Google Cloud
La plataforma sobre la que corren nuestras propias aplicaciones. Es donde podemos enseñar un sistema en producción, no un diagrama.
Nuestra infraestructura de producción es Google Cloud, y la inferencia corre en europe-southwest1 (Madrid). La región no se elige por precio: se elige por dónde tienen que vivir los datos. Cuando el dominio está regulado, eso deja de ser un detalle técnico y pasa a aparecer en el contrato y en la auditoría.
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La pregunta que más pesa en una infraestructura para trabajo regulado no es qué servicios se usan: es dónde están los datos. La región deja de ser una casilla del formulario de alta y pasa a ser un requisito contractual. Un cliente que maneja expedientes con datos personales no pregunta por la arquitectura: pregunta en qué país se procesa su información, y «está en la nube» no es una respuesta.
Nuestra infraestructura de producción corre sobre Google Cloud. La inferencia de IA se ejecuta en Vertex AI sobre Gemini, en la región europe-southwest1, que es Madrid. Datos y modelo permanecen dentro de la Unión Europea. Eso no es una promesa comercial: es la región en la que está desplegado el proyecto, y se comprueba abriendo la consola.
Sobre AWS y Azure conviene ser claro, porque esta página se llama como se llama. Nuestra experiencia en producción es Google Cloud. AWS y Azure son plataformas equivalentes para la mayoría de los casos, pero hoy no operamos sistemas productivos sobre ellas, y decir lo contrario sería justo el tipo de afirmación que no podríamos demostrar si nos la pidieran. Si tu sistema ya vive en AWS o en Azure, podemos construir contra él e integrarnos con él; moverlo o no es una decisión tuya, no una venta nuestra.
La cuenta cloud es del cliente. La infraestructura se despliega en un proyecto a su nombre, el consumo se le factura directamente y no hay margen nuestro sobre el gasto. Es lo que hace que la palabra lock-in no signifique nada aquí: el día que dejes de trabajar con nosotros, la infraestructura sigue siendo tuya y sigue funcionando, junto con el repositorio y el código.
Lo que corre encima es lo de siempre: PostgreSQL con aislamiento por organización aplicado en la base de datos, secretos fuera del repositorio, integración continua antes de cada despliegue y inferencia con los datos personales anonimizados antes de salir. Se puede ver funcionando en Perizial.
La plataforma sobre la que corren nuestras propias aplicaciones. Es donde podemos enseñar un sistema en producción, no un diagrama.
No por precio. Cuando el dominio está regulado, la región aparece en el contrato con el cliente y en la auditoría.
Vertex AI sobre Gemini en europe-southwest1. Datos y modelo permanecen dentro de la Unión Europea.
El proyecto se despliega a nombre del cliente y el consumo se le factura directamente. No hay margen sobre el gasto en cloud.
Cuando el sistema sirve a varias organizaciones, la separación se aplica en la base de datos con Row-Level Security.
Las credenciales viven en el gestor de secretos de la plataforma, no en el código ni en un fichero .env que acaba en un correo.
Los documentos que entran no se persisten después del parseo: se procesan y se descartan.
Ningún cambio llega a producción sin pasar por integración continua. El desarrollo se hace con Claude Code y se revisa.
El gasto se ve en la cuenta del cliente, línea a línea, sin intermediación. Lo que no se ve, no se puede optimizar.
Perizial corre sobre esta infraestructura, en producción y con clientes de pago. Google Cloud, PostgreSQL con aislamiento por organización, inferencia en Vertex AI sobre Gemini en europe-southwest1 (Madrid) y datos personales anonimizados antes de llegar al modelo. Cuando un cliente de Perizial pregunta dónde se procesan los expedientes de sus peritajes, la respuesta es una región concreta y comprobable, no una categoría comercial.
El SaaS que gestiona el gabinete pericial entero, en Google Cloud, con inferencia en Madrid y datos dentro de la UE.
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La inferencia dentro de la UE, con los datos personales anonimizados antes de la llamada al modelo.
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Escribe a [email protected] y cuenta qué proceso quieres automatizar, qué datos toca y con qué sistemas tiene que hablar. Con eso se puede responder si tiene sentido, qué alcance tendría y en qué rango de precio cae.