Los equipos de desarrollo esperan una velocidad similar a la de la nube cuando necesitan una base de datos, un gestor de mensajes o un clúster de streaming. Para muchas organizaciones, trasladar datos confidenciales a servicios en la nube pública no es una opción, ya sea por motivos normativos, requisitos de soberanía o por la previsibilidad de los costes.

evoila te ofrece «Base de datos como servicio» (DBaaS) en tu propia infraestructura: un DBaaS listo para usar para PostgreSQL, MySQL, Kafka y RabbitMQ en VMware Cloud Foundation, o los mismos servicios en Kubernetes a través de operadores preparados para entornos de producción.

Ventajas principales de un vistazo:

• Aprovisionamiento de autoservicio de bases de datos y servicios de datos en cuestión de minutos, no de días
• Soberanía digital total: tus datos nunca salen de tu infraestructura
• Dos vías de implementación: VMware DSM para entornos VCF y operadores de Kubernetes para configuraciones nativas de K8s
• Configuraciones listas para producción desde la primera implementación

La brecha entre lo que necesitan los desarrolladores y lo que pueden ofrecer los equipos de infraestructura es cada vez mayor. Los equipos de aplicaciones quieren poner en marcha una instancia de PostgreSQL, un tema de Kafka o una cola de RabbitMQ en cuestión de minutos. En cambio, tienen que enviar una solicitud y esperar días o semanas, con configuraciones inconsistentes, políticas de seguridad poco claras y sin una gestión estandarizada del ciclo de vida.

Al mismo tiempo, muchas organizaciones no pueden simplemente trasladar estas cargas de trabajo a la nube pública. Las normativas financieras, los requisitos de residencia de datos o la imprevisibilidad de los costes hacen que operar de forma local sea una necesidad, no una opción. El resultado: los equipos se ven atrapados entre un aprovisionamiento interno lento y unos servicios en la nube inaccesibles. La innovación se estanca y la «TI en la sombra» crece.

Opción 1: VMware Data Service Manager (recomendado para entornos VCF)

Para las empresas que usan VMware Cloud Foundation, DSM es la forma más rápida de tener un servicio de bases de datos como servicio (DBaaS) en tus propias instalaciones. Ofrece un portal de autoservicio totalmente integrado donde los equipos de desarrollo pueden aprovisionar PostgreSQL, MySQL y otros servicios de datos cuando lo necesiten, con configuraciones estandarizadas, copias de seguridad automáticas, supervisión integrada y gestión basada en políticas. No hace falta tener conocimientos de Kubernetes.

DSM se encarga de todo el ciclo de vida de la base de datos: aprovisionamiento, configuración de alta disponibilidad, recuperación a un momento concreto, escalabilidad, aplicación de parches y retirada del servicio. Los equipos de la plataforma definen los niveles de servicio con límites de recursos y políticas de seguridad; los equipos de aplicaciones los utilizan a través de un portal o una API. Tus datos se quedan en tu infraestructura, bajo tu control, con una auditabilidad de nivel empresarial.

Este es el punto de partida que te recomendamos para la mayoría de los entornos empresariales.

Operaciones y servicios gestionados

Cualquier vía de implementación —ya sea DSM o Kubernetes— puede ser gestionada por evoila como un servicio gestionado. Nuestro equipo de operaciones se encarga de la supervisión proactiva, la gestión de incidencias, el ajuste del rendimiento, la aplicación de parches de seguridad y la asistencia 24/7. Tú eliges el nivel que mejor se adapte a tus necesidades.

Ruta 2: Operadores de Kubernetes

Para las organizaciones que ya cuentan con una infraestructura de Kubernetes o que necesitan la máxima portabilidad y soberanía de código abierto, implementamos servicios de datos utilizando Operadores de nivel de producción.

PostgreSQL: lo implementamos en VMware Tanzu for Postgres, la misma versión de PostgreSQL con soporte empresarial que se usa en DSM, o en CloudNativePG, un operador maduro reconocido por la CNCF que gestiona conjuntos de réplicas de alta disponibilidad.

MongoDB: para las cargas de trabajo que requieren flexibilidad en el esquema y escalabilidad horizontal, implementamos MongoDB en Kubernetes con el operador Percona o el operador de la comunidad. Los conjuntos de réplicas automatizados, el sharding, la conmutación por error, la programación de copias de seguridad y el refuerzo de la seguridad se gestionan de forma declarativa.

Apache Kafka: gracias al operador Stackable Kafka, implementamos clústeres con varios brokers que incluyen replicación adaptada a los racks, gestión de temas, integración con Kafka Connect y monitorización con Prometheus/Grafana. Kafka es la columna vertebral de los flujos de datos en tiempo real y las arquitecturas basadas en eventos.

RabbitMQ: el operador de clúster de RabbitMQ gestiona implementaciones en clúster con colas de quórum, federación para la mensajería entre múltiples sitios y enrutamiento flexible (por tema, por distribución y basado en encabezados). Es ideal para la integración de aplicaciones y la comunicación asíncrona entre microservicios.

