Ingeniería de plataformas de datos

Diseñado para funcionar. Creado a gran escala.

Diseñamos, implementamos y gestionamos la infraestructura básica de datos e IA de la que depende tu negocio, desde servicios automatizados de bases de datos y streaming de alta disponibilidad hasta plataformas soberanas de inferencia de IA.

Crea tu plataforma de IA

La capa en la que realmente se ejecutan tus datos y la IA

Toda estrategia de datos se sustenta en una base técnica. Unas bases de datos fiables, una comunicación rápida y una capacidad de cálculo escalable son lo que permite que una arquitectura «lakehouse» o una iniciativa de IA den realmente resultados. A medida que la IA pasa de la fase experimental a la de producción, esa base cobra aún más importancia, ya que los modelos necesitan recursos de GPU, puntos finales de inferencia y herramientas operativas para funcionar en el mundo real. El equipo de ingeniería de la plataforma de datos de evoila se encarga precisamente de eso.

Diseñamos y gestionamos servicios de datos de nivel de producción tanto en entornos locales como híbridos y en la nube. Desde el aprovisionamiento automatizado de bases de datos hasta plataformas nativas de Kubernetes con Stackable, y desde la inferencia de IA soberana con Nvidia AI Enterprise y VMware Private AI Services hasta el servicio de modelos, te ofrecemos la capa que hace que tus datos y tus cargas de trabajo de IA funcionen de forma fiable, segura y a gran escala.

Ventajas principales de un vistazo:

  • Provisión automatizada y de autoservicio de bases de datos y servicios de mensajería. Sin tickets, sin esperas
  • Kafka y RabbitMQ listos para producción, para la transmisión de eventos de alto rendimiento
  • Plataformas de datos nativas de Kubernetes para una soberanía digital máxima
  • NoSQL de nivel empresarial con MongoDB y Elasticsearch, diseñado para ofrecer escalabilidad y seguridad
  • Inferencia de IA soberana en tu propia infraestructura con Nvidia AI Enterprise, VMware Private AI Services y KServe
  • Asistencia durante todo el ciclo de vida: desde el diseño de la arquitectura hasta la gestión de las operaciones

Evolución de la plataforma

Deja de dedicarte a la gestión de la infraestructura y empieza a desarrollar plataformas de ingeniería

Cuando la infraestructura es un batiburrillo de tareas manuales, tus flujos de datos se amplían en función del número de empleados, no del código.

Muchas organizaciones han ido ampliando su infraestructura de datos con el tiempo sin seguir un modelo de plataforma coherente. El resultado es un batiburrillo de bases de datos configuradas a mano, intermediarios de mensajes independientes y sistemas de almacenamiento aislados, cada uno gestionado de forma diferente, escalado manualmente y supervisado con herramientas distintas. Cuando un equipo de desarrollo necesita una nueva base de datos, puede llevar días o semanas de idas y venidas con el equipo de operaciones. Cuando un clúster de Kafka alcanza su capacidad máxima, alguien tiene que intervenir manualmente.

Al mismo tiempo, cada vez hay más presión para poner en práctica la IA. Los equipos de ciencia de datos crean modelos en cuadernos, pero llevar esos modelos a producción con una asignación adecuada de GPU, escalado automático, supervisión y gobernanza requiere capacidades de infraestructura que muchas organizaciones aún no tienen. El resultado ya lo conoces. Las iniciativas de IA se estancan tras la prueba de concepto, y la brecha entre la experimentación y la producción se hace cada vez mayor.

Este enfoque fragmentado genera problemas de verdad: las configuraciones inconsistentes provocan brechas de seguridad, el aprovisionamiento manual ralentiza a los equipos y la falta de herramientas estandarizadas hace que sea casi imposible aplicar la gobernanza a gran escala. Mientras tanto, las nuevas exigencias de las cargas de trabajo de IA, el análisis en tiempo real y las arquitecturas de streaming llevan estas configuraciones heredadas más allá de sus límites.

evoila cubre esta brecha transformando tu infraestructura de datos sin procesar en una plataforma automatizada y lista para producción. Diseñamos e implementamos entornos de datos declarativos y basados en código que tratan las bases de datos, las colas y los flujos de datos como activos de software escalables. Al automatizar las operaciones del ciclo de vida subyacentes, liberamos a tus ingenieros y científicos de datos de tener que apagar incendios en la infraestructura, para que puedan centrarse por completo en aportar valor al negocio.

