Elegidas para producción
Priorizamos fiabilidad sobre novedad. El stack tiene que sobrevivir carga real, incidencias y cambios de equipo.
Tecnología elegida por impacto
Stack real para cloud, datos, IA y delivery
Seleccionamos tecnologías por fiabilidad, operabilidad y coste total. Esta página resume el stack con el que solemos llevar sistemas a producción y mantenerlos sanos.
Elegimos tecnología por cómo responde en producción, no por tendencia. Combinamos cloud, plataformas de datos, IA aplicada y desarrollo a medida para construir soluciones que escalan, se mantienen y se entienden. Definimos el stack según el contexto técnico y de negocio para evitar sobreingeniería y conservar control a largo plazo.
CloudDataAI / MLOpsSoftware deliveryObservability
Cómo tomamos decisiones de stack
Encaje con el proveedor, no lock-in
Usamos servicios gestionados cuando reducen riesgo, pero preservando salidas, propiedad y claridad operativa.
Entendibles para tu equipo
Un stack técnicamente correcto sigue estando mal si el equipo no puede operarlo sin dependencia externa.
Plataformas con las que entregamos
No intentamos meter veinte herramientas en todos los proyectos. Elegimos el menor conjunto posible que resuelva bien el problema.
AWS
Landing zones, identidad, networking, Kubernetes y control de costes para cargas reales.
Google Cloud
Arquitecturas intensivas en datos, managed services y pipelines de ML con disciplina operativa.
Azure
Integraciones enterprise, entornos intensivos en IAM y despliegues híbridos de plataforma.
Kubernetes
Orquestación de contenedores con observabilidad, autoscaling, seguridad y operación del día dos.
Terraform
Módulos reutilizables, cambios revisables y entornos que siguen siendo entendibles.
Python
Automatización, ingeniería de datos y tooling de IA aplicada con código mantenible.
Capacidades por dominio
Cloud e infraestructura
Cloud e infraestructura
Diseñamos stacks que se puedan operar, auditar y evolucionar sin heroicidades.
AWSGoogle CloudAzureKubernetesTerraformGitHub ActionsDockerNginx
Plataformas de datos
Plataformas de datos
Pipelines, almacenamiento y capas de calidad que sirven a analítica, operaciones y producto.
Apache SparkKafkadbtBigQueryDatabricksSnowflakeSuperset
IA y MLOps
IA y MLOps
Stacks de IA aplicada centrados en evaluación, observabilidad, coste de inferencia y entrega segura.
OpenAIVertex AILangChainPyTorchHugging FacevLLMOllama
Delivery de software
Delivery de software
Elecciones de frontend y backend con sesgo a claridad, rendimiento y mantenibilidad a largo plazo.
ReactNext.jsTypeScriptNode.jsREST APIsWebhooksFigma
Observabilidad y fiabilidad
Observabilidad y fiabilidad
Métricas, logs y alertas diseñadas para acortar incidentes y mantener sistemas explicables.
GrafanaPrometheusDatadogOpenTelemetrySLOsRunbooks
¿Necesitas revisar o simplificar tu stack actual?
Podemos auditar la arquitectura, recortar complejidad y definir un plan técnico realista sin dependencia innecesaria.