SRE, observabilidad y FinOps de nube y tokens de IA
Sistemas fiables y facturas de nube e IA que cada equipo puede explicar
Incidentes y facturas que nadie puede explicar
Los sistemas suelen fallar de formas que los paneles no muestran hasta que los clientes lo notan. Las alertas llegan en oleadas, los ingenieros de guardia persiguen síntomas y el mismo incidente vuelve porque nadie corrigió su causa.
Los costos derivan igual. Las facturas de nube crecen más rápido que el uso, y la IA lo empeora: los flujos multiagente de varios pasos sin límite suelen superar con creces el presupuesto, porque cada paso llama a un modelo grande lo necesite o no.
Qué cambia para usted
Fiabilidad medible
Cada servicio tiene objetivos de fiabilidad acordados, y puede ver en todo momento si los cumple.
Menos incidentes repetidos
Los incidentes se detectan pronto, se atienden sin interrupción y se cierran con una corrección de su causa.
Gasto menor y explicado
Cada costo de nube e IA tiene un responsable, y el gasto de inferencia de IA baja mediante almacenamiento en caché y enrutamiento de modelos.
Qué entregamos
Observabilidad
Registros, métricas y trazas recogidos con OpenTelemetry, con paneles que responden preguntas reales y alertas ligadas a lo que experimentan los usuarios.
Ingeniería de fiabilidad de sitios
La ingeniería de fiabilidad de sitios (SRE) trata las operaciones como disciplina de ingeniería: objetivos de fiabilidad para cada servicio, presupuestos de error que indican a los equipos cuándo ralentizar las publicaciones, y automatización en lugar de trabajo manual repetido.
Monitorización AIOps y alertas predictivas
Aprendizaje automático sobre su telemetría que detecta patrones inusuales y tendencias de capacidad antes de que se conviertan en incidentes, y agrupa alertas relacionadas para que los ingenieros vean un problema, no una avalancha.
SRE sin interrupción
Ingenieros de guardia sin interrupción con los tiempos de respuesta y resolución de nuestros niveles de servicio, y una revisión escrita de cada incidente significativo.
Telemetría de gasto en nube e IA
Gasto etiquetado e informado por equipo, servicio y funcionalidad de IA, para que cada costo tenga un responsable. FinOps es la práctica de gestionar el gasto en nube con los mismos datos y la misma disciplina que cualquier otro trabajo de ingeniería.
Pasarela FinOps de tokens de IA
El almacenamiento semántico en caché responde a una pregunta ya respondida sin volver a llamar a un modelo. El enrutamiento de modelos envía tareas rutinarias, como clasificación y extracción, a modelos de lenguaje pequeños y reserva los modelos frontera para el razonamiento complejo.
GreenOps y cómputo consciente del carbono
Cargas de trabajo dimensionadas y programadas teniendo en cuenta su consumo de energía y la intensidad de carbono, con los informes que exigen sus compromisos ESG.
Cómo se ejecuta el trabajo
Medir la línea de base
Recogemos lo que muestran hoy sus sistemas y facturas: incidentes, alertas, fiabilidad, gasto en nube y uso de tokens de IA por funcionalidad.
Acordar los objetivos
Acordamos objetivos de fiabilidad para cada servicio y de costo para cada equipo con las personas responsables.
Instrumentar y enrutar
Añadimos la telemetría, ajustamos las alertas y colocamos la pasarela de caché y enrutamiento delante de sus cargas de trabajo de IA.
Operar
Hacemos guardia con su equipo o por él, y cerramos cada incidente significativo con una revisión y una corrección de su causa.
Revisar con regularidad
Informamos de fiabilidad y gasto frente a los objetivos y actuamos según lo que muestran los informes.
Prueba en producción
Nuestra pasarela FinOps de tokens se mide frente a una línea de base que envía cada prompt a un modelo frontera, y el ahorro de cada fuente se informa por separado.
- menos gasto de inferencia de LLM que una línea de base de modelo frontera sin enrutar, mediante almacenamiento semántico en caché y enrutamiento por niveles a modelos pequeños
- 35–60 %
Herramientas y estándares
- IA y aprendizaje automático
- Mistral
- Qwen
- DeepSeek
- Bases de datos
- Redis
- DevOps y observabilidad
- OpenTelemetry
- Prometheus
- Grafana
- Kubernetes
Cómo empezar
Próximos pasos
Sesión previa de consultoría
Una sesión de consultoría previa gratuita de 30 minutos en línea: repasamos sus objetivos, sistemas y restricciones.
Revisión de preparación
En una revisión de preparación gratuita de 48 horas, un Arquitecto Principal comprueba su proyecto frente a la Definición de preparado de 6 puntos y recomienda la vía que encaja.