La mayoría de las infraestructuras de datos heredadas nunca se diseñaron para escalar automáticamente.

Desarrollamos plataformas que son…

Más información
El reto

Cuatro señales de que tu infraestructura de datos está frenando el crecimiento

Los procesos manuales y las estructuras aisladas no solo generan gastos adicionales, sino que impiden directamente que tus desarrolladores aporten valor.

Aprovisionamiento basado en tickets

Los entornos creados a mano ralentizan el trabajo de ingeniería.

La gestión manual de bases de datos mediante tickets y el escalado de los clústeres de búsqueda generan graves cuellos de botella. Como estos sistemas requieren una intervención manual constante y conocimientos especializados muy profundos, los equipos de desarrollo tienen que esperar días o semanas a que los entornos de producción esenciales estén listos.

Implementaciones fragmentadas

La falta de estándares de plataforma genera riesgos ocultos de cumplimiento normativo.

Operar sin un enfoque estandarizado para implementar servicios de datos en distintos entornos provoca una gran fragmentación de la infraestructura. Sin herramientas unificadas, resulta casi imposible aplicar la gobernanza de datos, cumplir con los crecientes requisitos de soberanía y proteger tus entornos a gran escala.

Transmisión de eventos con Brittle

Los intermediarios de mensajes no tienen la resiliencia necesaria para entornos empresariales.

Los intermediarios de mensajes tradicionales y las arquitecturas basadas en eventos casi nunca están diseñados para las cargas de trabajo modernas en producción. Cuando el volumen de datos se dispara, estas plataformas de streaming no gestionadas carecen de las capacidades de escalado y recuperación automáticas que se necesitan para evitar interrupciones críticas en los flujos de trabajo.

La producción de IA se ha estancado

Los modelos de gran valor se quedan estancados en entornos locales.

Los equipos de ciencia de datos desarrollan algoritmos muy prometedores en sus cuadernos de trabajo, pero rara vez llegan a la fase de producción. Las iniciativas de IA suelen estancarse tras la fase de prueba de concepto porque faltan por completo la infraestructura empresarial de GPU necesaria, los puntos finales de inferencia seguros y las herramientas automatizadas de MLOps.

Deja de luchar contra los cuellos de botella de tu canalización de datos.

Vamos a conectar tus flujos de trabajo con una infraestructura automatizada y declarativa diseñada para la IA moderna y el streaming empresarial.

Empieza ya
Nuestra solución

Plataformas declarativas diseñadas para cargas de trabajo de producción

No nos limitamos a la arquitectura. evoila diseña, crea y gestiona el ciclo de vida automatizado de tus servicios de datos, pasando de un aprovisionamiento manual y frágil a plataformas escalables y basadas en código.

Tus datos y tu plataforma de IA

Diseñada para ofrecer fiabilidad, automatización y soberanía

La ingeniería de la plataforma de datos de evoila abarca toda la pila de la infraestructura básica de datos e IA. No nos limitamos a asesorar: diseñamos, creamos y gestionamos las plataformas que impulsan tus cargas de trabajo de datos e IA.

Provisión automatizada de servicios de datos

Integración de VMware Data Service Manager

Diseñamos e implementamos VMware Data Service Manager para que puedas gestionar de forma autónoma el aprovisionamiento de bases de datos y colas de mensajes dentro de tu propia infraestructura. Los equipos de desarrollo obtienen las bases de datos que necesitan en cuestión de minutos, en lugar de días, con configuraciones coherentes, políticas de seguridad integradas y una auditabilidad total. Sin necesidad de depender de la nube, todo se ejecuta íntegramente en tu infraestructura, bajo tu control absoluto.

