factura de infraestructura
Baje la factura cloud: sus servicios más caros, reescritos en Go y Rust
Sus servicios Java y Python se comen memoria y máquinas que nadie ha tenido tiempo de cuestionar. Un equipo con 25+ años en producción reescribe las rutas calientes en Go o Rust en 30 días, y su próxima factura lo refleja.
En 48 horas: una primera estimación del ahorro sobre su factura actual, un precio cerrado y una fecha de inicio.
Una flota de JVM dimensionada para el pico de memoria y un batch nocturno que corre hasta que llega el turno de mañana.
- Java servicesJVM heap per pod
- Python workersmany instances
- autoscalingpinned at max
- idle capacitypaid for
30 días del primer perfilado al último corte
Los mismos servicios en Go y Rust con una fracción de la memoria y menos máquinas. El batch tarda minutos.
- Go servicessmall footprint
- Rust hot pathbatch in minutes
- clusterright-sized
- billmeasured before · after
Cómo baja la factura
- 01días 1–3
Medir la factura
Costo por servicio, perfiles de memoria y CPU bajo carga real y la duración de cada ventana batch. Con eso elegimos los servicios que más cuestan y escribimos en el presupuesto el ahorro que esperamos.
- 02días 2–6
Grabar el tráfico
Capturamos peticiones y respuestas de producción en la frontera del servicio. Esa grabación es la prueba que cada servicio reescrito tiene que pasar antes de recibir una sola petición real.
- 03días 5–24
Reescribir las rutas calientes
La plataforma hace la primera traducción a Go o Rust, y nuestros ingenieros la reescriben pensando en memoria, concurrencia y tiempo de arranque. Cada servicio se reproduce contra su tráfico hasta que las salidas coinciden.
- 04días 22–30
Hacer el corte y encoger
El tráfico se mueve servicio a servicio, después se apagan las instancias antiguas y se redimensiona el clúster. Volvemos a medir la factura y ponemos las dos cifras una junto a otra para su equipo financiero.
Qué hace la plataforma y qué hacen nuestros ingenieros
Leer cada servicio y su grafo de llamadas
Plataforma
Java, Kotlin, Python, Node y C#, cada framework del árbol y la configuración que alguien fijó hace años.
Perfilar memoria, CPU y arranque
Ambos
La plataforma recoge los perfiles bajo carga real. Un ingeniero los lee y encuentra adónde va el dinero.
Primera traducción a Go o Rust
Plataforma
Salida de máquina, revisada como pull request igual que cualquier otro código que su equipo integraría.
Reescribir pensando en memoria y concurrencia
Ingeniero
Goroutines donde había pools de hilos, streaming donde se cargaba todo en el heap, Rust donde cuenta cada byte.
Paridad contra el tráfico grabado
Ambos
Captura y reproducción corren de nuestra cuenta. Su lado aprueba cualquier diferencia que encontremos.
Redimensionar el clúster tras el corte
Ingeniero
Menos instancias y más pequeñas, con los límites de autoescalado ajustados a lo que el código nuevo usa de verdad.
Cada servicio reescrito pasa el banco de paridad antes de recibir tráfico real. Sus usuarios obtienen las mismas respuestas más rápido, y usted paga menos hardware.
Quién reescribe sus servicios
Nuestros ingenieros llevan más de 25 años entregando código de producción, y para un servicio que cuesta demasiado de operar no encontrará gente mejor. Han afinado JVM, peleado con el GIL de Python y perseguido fugas de memoria de Node en producción, y después han reescrito esos mismos servicios en Go y Rust. La plataforma lee y hace la primera traducción. Adónde va la memoria lo deciden nuestros ingenieros.
La estimación del ahorro se presupuesta antes de empezar. Cada fase tiene precio cerrado y fecha en el contrato, y solo cuenta como terminada cuando pasa la paridad sobre su tráfico. El código es suyo desde el primer commit.
Lo que preguntan los CTO sobre la factura
¿Cuánto vamos a ahorrar de verdad?
Ve una primera estimación en 48 horas desde que envía la factura y una lista de servicios. El día 3 ya los hemos perfilado bajo carga real, y la estimación va servicio a servicio con las cifras detrás. Tras el corte volvemos a medir y ponemos las dos facturas una junto a otra. Pida presupuesto hoy y la primera cifra es suya el día 2.
¿Por qué reescribir si podemos afinar la JVM?
Afinar ayuda hasta cierto punto, y a partir de ahí cada instancia sigue cargando con el runtime, su recolector de basura y su costo de arranque. Un servicio en Go o Rust se quita ese peso y corre con una fracción de la memoria. Donde basta con afinar, el presupuesto lo dice servicio a servicio. Pídalo ahora y vea cuáles de los suyos merecen reescribirse.
¿Los servicios nuevos se comportarán exactamente igual que los antiguos?
Sí. Grabamos su tráfico de producción y lo reproducimos contra ambas versiones. Un servicio recibe tráfico real solo cuando sus salidas coinciden, casos límite y redondeos raros incluidos, y su equipo aprueba cada diferencia que encontremos. Empiece por su servicio más caro y véalo pasar.
Nuestro equipo escribe Java. ¿Quién mantiene el código Go?
Su equipo. Go es un lenguaje pequeño y un ingeniero Java lo lee en cuestión de días. Cada servicio llega con tests y runbooks, sus ingenieros revisan cada uno antes del corte y los nuestros siguen de guardia durante los primeros días en producción. Ponga hoy la fecha de entrega en el contrato.
¿Hay parada durante el corte?
El tráfico se mueve servicio a servicio a través de una capa de enrutamiento, y las instancias antiguas siguen en marcha hasta que las nuevas han soportado carga real. La vuelta atrás es un interruptor acordado de antemano. Sus usuarios ven respuestas más rápidas. Pida presupuesto y elija hoy el primer servicio.
Tráiganos la factura
Reenvíenos hoy la última factura cloud y una lista de servicios. En 48 horas tiene una estimación del ahorro, un precio cerrado y una fecha de inicio. En 30 días sus servicios más caros corren en Go o Rust con menos máquinas, y la siguiente factura lo demuestra.
Lo lee y le responde un ingeniero con más de 25 años en producción. Firmamos el NDA antes de que comparta nada.