Además de estos servicios individuales, creamos una capa unificada de autoservicio. Los equipos de la plataforma definen las ofertas de servicios con configuraciones estandarizadas, límites de recursos y políticas de seguridad. Los equipos de aplicaciones aprovisionan lo que necesitan a través de API: sin tickets, sin esperas y sin desviaciones en la configuración.

VMware Data Service Manager (DSM) es una capa de gestión de infraestructura integrada en VMware Cloud Foundation que aporta capacidades de autoservicio similares a las de la nube a los entornos locales. Los equipos de la plataforma definen las ofertas de servicios de bases de datos con configuraciones estandarizadas, límites de recursos y políticas de seguridad. Los equipos de aplicaciones aprovisionan estos servicios bajo demanda a través de un portal o una API, con copias de seguridad automáticas, supervisión y gestión del ciclo de vida integradas. DSM admite implementaciones en un solo servidor y en clúster para PostgreSQL, incluida la alta disponibilidad con conmutación por error automática y recuperación en un momento determinado a un almacenamiento compatible con S3. La ventaja clave: tus datos se quedan en tu infraestructura, mientras que tus equipos disfrutan de la rapidez y la comodidad que esperan de los servicios nativos de la nube, sin necesidad de tener conocimientos de Kubernetes.

Operadores de Kubernetes: cómo funcionan. Un operador es una extensión de software para Kubernetes que plasma los conocimientos operativos —el tipo de experiencia que aporta un administrador de bases de datos con experiencia— en flujos de trabajo automatizados y declarativos. En lugar de crear manualmente un conjunto de réplicas de PostgreSQL, configurar la replicación, preparar las copias de seguridad y programar la conmutación por error, defines el estado deseado en un manifiesto YAML, y el operador se encarga de mantener ese estado de forma continua. Si falla un nodo, el operador se encarga de la conmutación por error. Cuando cambias la configuración, realiza una actualización progresiva. Cuando necesitas escalar, añade réplicas automáticamente.

PostgreSQL y MongoDB en Kubernetes. En el caso de PostgreSQL, CloudNativePG se encarga de gestionar los conjuntos de réplicas, la conmutación automática por fallo, las copias de seguridad y la recuperación (incluida la restauración a un momento concreto en un almacenamiento compatible con S3), la gestión de certificados TLS y la configuración de RBAC. En el caso de MongoDB, el operador Percona/Community se encarga de los conjuntos de réplicas, el sharding, el cifrado y la conmutación automática por fallo. Todos los recursos se definen como definiciones de recursos personalizados (CRD), que se integran de forma nativa con Helm, ArgoCD y Terraform.

RabbitMQ en Kubernetes: el operador de clúster de RabbitMQ gestiona instancias en clúster con colas de quórum, almacenamiento persistente, detección automática de pares, complementos de federación para la mensajería entre múltiples sitios y supervisión basada en Prometheus.

Infraestructura como código en todo momento: cada implementación sigue los principios de la infraestructura como código. Las definiciones de los servicios, las configuraciones y las políticas se gestionan con control de versiones en Git y se aplican a través de flujos de trabajo de GitOps (normalmente ArgoCD o Flux). Esto garantiza que todos los entornos sean reproducibles, auditables y coherentes.

Infraestructura subyacente: VMware DSM se ejecuta en VMware Cloud Foundation. Los operadores de Kubernetes se ejecutan en hardware físico, en VMware vSphere (usando vSphere Kubernetes Service) o en cualquier distribución compatible con la CNCF. Diseñamos la capa subyacente de computación y almacenamiento para cumplir con los requisitos de rendimiento de las cargas de trabajo de datos con estado, incluyendo clases de almacenamiento dedicadas para volúmenes de bases de datos con alto número de IOPS y reglas de afinidad de nodos para la localidad de los datos.

evoila combina una amplia experiencia en infraestructuras de VMware y Kubernetes con un profundo conocimiento de los servicios de datos. Nuestros ingenieros no se limitan a implementar DSM ni a instalar Operators. Entienden el funcionamiento interno de las bases de datos, las topologías de replicación, el ajuste del rendimiento y los modos de fallo de cada servicio que gestionamos. evoila es el socio líder de Broadcom en Europa, con una amplia experiencia en VMware Cloud Foundation y Kubernetes, y cuenta con las certificaciones ISO 27001, BSI C5 y TISAX.

El equipo de operaciones gestionadas se encarga de los entornos de Kafka y RabbitMQ de grandes empresas europeas en producción, con servicio de guardia, gestión de incidencias y supervisión proactiva. Con más de 600 especialistas repartidos por más de 15 países, evoila tiene el tamaño suficiente para ofrecer un soporte de nivel empresarial y está lo suficientemente bien organizada como para estar siempre cerca del trabajo.

Si tu pregunta abarca todo el ámbito de los datos y la IA, la arquitectura «lakehouse», las plataformas de análisis o la preparación para la IA, nuestro equipo de datos e IA puede ayudarte a encontrar el punto de partida adecuado.