Pasar de un producto mínimo viable a miles de usuarios activos diarios es el sueño (y a veces la pesadilla) de toda startup.
Recuerdo exactamente el día en que nuestra campaña de lanzamiento colapsó. Habíamos trabajado meses en el desarrollo de un nuevo feature, con un producto innovador, una estrategia de growth bien aceitada y un equipo pequeño pero comprometido. Pero cuando llegó el momento de escalar… no teníamos cómo.
Un error caro: escalar antes de saber escalar
En ese momento —hablo de hace casi 15 años— no usábamos la nube como hoy. Para lanzar, tuvimos que firmar un contrato de infraestructura física por dos años. Una semana completa pasó entre que hicimos la solicitud y que teníamos los servidores disponibles. Costoso, lento, y totalmente inflexible.
El resultado fue predecible: el tráfico de la campaña superó todo lo que habíamos probado. El sitio cayó, los correos de reclamos no paraban, y lo peor: nos quedamos con la infraestructura bloqueada por dos años, aunque apenas necesitábamos un 10 % de su capacidad promedio.
Esa experiencia marcó mi visión de la arquitectura para siempre.
La nube: velocidad, eficiencia y libertad
Con el tiempo, y ya con varios proyectos encima (incluyendo uno que escaló a más de 200,000 dispositivos conectados), aprendí a ver la infraestructura como algo vivo, adaptable y replicable con un click.
He trabajado en profundidad con AWS y GCP, y si bien cada una tiene sus particularidades, ambas permiten lograr lo que más me obsesiona: escalar sin pagar por adelantado, sin fricción, y sin bloquear la innovación.
Lecciones que aprendí (a golpes) sobre la escalabilidad
1. Escalar ≠ complicar
Muchas veces, se cae en la trampa de que escalar implica microservicios, clústeres, malla de servicios y 15 herramientas más. Pero la realidad es que la mayoría de los productos escalan bien siendo simples si la arquitectura base está bien pensada.
Empieza por lo mínimo necesario. Y deja que la complejidad venga del negocio, no del stack.
2. Serverless es el nuevo MVP
Hoy, lanzar un producto sin tener que aprovisionar servidores, balanceadores o incluso bases de datos es perfectamente viable.
- En AWS, Lambda + API Gateway + DynamoDB es una tríada que he usado decenas de veces con gran éxito.
- En GCP, Cloud Run + Firestore te dan tiempos de respuesta rápidos y una facturación por segundos de ejecución real.
Ambos me han permitido lanzar pruebas, prototipos y productos en horas, con costos menores a 5 USD/mes.
Algunas estrategias concretas que uso en cada proyecto
Arquitectura orientada a eventos
Usar EventBridge, Pub/Sub, SNS/SQS, Kinesis o Pulsar permiten desacoplar componentes. Puedes lanzar tareas pesadas en segundo plano sin bloquear la experiencia del usuario, y escalar esos consumidores de forma independiente.
Observabilidad desde el día cero
No importa qué tan pequeña sea la app: loggear, medir y alertar es imprescindible.
- CloudWatch o Stackdriver para métricas básicas
- OpenTelemetry si el sistema es más complejo
- Paneles de negocio en paralelo: “¿esta métrica técnica está ayudando al usuario?”
Control obsesivo de costos
- Scripts automáticos para apagar entornos fuera de horario
- Estimaciones por entorno desde el diseño
- Análisis de logs para detectar funciones “ruidosas”
Infraestructura como código + entornos replicables
Con CDK, Terraform o Pulumi, se puede levantar una réplica exacta de un entorno productivo en minutos. Esto me ha salvado en demos, testing intensivo y recuperación de incidentes.
Comparativa: AWS vs GCP desde mi experiencia
| Factor | AWS | GCP |
|---|---|---|
| Ecosistema serverless | Muy maduro (Lambda, Step Functions) | Más simple de entrar (Cloud Run, Firestore) |
| Herramientas de ML/AI | Amplio, pero requiere curva | Vertex AI muy bien integrado |
| Costos a pequeña escala | Más granular pero confuso | Más directo, ideal para MVPs |
| Gestión multi‑entorno | CDK excelente para DevOps puro | Terraform + GCP es más natural en multi‑región |
Ambas son válidas. En general, uso AWS para escalar sistemas complejos con muchos componentes desacoplados, y GCP para MVPs rápidos, APIs y backend de apps móviles.
Conclusión
Aprendí de la peor forma que la infraestructura no debe ser una barrera para validar una idea ni una cadena que arrastre el negocio cuando empieza a crecer.
Hoy, con la nube y la experiencia adecuada, te podemos ayudar a:
- Lanzar un producto en horas
- Replicar entornos en minutos
- Escalar hasta donde la demanda lo requiera
- Y reducir el costo a casi cero cuando no se usa
Si estás diseñando tu próximo sistema, o estás atrapado con una arquitectura que ya no da más, en Redstone Labs podemos ayudarte a escalar con inteligencia, sin promesas vacías y con foco brutal en lo que más importa: tu negocio.
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