Plataformas de datos nativas de Kubernetes

Big Data soberano con Stackable

Para las organizaciones que necesitan la máxima soberanía digital y flexibilidad, creamos plataformas de datos modulares en Kubernetes usando la Stackable Data Platform. Stackable utiliza una arquitectura basada en operadores para automatizar el despliegue y la gestión del ciclo de vida de cargas de trabajo de datos complejas, como Apache Spark, Trino, Apache Hive y Apache Kafka. Esto te ofrece una base de «lakehouse» totalmente de código abierto e independiente de proveedores, sin depender de ningún hiperescalador, que se ejecuta íntegramente en tu propio hardware o en tu nube privada.

Mensajería de alta disponibilidad

Transmisión de eventos con Kafka y RabbitMQ

Diseñamos e implementamos entornos de Apache Kafka y RabbitMQ listos para producción, pensados para ofrecer un alto rendimiento, baja latencia y una distribución de mensajes resistente. Tanto si necesitas Kafka como columna vertebral para flujos de datos en tiempo real y CDC, como si necesitas RabbitMQ para una comunicación asíncrona fiable entre microservicios, te ofrecemos arquitecturas diseñadas para funcionar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y no entornos de prueba de concepto.

NoSQL y búsqueda para empresas

Entornos escalables de MongoDB y Elasticsearch

Creamos y ajustamos entornos de MongoDB y Elasticsearch adaptados a la escala empresarial. Esto incluye el diseño de clústeres con seguridad integrada (TLS, RBAC, cifrado en reposo), estrategias de escalado automatizadas, configuraciones de almacenamiento persistente y optimización del rendimiento. Tanto si necesitas Elasticsearch para el análisis de registros, la búsqueda de texto completo o la observabilidad, como si necesitas MongoDB como almacén de documentos flexible para los datos de tus aplicaciones, diseñamos entornos que gestionan tu carga de trabajo de forma fiable.

Infraestructura de la plataforma de IA

De los cuadernos a la producción segura

Creamos la capa de infraestructura que lleva los modelos de IA desde los cuadernos a la producción de forma segura. Usando VMware Private AI Foundation con NVIDIA, implementamos entornos de IA soberanos en tu infraestructura VCF existente, equipados con passthrough de GPU, gestión del tiempo de ejecución de modelos e integración de bases de datos vectoriales preparadas para RAG, todo ello sin enviar datos a una nube pública. Para entornos nativos de Kubernetes, implementamos KServe como una plataforma de servicio de modelos escalable e independiente del marco de trabajo, que admite puntos finales de inferencia con autoescalado, servicio multimodelo e integración nativa con NVIDIA NIM para una inferencia optimizada en la GPU. Tanto si tu equipo utiliza modelos clásicos de aprendizaje automático, modelos de lenguaje grandes (LLM) ajustados o IA generativa aumentada por recuperación, diseñamos la capa de servicio y orquestación que lo prepara para su puesta en producción.

Análisis técnico en profundidad

La pila tecnológica que hay detrás de nuestras plataformas de datos e IA

Nuestra ingeniería de plataformas de datos se basa en tecnologías probadas y aptas para entornos de producción. A continuación te explicamos con más detalle cuáles son los componentes principales y cómo funcionan juntos.

VMware Data Service Manager (DSM)
DSM es una capa de gestión de infraestructura que aporta capacidades de autoservicio similares a las de la nube a los entornos locales. Los equipos de la plataforma definen ofertas de servicios de bases de datos, como PostgreSQL, MySQL, RabbitMQ o Kafka, con configuraciones estandarizadas, límites de recursos y políticas de seguridad. A continuación, los equipos de aplicaciones aprovisionan esos servicios a través de una API o un portal, con funciones de copia de seguridad, supervisión y gestión del ciclo de vida ya integradas. La ventaja es clara: tus datos se quedan en tu infraestructura, mientras que los equipos disfrutan de la rapidez y la comodidad que esperan de los servicios nativos de la nube.

