
| Datos | ETL/ELT | Alta | Media | Media | Extractores, DBT, DW | Datos ventas y CRM |
| Datos | DW | Alta | Alta | Media | Redshift, BI | KPI dirección comercial |
| Datos | Lakehouse | Muy Alta | Alta | Alta | S3, Athena, catálogo | Logs web |
| Datos | Data Mesh | Alta | Alta | Media | APIs, dominios, gov | Datos en multinacional |
| IA/ML | Entrenamiento local | Baja | Baja | Nula | Notebooks, datasets | Clasificador Colab |
| IA/ML | Entrenamiento distribuido | Alta | Alta | Media | GPUs, TF/PT, dataset | LLM salud |
| IA/ML | Inferencia batch | Media | Alta | Baja | Job, modelo, IO | Scoring clientes |
| IA/ML | Inferencia tiempo real | Alta | Alta | Alta | API, modelo, load balancer | Recomendador productos |
| IA/ML | MLOps | Alta | Alta | Alta | CI/CD, feature store | Modelo de anomalías |
| IA/ML | AutoML | Media | Alta | Alta | Vertex AI, API | Vertex AI |
| DevOps | CI/CD | Media | Media | Media | GitHub, pipelines | GitHub Actions |
| DevOps | Entornos efímeros | Alta | Media | Alta | IaC, previews | Preview en Vercel |
| DevOps | Entornos dedicados | Media | Alta | Baja | QA, Staging, Prod | Validación por ambiente |
| DevOps | IaC | Alta | Alta | Alta | Terraform, módulos | Terraform multicloud |
| DevOps | DevSecOps | Alta | Alta | Alta | SAST, secretos, Vault | Pipeline seguro + Vault |
Este análisis puede servirte como hoja de ruta para diseñar arquitecturas eficientes, seguras y adaptadas al crecimiento de tu organización. Cada topología tiene su momento ideal de uso, y comprenderlas te permite tomar decisiones informadas en tu estrategia de nube.
Conclusión: Hacia una Elección Informada
Elegir la topología de infraestructura adecuada en la nube no es solo una cuestión técnica, sino una decisión estratégica que impacta directamente en la eficiencia, escalabilidad y competitividad de una organización. Como hemos visto, cada enfoque —desde un monolito sencillo hasta una arquitectura de MLOps distribuida— tiene fortalezas y compromisos que deben alinearse con el contexto del negocio, la madurez tecnológica del equipo y los objetivos a corto y largo plazo.
Al evaluar cuál topología adoptar, considera las siguientes preguntas clave:
- ¿Cuál es la etapa de madurez de tu producto o servicio?
- ¿Qué tan crítico es el tiempo de respuesta o la resiliencia para tu operación?
- ¿Tu equipo está preparado para gestionar la complejidad que implica escalar?
- ¿Qué tanto valor aportaría la automatización y observabilidad en tu flujo de trabajo?
Comenzar con una solución simple y evolucionar progresivamente hacia arquitecturas más sofisticadas es una estrategia válida y, en muchos casos, recomendable. Lo esencial es tener claridad en el propósito y una visión arquitectónica que te permita crecer sin reescribir desde cero cada vez que el negocio escale.
En definitiva, la nube no es solo infraestructura: es una plataforma para innovar con agilidad. Entender sus topologías es el primer paso para diseñar soluciones más robustas, eficientes y orientadas al futuro.