Plataformas Cloud-Native en GCP
para Fintech e IA

Google Cloud es donde corre casi toda la infraestructura que construimos para nuestros clientes. Levantamos arquitecturas cloud-native en GCP para fintech y plataformas de IA: contenedores serverless en Cloud Run, almacenes de datos analíticos en BigQuery, pipelines de IA en Vertex AI, streaming con Pub/Sub, y toda la infraestructura versionada en Terraform.

Comenzar en GCP → Experiencia en Vertex AI

Terraform

Infraestructura como Código

Cloud Run

Hosting serverless de contenedores

99.9%+

SLA disponibilidad para clientes

Multi-región

Arquitectura de recuperación ante desastres

Qué Construimos en GCP

Nuestros proyectos en GCP van desde builds cloud-native desde cero hasta migraciones que vienen de AWS o de infraestructura on-premise. Nos especializamos en arquitecturas que combinan cómputo serverless, servicios de IA gestionados y pipelines de datos en tiempo real, la combinación que suelen necesitar las fintech y las empresas que construyen producto con IA.

Todo lo que desplegamos queda codificado en Terraform: los entornos son reproducibles, quedan trazas de auditoría y siempre hay forma de hacer rollback. No trabajamos haciendo clic en la consola, cada recurso está versionado y pasa por revisión de código.

✓ Cloud Run para APIs y microservicios en contenedores con auto-escalado a cero

✓ GKE (Kubernetes Engine) para cargas de trabajo complejas y de larga duración

✓ Cloud SQL y AlloyDB para bases de datos relacionales gestionadas

✓ Pub/Sub para comunicación entre microservicios basada en eventos

✓ Secret Manager e IAM para una postura de seguridad zero-trust

✓ Cloud Armor y balanceo de carga para entrypoints resistentes a DDoS

Plataforma de API Serverless

Desplegamos APIs de FastAPI o Node.js en Cloud Run, con escalado instantáneo de cero a miles de solicitudes por segundo. Sin decisiones de sizing de instancias, sin costo de cómputo en reposo.

Stack de IA en GCP

Vertex AI para entrenar y servir modelos, APIs de Gemini para funcionalidades LLM y Vertex AI Search para RAG empresarial, todo corriendo dentro de tu propio proyecto de GCP y bajo tus controles de datos.

Pipelines de Datos en Streaming

Pipelines de Pub/Sub a Dataflow y BigQuery para analítica en tiempo real. Diseñamos el procesamiento de eventos para que sea idempotente, así ninguna transacción se cuenta dos veces.

Observabilidad y FinOps

Dashboards en Cloud Monitoring, logging estructurado con Cloud Logging, alertas de presupuesto y detección de anomalías de costo. Vas a tener visibilidad tanto de la salud del sistema como del gasto en la nube.

Preguntas Frecuentes sobre Google Cloud

¿Por qué GCP en vez de AWS o Azure para cargas de IA y datos?+

Google Cloud tiene el stack de IA más integrado de las tres nubes: Vertex AI, las APIs de Gemini, BigQuery ML y años de infraestructura de machine learning interna de Google expuesta como servicios gestionados. Para clientes que construyen productos con LLMs o analítica en tiempo real, esto suele traducirse en menos tiempo hasta producción y menor costo por inferencia frente a AWS o Azure. Dicho esto, trabajamos sin problema con quien ya tenga compromisos con otra nube.

¿Cómo gestionan los cambios de infraestructura sin romper nada?+

Toda la infraestructura se maneja con Terraform. Los cambios pasan por pull request, con la salida de `terraform plan` revisada antes de cualquier `apply`. Usamos estado remoto en GCS con bloqueo de estado para evitar modificaciones concurrentes. Los cambios destructivos, como borrar bases de datos o eliminar VPCs, necesitan aprobación explícita. También mantenemos entornos de staging que replican producción para probar cambios antes de tocar el entorno en vivo.

Estamos en AWS. ¿Cómo es una migración a GCP?+

Empezamos con una fase de descubrimiento: mapeamos los servicios de AWS a sus equivalentes en GCP e identificamos qué se puede mover tal cual y qué conviene rediseñar. Las bases de datos requieren una estrategia de migración cuidadosa (Cloud Database Migration Service funciona bien para esto). Corremos entornos en paralelo durante el corte, moviendo el tráfico de a poco en lugar de apagar todo de golpe. Una migración de una aplicación de tamaño medio suele tomar entre 6 y 12 semanas, sin tiempo de inactividad planeado.

¿Cómo manejan el cumplimiento normativo en GCP?+

GCP tiene uno de los portafolios de certificaciones más amplios (SOC 1/2/3, PCI DSS, HIPAA BAA, ISO 27001, entre otras). Para clientes regulados configuramos Customer-Managed Encryption Keys (CMEK), VPC Service Controls para evitar la exfiltración de datos, logs de Access Transparency y restricciones a nivel de política de organización. Documentamos cada control para que tu auditor lo pueda revisar.

¿Cuánto cuesta GCP y cómo controlan el gasto?+

El pricing de GCP es competitivo, sobre todo para cargas de datos e IA. Configuramos presupuestos de facturación con umbrales de alerta, usamos descuentos por uso comprometido en cargas predecibles e implementamos políticas de auto-escalado que bajan a cero fuera de horario. Nuestra práctica de FinOps incluye revisiones mensuales de costos donde identificamos desperdicio y ajustamos el tamaño de los recursos antes de que se vuelva un problema.

Plataformas Cloud-Native en GCP para Fintech e IA