Plataforma de datos Stackable
Stackable es una plataforma nativa de Kubernetes que utiliza operadores personalizados para gestionar todo el ciclo de vida de los servicios de datos. Cada componente, ya sea Apache Spark para el procesamiento distribuido, Trino para consultas SQL federadas, Apache Kafka para el streaming o Apache Hive para la gestión de metadatos, se ejecuta como una carga de trabajo gestionada en Kubernetes con implementación, escalado, configuración y actualizaciones automatizadas. El modelo de operadores permite que las tareas operativas complejas (actualizaciones progresivas, cambios de configuración, escalado) se gestionen de forma declarativa en lugar de manualmente. Para implementaciones de «lakehouse», Stackable proporciona la capa de computación y almacenamiento que se ejecuta sobre un almacenamiento de objetos abierto (compatible con S3 o HDFS), lo que constituye una alternativa totalmente soberana a las plataformas gestionadas en la nube como Databricks.

Apache Kafka
Kafka actúa como el sistema nervioso central de los flujos de datos en tiempo real. Implementamos Kafka en configuraciones aptas para producción con clústeres de múltiples brokers, replicación adaptada a los racks y reequilibrio automático de particiones. Para integrarlo con arquitecturas «lakehouse», configuramos Kafka Connect con conectores para los sistemas de origen más habituales (bases de datos mediante CDC, API, puntos finales de IoT) y los destinos (Delta Lake, almacenamiento de objetos, Elasticsearch). Nuestros entornos de Kafka están diseñados desde el principio para ofrecer alta disponibilidad, incluyendo supervisión, alertas y conmutación automática ante fallos.

RabbitMQ
RabbitMQ ofrece un sistema de mensajería fiable y basado en estándares para la integración de aplicaciones y arquitecturas basadas en eventos. Implementamos entornos RabbitMQ en clúster con colas de quórum para garantizar la seguridad de los datos, federación para implementaciones en múltiples ubicaciones y complementos de gestión para tener visibilidad operativa. RabbitMQ destaca en situaciones en las que la flexibilidad en el enrutamiento de mensajes (temas, fanout, enrutamiento basado en encabezados) es más importante que el rendimiento bruto.


de MongoDB y Elasticsearch. Para MongoDB, diseñamos conjuntos de réplicas y clústeres fragmentados con conmutación automática ante fallos, cifrado y control de acceso basado en roles. Para Elasticsearch, diseñamos estrategias de indexación, asignación de fragmentos y políticas de ciclo de vida optimizadas para tu volumen de datos y tus patrones de consulta, ya sea para el análisis de registros, la búsqueda en aplicaciones o la gestión de información y eventos de seguridad (SIEM).

VMware Private AI Foundation con NVIDIA
Private AI Foundation se ejecuta en VMware Cloud Foundation y ofrece una plataforma segura y soberana para cargas de trabajo de IA generativa. Integra GPUs de NVIDIA (a través de vGPU o passthrough) con gestión del tiempo de ejecución de modelos, un almacén de modelos integrado, integración con bases de datos vectoriales y herramientas para flujos de trabajo RAG. Para las empresas que ya utilizan VCF, esta es la vía más directa hacia la IA en producción sin exponer los datos a proveedores de nube externos. Permite ajustar modelos de lenguaje a gran escala (LLM), ejecutar inferencias e implementar flujos de trabajo RAG, todo ello dentro de tu centro de datos y bajo tus propias políticas de gobernanza.

KServe
KServe es un proyecto en fase de incubación de la CNCF que ofrece una plataforma de inferencia estandarizada y nativa de Kubernetes para implementar modelos de aprendizaje automático (ML) e IA generativa a gran escala. Es compatible con varios marcos de trabajo (TensorFlow, PyTorch, vLLM, NVIDIA Triton), ofrece autoescalado sin servidor desde cero hasta múltiples GPU y se integra de forma nativa con NVIDIA NIM para una inferencia optimizada de modelos de lenguaje grande (LLM). KServe se encarga de la complejidad operativa de las implementaciones «canario» de los modelos, la agrupación de solicitudes, la programación de GPU y la inferencia en varios nodos para modelos grandes, para que tus equipos de ciencia de datos puedan centrarse en los modelos, no en la infraestructura.

