CTO Review — NutriTrack: Migración a Microservicios

Puntuación por dimensión

Escala

5/10

Riesgo moderado

Deuda técnica

3/10

Crítico

Equipo

2/10

Infradotado

Build vs Buy

5/10

Parcialmente ok

Fiabilidad

3/10

Sin SLOs

Seguridad

2/10

GDPR expuesto

Las 6 preguntas forzadas

⛏

Acantilado de Escala

¿Dónde se rompe la arquitectura actual?

Usuarios actuales 4.200

Objetivo 12 meses 50.000

Multiplicador requerido 11.9×

DB queries/min (pico) 2.800

Saturación estimada BD ≈ 28.000 queries/min

Headroom a 50k usuarios ⅔ sin escalar BD

Capacidad actual vs. objetivo23% headroom

⚠ La BD escala a ~10× con conexiones pooling (PgBouncer). Kubernetes no resuelve el bottleneck de escrituras en un PostgreSQL monolítico. Hay que resolver esto ANTES de la migración.

🐌

Inventario Deuda Técnica

Deuda activa y coste semanal estimado

Auth sin tests — CVEs sin parchear

3 gemas Ruby con vulnerabilidades conocidas · producción expuesta

Crítico

12h/sem

Sin staging environment

Tests en producción → riesgo de datos pacientes + clínicas Enterprise

Crítico

18h/sem

Log de auditoría GDPR incompleto

Datos clínicos sin trazabilidad completa → multa AEPD potencial

Alto

8h/sem

CI/CD manual — deploy 45 min

Frena iteración; imposible migración segura sin automatización

Medio

6h/sem

Coste total estimado / semana

44 eng-hours

≈ 8.800 €/mes a rate de 50€/h · fecha bloqueo estimada: oct 2026

🚫 La deuda de seguridad (CVEs + sin staging) debe resolverse antes de cualquier migración. Migrar microservicios encima de esta deuda la multiplica.

👥

Escalado de Equipo

Modelo de contribución y ramp time

Actual

Senior Full-Stack

Productivo

Único responsable de arquitectura

Req abierto

DevOps / K8s

🕐 Ramp: 4 meses

Crítico para migración

Req abierto

Backend Python

🕐 Ramp: 3 meses

AI engine + microservicios

Req abierto

Backend Rails

🕐 Ramp: 2 meses

Monolito + migración

Equipo actual productivo 1 senior + 2 junior

Ramp real (4 nuevos) 3–4 meses

Tiempo hasta plena capacidad oct–nov 2026

¿El plan asume ramp inmediato? Sí — error crítico

Capacidad equipo en mes 3 (feature freeze)55% del plan

⚠ 4 nuevos devs + migración K8s + feature freeze en 3 meses es físicamente imposible. El timeline subestima el coste de onboarding + knowledge transfer del monolito.

💰

Build vs Buy · 3-Year TCO

Análisis de coste total de propiedad

Componente	Build TCO/3y	Buy TCO/3y	Decisión
Motor IA dietética GPT-4o wrapper vs. Azure OpenAI API	142.000 €	28.000 €	BUY
Infraestructura K8s GKE managed vs. Railway/Render	95.000 €	42.000 €	BUY
Autenticación Custom OAuth vs. Auth0/Clerk	68.000 €	12.000 €	BUY
Análisis de laboratorio Parser HL7/FHIR — moat diferencial	55.000 €	120.000 €	BUILD
Notificaciones Custom vs. Knock/Novu	38.000 €	9.000 €	BUY

Ahorro vs. plan actual (100% build)

− 227.000 € en 3 años

Fit estratégico: solo el módulo HL7 es moat real

Build donde hay ventaja competitiva

📈

SLOs · Fiabilidad

Estado actual de service levels

Disponibilidad API

SLO: 99.5%

97.2%

❌ BREACH

Latencia p95

SLO: <200ms

340ms

⚠ BREACH

Error rate

SLO: <0.5%

1.8%

❌ BREACH

Error budget restante

30-day window

−760%

AGOTADO

Error Budget Burn Rate

Presupuesto de errores consumido (30 días)860% del objetivo

🚫 Sin SLOs formales definidos, el equipo está volando a ciegas. El sistema ya incumple los umbrales de cualquier Enterprise. No se puede migrar a microservicios sin resolver la fiabilidad base.

🔒

Seguridad · Superficie de Riesgo

CISO sign-off: ❌ No aprobado

⚠

CVEs sin parchear en auth

3 gemas Ruby con vulnerabilidades conocidas (CVSS 7.5–9.1). Con datos clínicos de pacientes, esto es crítico GDPR + Ley de Protección de Datos Sanitarios.

CRÍTICO

📄

Logs de auditoría GDPR incompletos

Art. 30 RGPD exige registro de actividades de tratamiento. Multa potencial AEPD: hasta 20M€ o 4% facturación global. Clínicas Enterprise exigen DPA firmado.

CRÍTICO

🚀

Microservicios amplían superficie de ataque

6 servicios con APIs internas = 6× vectores de ataque lateral. Sin mTLS entre servicios en K8s, un pod comprometido puede pivotar a datos clínicos.

ALTO

🛠

Sin staging = tests en producción con datos reales

Violación directa de Art. 25 RGPD (privacidad por diseño). Riesgo de exposure de datos de pacientes durante desarrollo.

ALTO

Próximos pasos concretos (SHARPEN)

⚙

3 acciones bloqueantes antes de comprometerse con la migración

Parchear CVEs + crear staging + completar logs GDPR

Sprint de seguridad de 2 semanas. Parchear las 3 gemas vulnerables, levantar un entorno de staging en Railway (coste <200€/mes) y completar el registro de actividades de tratamiento según Art. 30 RGPD. Sin esto, cualquier nueva funcionalidad es un riesgo legal para las clínicas Enterprise.

📅 Deadline: 30 junio 2026 — bloqueante para contratos Enterprise

Redefinir el plan: strangler fig en lugar de big bang

En lugar de migrar 6 microservicios en paralelo en 6 meses, adoptar el patrón Strangler Fig: extraer primero el módulo de análisis de laboratorio (el único moat real, Q4) como servicio independiente. Esto da experiencia K8s al equipo con bajo riesgo y valida la arquitectura antes de comprometer el 100% del monolito. Timeline realista: 18 meses.

📅 Deadline: Definir RFC antes de contratar nuevos devs

Definir SLOs formales y adoptar Buy en 4 de los 5 componentes

Implementar SLOs con error budget antes del Q3 2026: disponibilidad API 99.5%, latencia p95 <200ms, error rate <0.5%. Simultáneamente, reemplazar motor de IA in-house por Azure OpenAI API (ahorro 114.000€), adoptar Clerk para auth (elimina la deuda técnica + CVEs, ahorro 56.000€), y Knock para notificaciones. El equipo contratado debe incluir un DevOps con experiencia K8s como primer hire, no el último.

📅 Deadline: SLOs en dashboard antes del próximo sprint de migración

NutriTrack: Migración a Microservicios en Kubernetes

¿Dónde se rompe la arquitectura actual?

Deuda activa y coste semanal estimado

Modelo de contribución y ramp time

Análisis de coste total de propiedad

Estado actual de service levels

CISO sign-off: ❌ No aprobado