GuíaAvanzado
Guía de Despliegue e Infraestructura Cloud
Domina las estrategias de deployment para sistemas AI: cuándo usar Local, Serverless, Managed o Self-hosted; aprende AWS (S3, Lambda, SageMaker básico) con LocalStack sin coste; evalúa alternativas modernas (Render, Railway, Fly.io); y construye una decision matrix completa para elegir la estrategia correcta. De containers Docker a sistemas AI desplegados en producción.
- 64
- lecciones
- 8
- módulos
- Inglés · Español
- disponible en
- Sí
- certificado
- Gratis
- acceso
Resultados
Lo que vas a poder hacer
- Construir una decision matrix para elegir entre estrategias Local, Serverless, Managed y Self-hosted
- Desplegar apps AI multi-container localmente con Docker Compose y configuración production-like
- Implementar endpoints AI serverless con AWS Lambda, incluyendo cold starts y configuración de timeouts
- Desarrollar y testear pipelines cloud localmente con LocalStack (S3, Lambda) sin coste
- Integrar servicios AWS (S3, Lambda, SageMaker básico) para aplicaciones AI
- Aplicar patrones de migración cloud: mismo código en LocalStack y AWS con abstraction de entorno
- Evaluar y desplegar en plataformas alternativas: Render, Railway, Fly.io
- Desplegar un sistema AI completo en producción con decision matrix validada y runbook operativo
Antes de empezar
Qué necesitas traer
Es para ti si...
- AI Engineers con apps containerizadas y pipelines CI/CD listos para elegir estrategia y plataforma de deployment
- Desarrolladores backend expandiéndose a cloud que necesitan evaluar AWS vs alternativas modernas (Render, Railway, Fly.io)
- Tech leads preparando infraestructura cloud para sistemas AI que quieren frameworks de decisión y LocalStack sin coste
- Developers que quieren aprender AWS sin gastar dinero (LocalStack como puerta de entrada)
- Equipos transicionando de "funciona en mi máquina" a sistemas AI desplegados en producción
Requisitos y materiales
- Docker Essentials (Guía #15): images, containers, Docker Compose
- CI/CD for AI Systems (Guía #16): GitHub Actions, pipelines de deployment
- Python intermedio: FastAPI, Pydantic, async/await
- Experiencia con al menos una app AI funcional (RAG, agent, chatbot)
- Conocimiento básico de REST APIs y HTTP
- Git y GitHub para control de versiones
Contenido
El temario, módulo por módulo
Abre cualquiera para ver sus lecciones.
- 1. Introducción: Alternative Platforms (Render, Railway, Fly.io)
- 2. Render: Deployment para AI Apps
- 3. Railway: Deployment para AI Apps
- 4. Fly.io: Deployment para AI Apps
- 5. Comparativa de Plataformas: Render vs Railway vs Fly.io
- 6. CI/CD Integration con Plataformas Alternativas
- 7. Decision Matrix de Plataformas: El Framework Completo
- 8. Proyecto: Deploy to Platform of Choice
- 1. Introducción: Proyecto Integrador — Deployed AI System
- 2. Architecture Integration — Conectando las Piezas
- 3. Deployment Automation — De Git Push a Producción
- 4. Post-Deploy Validation — Verificar que Funciona de Verdad
- 5. Runbook Operativo — Qué Hacer Cuando Algo Falla
- 6. Decision Matrix Final — Documenta Tu Decisión
- 7. Performance Baseline — Establecer Métricas de Referencia
- 8. Proyecto Final: Deployed Production AI System
Dónde encaja
Esta guía es parte de algo más grande
Se estudia dentro de estos programas, con acompañamiento y fechas.
Dudas frecuentes
Lo que suele preguntarse
Sin límite. Es una guía gratuita: entras cuando quieras, las veces que quieras.
No. Los módulos están ordenados de menos a más, pero puedes saltar al que necesites. Tu progreso se guarda por lección.
Lo que haga falta está en «Qué necesitas traer», arriba. Si no aparece nada ahí, puedes empezar desde cero.
En el grupo de WhatsApp del Club, y cada quince días hay un live con un instructor donde se resuelven dudas en vivo.
Sí. Al terminar todas las lecciones se emite automáticamente, con un código verificable que puedes compartir en LinkedIn.
No. Esta guía es autoguiada y sin fechas. El bootcamp es en vivo, por cohorte, con entregas que alguien revisa.
Empieza cuando quieras
Lo que dicen los estudiantes
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