Todos los componentes se pueden implementar en servidores físicos, VMware vSphere o Kubernetes, ya sea en tus propias instalaciones, en una nube privada o en una configuración híbrida con recursos de nube pública.

Ventajas técnicas

Creamos la plataforma que tu arquitectura de datos se merece

Tendemos un puente entre la velocidad propia de la nube y el control absoluto de los datos basándonos en estándares abiertos de probada eficacia.

Autoservicio autónomo sin depender de la nube

VMware Data Service Manager te ofrece una velocidad de aprovisionamiento similar a la de la nube en tu propio centro de datos. Los equipos de desarrollo disponen de bases de datos y servicios de mensajería estandarizados en cuestión de minutos, de forma totalmente automatizada, cumpliendo con las políticas y sin que los datos salgan de tu infraestructura.

Sin dependencia de un proveedor concreto

La plataforma de datos apilable funciona íntegramente con Kubernetes y componentes de código abierto. No hay dependencia de un proveedor concreto, ni entorno de ejecución propietario, ni dependencia de hiperescaladores. Tú eres el dueño de la plataforma, la configuración y los datos, algo fundamental para los sectores regulados y las organizaciones con políticas estrictas de residencia de datos.

Arquitectura modular y combinable

Cada componente de nuestra pila de plataformas de datos se puede implementar de forma independiente o como parte de una plataforma integrada. ¿Solo necesitas servicios gestionados de Kafka? Hecho. ¿Quieres un «lakehouse» completo en tus propias instalaciones en Stackable con Kafka, Spark y Trino? También hecho. La arquitectura crece al ritmo de tus necesidades.

Infraestructura de IA aislada físicamente

Con Nvidia AI Enterprise, VMware Private AI Services en VCF y KServe en Kubernetes, puedes ejecutar el entrenamiento, el ajuste fino y la inferencia de modelos en tu propia infraestructura. Tus datos y modelos siguen siendo de tu propiedad, se cumplen tus requisitos de cumplimiento normativo y tus cargas de trabajo de IA obtienen los recursos de GPU que necesitan, sin que ni una sola llamada a la API salga de tu red

Operaciones gestionadas flexibles

Todas las plataformas que creamos están diseñadas para que las gestione tu equipo, evoila o ambos conjuntamente. Los niveles de servicio gestionado van desde la asistencia 8×5 hasta operaciones completas 24/7 con supervisión activa, gestión de incidencias, mantenimiento proactivo y corrección de problemas de seguridad.

Tu socio ideal

La ingeniería de plataformas de datos requiere experiencia en entornos de producción

En evoila llevamos desarrollando plataformas de datos desde que nos fundamos. Nuestras raíces están en la infraestructura (VMware, Kubernetes, redes y seguridad), lo que significa que entendemos toda la pila que hay debajo de la capa de datos, no solo el software que hay encima. Por eso precisamente estamos en una posición única para ofrecer infraestructura de IA: ya contamos con las capas sobre las que se ejecuta la IA.

Nuestros ingenieros de plataforma cuentan con certificaciones en VMware, Kubernetes, Kafka, Elasticsearch y todos los principales proveedores de servicios en la nube. Somos socios «Pinnacle» de Broadcom (el nivel más alto del programa «Broadcom Advantage Partner Program») y contamos con las certificaciones ISO/IEC 27001, BSI C5 y TISAX, lo que demuestra que cumplimos con los estándares de seguridad y cumplimiento más estrictos.

¿Qué hace que evoila sea diferente?

No somos solo consultores que diseñan arquitecturas sobre el papel. Las construimos, las ponemos en marcha y las gestionamos. Cerca de 500 empleados repartidos por varias sedes europeas te ofrecen ingeniería práctica, servicios gestionados y asistencia las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Si algo falla a las 3 de la madrugada, nuestro equipo de guardia ya se está ocupando de ello.