Elegir la vía
Los proyectos con el alcance definido reciben una propuesta vinculante en un plazo de 3 a 5 días hábiles. Los proyectos en fase de concepto empiezan en el estudio con Blueprint. Un sistema en producción que falla, no está documentado o necesita integración empieza con un diagnóstico de 1 a 2 semanas. El estudio con Blueprint y el diagnóstico tienen cada uno un importe fijo, indicado en la propuesta.
Entrega en cinco etapas
Movilización, sprints con demostraciones en vivo, integración y endurecimiento, aceptación y puesta en producción, y después servicios gestionados. Tras el lanzamiento llega un periodo de garantía y, después, soporte y mantenimiento opcionales.
Proyectos de resultado fijo y servicios gestionados sin interrupción
Entrega de alcance fijo por hitos con responsables de entrega asignados, y servicios gestionados de aplicaciones sin interrupción bajo gobernanza de SLA.
Equipos de producto nativos de IA
Equipos multidisciplinares gestionados de ingenieros sénior, equipados con entornos de codificación y QA con IA.
La vía más rápida es el paquete Auditoría de portabilidad en la nube y FinOps de tokens de IA, uno de nuestros paquetes de colaboración rápida.
Por dónde empezarPreguntas y respuestas
¿Qué aporta la ingeniería de fiabilidad de sitios a la monitorización normal?
La monitorización indica que algo va mal. La SRE decide qué fiabilidad debe tener cada servicio, la mide frente a ese objetivo y dedica tiempo de ingeniería a las causas de los fallos en lugar de a apagar fuegos repetidos. El resultado son menos incidentes, más breves, y una regla clara sobre cuándo el trabajo de fiabilidad va antes que las nuevas funcionalidades.
¿Qué es FinOps de tokens de IA?
Los modelos de lenguaje se pagan por token, un pequeño fragmento de texto en un prompt o una respuesta. FinOps de tokens de IA mide ese gasto por funcionalidad y equipo, y después lo reduce: las preguntas repetidas se responden desde una caché, las tareas rutinarias van a modelos pequeños y más económicos, y los modelos frontera se reservan para las tareas que los necesitan.
¿Cómo miden el ahorro?
Frente a una línea de base que registramos antes de cualquier cambio: la misma carga de trabajo con cada prompt enviado a un modelo frontera. El ahorro procede de dos fuentes, los prompts duplicados respondidos por el almacenamiento semántico en caché y las tareas rutinarias enrutadas a modelos de lenguaje pequeños, y las informamos por separado.
¿La caché y el enrutamiento reducirán la calidad de las respuestas?
No cuando se configuran por caso de uso. Una tarea pasa a un modelo más pequeño solo después de superar las mismas evaluaciones que el modelo frontera, y las respuestas en caché se usan solo donde una respuesta almacenada sigue siendo correcta. Todo lo incierto sigue yendo al modelo mayor.
¿Pueden asumir nuestra guardia?
Sí, por completo o junto a su equipo. Con un acuerdo de servicios gestionados vigilamos las alertas sin interrupción y respondemos en los plazos fijados para cada severidad, desde una caída crítica hasta una solicitud menor. Cada incidente significativo recibe una revisión escrita de su causa y del cambio que evita que se repita.
¿Qué es GreenOps?
GreenOps aplica el enfoque de FinOps a la energía y el carbono. Las cargas de trabajo se dimensionan según lo que usan, se ejecutan donde y cuando la electricidad es más limpia si pueden esperar, y se informan en los términos que necesita su informe ESG.
¿Listo para construir? Pida una propuesta.
Envíe sus requisitos o su RFP. Nuestros arquitectos los validan y devuelven una propuesta vinculante de alcance fijo.
Próximos pasos
Revisión de preparación
En una revisión de preparación gratuita de 48 horas, un Arquitecto Principal comprueba su proyecto frente a la Definición de preparado de 6 puntos y recomienda la vía que encaja.
Propuesta vinculante
Tras validación de arquitectura sin costo, recibe una propuesta vinculante de alcance fijo en un plazo de 3 a 5 días hábiles: hitos, arquitectura, estructura del equipo y SLA. Firmamos un acuerdo de confidencialidad (NDA) con usted a petición, antes de que comparta sus requisitos.
Movilización
Cuando firma, nuestros equipos de ingeniería inician el Sprint 0 en un plazo de 5 a 10 días hábiles desde la firma del contrato.
Entrega en cinco etapas
Movilización, sprints con demostraciones en vivo, integración y endurecimiento, aceptación y puesta en producción, y después servicios gestionados. Tras el lanzamiento llega un periodo de garantía y, después, soporte y mantenimiento opcionales.