Socio Pinnacle de Broadcom

El nivel más alto del Programa de Socios «Broadcom Advantage», que demuestra la excelencia en infraestructura empresarial.

Certificaciones empresariales

Totalmente auditado y conforme con los marcos de seguridad internacionales más estrictos, como la norma ISO 27001, BSI C5 y TISAX.

Operaciones gestionadas las 24 horas del día, los 7 días de la semana

Ingeniería práctica de verdad y un equipo de asistencia de guardia dedicado que ya está en marcha cuando algo falla a las 3 de la madrugada.

Escala de ingeniería europea

Expertos certificados en la plataforma, repartidos por varias ciudades europeas, que ofrecen capacidades fiables de implementación «full-stack».

Tecnologías y socios

Las alianzas estratégicas se unen a la tecnología abierta

Estas son las plataformas empresariales y los marcos de código abierto en los que se basan nuestras implementaciones.

Alianzas estratégicas entre empresas

Automatización de servicios de datos: VMware Data Service Manager

Plataforma de datos nativa de Kubernetes: Stackable Data Platform (Apache Spark, Trino, Apache Hive, Apache Kafka y Apache NiFi con operadores de Kubernetes)

Transmisión de eventos y mensajería: Apache Kafka, RabbitMQ (arquitectura, optimización, servicios gestionados)

NoSQL y búsquedas: MongoDB, Elasticsearch (diseño de clústeres, optimización del rendimiento, operaciones gestionadas)

Infraestructura preparada para el futuro y estándares abiertos

Infraestructura y orquestación: Kubernetes, VMware vSphere / VCF, Docker, Helm, ArgoCD

Plataformas en la nube: Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud Platform

Supervisión y observabilidad: Prometheus, Grafana, Elastic Stack

Certificaciones y colaboraciones: Socio Pinnacle de Broadcom, socio de Databricks, socio Silver de Microsoft, socio de AWS, ISO/IEC 27001, BSI C5, TISAX

Nuestro proceso

Cómo trabajamos contigo

Desde el diseño arquitectónico hasta la gestión integral de las operaciones

01 | Evaluación y diseño de la arquitectura

Empezamos con una evaluación exhaustiva de tu infraestructura de datos actual para identificar los cuellos de botella operativos y los límites de escalabilidad. A partir de esta información, diseñamos una arquitectura objetivo adaptada exactamente a tus necesidades en materia de automatización, escalabilidad, soberanía de los datos y resiliencia.

02 | Implementación y puesta en marcha

Nuestros ingenieros de plataforma crean e implementan tu nuevo entorno de datos en infraestructuras de nube privada, pública o híbrida. Siguiendo los principios de «infraestructura como código» con Terraform, Helm y GitOps, nos aseguramos de que cada implementación sea reproducible, segura, esté controlada por versiones y sea totalmente auditable.

03 | Operaciones gestionadas

Una vez que la plataforma esté en funcionamiento, garantizamos su continuidad con un soporte operativo a medida. Ofrecemos dos niveles de servicios gestionados:

Servicio gestionado completo: asistencia 24/7 o 9×5 con acuerdos de nivel de servicio (SLA) sobre tiempo de respuesta y tiempo de resolución, supervisión activa, gestión de incidencias y problemas, y mantenimiento proactivo (comprobaciones del sistema, actualizaciones, parches y correcciones de seguridad).

Servicio gestionado Lite: asistencia 9×5 con un SLA de tiempo de respuesta y gestión de incidencias y problemas; una opción más sencilla para las empresas que se encargan internamente de la supervisión y el mantenimiento proactivo.

No hay IA moderna sin una plataforma sólida como una roca

Diseñamos infraestructuras automatizadas, resilientes y soberanas, pensadas para crecer a medida que lo necesites.

Crea tu plataforma

¿No sabes por dónde empezar o te enfrentas a otro reto? Cuéntanoslo y encontraremos una solución.

Cada empresa opera con una infraestructura heredada única y está sujeta a diferentes normas de cumplimiento normativo. Déjanos un breve mensaje aquí abajo para iniciar una conversación estratégica y sin compromiso con nuestros arquitectos de datos principales y encontrar la vía de transformación más adecuada para tu entorno.

Preguntas frecuentes

Se refiere al diseño, la implementación y el funcionamiento de la infraestructura básica que almacena, transfiere y procesa tus datos, incluyendo bases de datos, intermediarios de mensajes, plataformas de streaming, motores de búsqueda, puntos finales de inferencia de IA y la capa de orquestación que lo integra todo. Esta capa se sitúa por debajo de tus cargas de trabajo de análisis, BI e IA.

No, implementamos plataformas de datos en servidores físicos, VMware vSphere y Kubernetes, dependiendo de tu infraestructura actual y tus necesidades. Aunque las implementaciones basadas en Kubernetes (por ejemplo, con Stackable o KServe) ofrecen el máximo nivel de automatización y portabilidad, no son un requisito imprescindible. VMware Private AI Foundation en VCF es una opción igualmente válida para las cargas de trabajo de IA.

VMware DSM te ofrece la misma experiencia de aprovisionamiento de autoservicio que un servicio de bases de datos en la nube (como AWS RDS o Azure Database), pero todo se ejecuta en tu propia infraestructura. Tus datos nunca salen de tu centro de datos y tú mantienes el control total sobre las configuraciones, las políticas de seguridad y la asignación de recursos. Esto es especialmente importante para las organizaciones con requisitos de residencia o soberanía de datos.

Por supuesto. Nuestros servicios son modulares. Muchos clientes empiezan con la gestión de operaciones de Kafka o RabbitMQ y van ampliando el alcance con el tiempo. No hace falta que te comprometas a una transformación completa de la plataforma para aprovechar nuestra experiencia.

Stackable es una plataforma de código abierto y nativa de Kubernetes que automatiza la implementación y la gestión de servicios de datos como Spark, Trino, Kafka y Hive mediante operadores. Es una buena opción si quieres crear un «lakehouse» o una plataforma de análisis en tus propias instalaciones (o en una nube privada) sin depender de un hiperescalador ni de una plataforma propietaria como Databricks. Resulta especialmente relevante para organizaciones de sectores regulados o aquellas con requisitos estrictos de soberanía digital.

Creamos la capa de infraestructura sobre la que se ejecuta la IA. Para entornos basados en VMware, implementamos Nvidia AI Enterprise y VMware Private AI Services Foundation en VCF, lo que te permite gestionar las GPU, ejecutar modelos y crear flujos de trabajo RAG dentro de tu centro de datos. En entornos de Kubernetes, implementamos KServe con integración de NVIDIA NIM para permitir una inferencia de modelos escalable y con autoescalado. Ambos enfoques mantienen tus datos y modelos seguros, a la vez que ofrecen capacidades de servicio de IA de nivel de producción.

La plataforma Nvidia AI Enterprise y VMware Private AI Services Foundation se ejecuta en VMware Cloud Foundation y utiliza las GPU de NVIDIA en tus servidores, ya sean nuevos o los que ya tienes. Si ya usas VCF con hardware compatible con GPU de NVIDIA, puedes activar los servicios de Private AI sin cambiar de plataforma. La plataforma te ofrece entornos de ejecución de modelos, un almacén de modelos, bases de datos vectoriales y herramientas RAG, todo ello dentro de tu propia infraestructura, mientras que Evoila se encarga de la arquitectura, la implementación y las operaciones.

Ofrecemos dos niveles de servicio. El «Managed Service Full» incluye asistencia 24/7 o de 9 a 5, acuerdos de nivel de servicio (SLA) sobre el tiempo de resolución de incidencias, supervisión activa, mantenimiento proactivo y corrección de problemas de seguridad. El «Servicio gestionado Lite» ofrece asistencia de 9 a 5 y gestión de incidencias, pero no incluye supervisión activa ni servicios proactivos. Ambos niveles están disponibles para todos los componentes que implementamos, incluidas las plataformas de inferencia de IA.