Checklist de migración a AWS para empresas en España: plan 30/60/90 días
Guía práctica para migrar a AWS con menos riesgo: evaluación inicial, diseño de arquitectura, seguridad, costes y operación post-migración.
La mayoría de migraciones fallan por lo mismo: no se falla en tecnología, se falla en planificación operativa. Este checklist está diseñado para empresas en España que necesitan migrar sin parar negocio.
Fase 0: evaluación previa (antes de mover nada)
- Inventario de aplicaciones, dependencias y criticidad de cada servicio.
- Clasificación de datos y requisitos de cumplimiento (RGPD, trazabilidad, retención).
- Baseline de rendimiento, disponibilidad y coste actual.
- Definición de estrategia por workload: rehost, replatform o refactor.
Plan de ejecución 30/60/90 días
| Fase | Objetivo | Entregables |
|---|---|---|
| 0-30 días | Fundación cloud y quick wins | Landing zone, red, IAM, backups, observabilidad base |
| 31-60 días | Migración de cargas no críticas | Pipelines, runbooks, pruebas de recuperación y hardening |
| 61-90 días | Paso de cargas críticas y optimización | SLOs, FinOps inicial, operación estable y transferencia al equipo |
Gráfico técnico: nivel de madurez esperado por fase
Referencia práctica para equipos que migran por iteraciones controladas
Landing zone, IAM y políticas mínimas operativas
CI/CD con validaciones de seguridad y configuración
Dashboards, alertas y ownership por entorno
Errores comunes que debes evitar
- Migrar sin modelo de permisos y cuentas definido desde el inicio.
- Priorizar velocidad de movimiento sobre seguridad operativa.
- No incluir coste y observabilidad como parte de la arquitectura de destino.
- Dejar la documentación para el final y perder trazabilidad de decisiones.
Métricas mínimas para considerar la migración exitosa
- Disponibilidad igual o superior a la baseline pre-migración.
- Tiempo de despliegue reducido frente al entorno anterior.
- Coste por entorno y servicio trazable desde el primer mes.
- Tiempo de recuperación de incidentes (MTTR) en umbrales acordados.
Datos técnicos de referencia para control de riesgo
| Control | Umbral recomendado | Frecuencia de revisión |
|---|---|---|
| Cobertura de inventario de activos | > 95% | Semanal |
| Recuperación de backups críticos (RTO test) | Dentro de objetivo acordado | Mensual |
| Cobertura de tags por entorno/servicio | > 90% | Semanal |
| Cambios con rollback definido | 100% en servicios críticos | Por release |
Validación técnica y evidencia recomendada
Para que este enfoque sea defendible ante dirección y equipos técnicos, conviene acompañar la implementación con pruebas repetibles, métricas comparables y un registro claro de decisiones.
Pruebas técnicas mínimas
- Definir baseline técnico antes de cambios (rendimiento, coste y fiabilidad).
- Ejecutar pruebas controladas en preproducción con criterios de aceptación explícitos.
- Validar rollback y tiempos de recuperación en un escenario realista.
- Comparar resultados de 2-4 semanas con la línea base y documentar desviaciones.
Protocolo de validación reproducible
| Fase | Objetivo | Método | Criterio de aceptación |
|---|---|---|---|
| Baseline | Establecer punto de partida comparable | Recolectar 14 días de datos y congelar alcance del cambio | Métricas base validadas por negocio y tecnología |
| Hipótesis | Definir mejora esperada y riesgo aceptable | Redactar hipótesis cuantitativa por métrica | Objetivo numérico y criterio de rollback acordados |
| Validación | Probar en entorno realista sin afectar clientes | Canary o experimento controlado con observación mínima de 7 días | Sin regresiones críticas y mejora en 1-2 KPIs |
| Escalado | Extender cambio a todo el servicio | Despliegue gradual con checkpoints diarios | Resultado estable durante una ventana completa de operación |
Datos que debes conservar como evidencia
| Métrica | Herramienta | Cadencia | Objetivo |
|---|---|---|---|
| Tiempo de respuesta p95 | APM + Synthetic | Diario | Sin regresión > 10% |
| Error rate | Logs + Alerting | Horario | < 1% |
| Tiempo medio de recuperación (MTTR) | Incidentes | Semanal | Tendencia descendente |
| Coste operativo unitario | Cost Explorer / BI | Semanal | Estable o a la baja |
Dashboard mínimo recomendado
| Panel | Fuente | Actualización | Umbral operativo |
|---|---|---|---|
| Calidad de despliegue | CI/CD + incidencias | Diario | CFR < 15% y rollback < 5% |
| Fiabilidad servicio | SLI/SLO + alertas | Cada hora | Error budget consumido < 75% |
| Coste operativo | Cost Explorer / CUR | Diario | Desviación mensual < 10% |
| Experiencia usuario | RUM + analytics | Diario | Sin caída en conversión o engagement |
Curva de madurez esperada (referencial)
Esta visualización sirve como referencia operativa para 90 días. Debe ajustarse con tus datos reales, complejidad técnica y contexto de negocio.
Línea base y alcance cerrados.
Primeras mejoras medibles sin impacto operativo negativo.
Estabilización y reducción de variabilidad.
Operación repetible con evidencias sostenidas.
Riesgos que invalidan resultados
- Medir solo una semana: la variabilidad puede sesgar el resultado.
- Comparar entornos distintos (staging vs producción) como si fueran equivalentes.
- No separar impacto por tipo de cliente, producto o servicio crítico.
- Cerrar iniciativas sin dejar artefactos verificables (dashboard, runbook y postmortem).
Recomendaciones de implementación real
- Evitar decisiones por intuición: sin baseline, no hay mejora demostrable.
- Definir un owner técnico por cada acción de mejora y fecha de cierre.
- Mantener trazabilidad de cambios (qué se cambió, por qué, impacto esperado).
- No cerrar un hito sin evidencia objetiva de resultado.
Preguntas frecuentes que suele hacer un equipo técnico
¿Cuánto tiempo tarda en verse una mejora real?
En la mayoría de equipos, los primeros resultados fiables aparecen entre 4 y 8 semanas cuando hay métricas base, ownership y disciplina de seguimiento semanal.
¿Qué métrica debería priorizar primero?
La métrica con mayor impacto económico o de riesgo operativo en tu negocio. Normalmente: coste unitario, tasa de error o lead time de cambios.
¿Cómo demostrar que la mejora no fue casualidad?
Con un diseño de experimento simple: baseline estable, hipótesis cuantificada, ventana de validación y comparación con variables controladas.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto tarda una migración a AWS para una empresa mediana?
Depende del número de aplicaciones y dependencias, pero en proyectos bien planificados suele iniciarse con una fase de 30/60/90 días para estabilizar cargas y procesos.
¿Qué estrategia de migración es mejor: rehost, replatform o refactor?
No existe una única estrategia. Lo habitual es un modelo híbrido: rehost para mover rápido cargas simples, replatform para mejorar operación y refactor en servicios clave de negocio.
¿Cómo evitar sobrecostes al migrar a AWS?
Define baseline de coste, etiquetado obligatorio, presupuestos por entorno y revisiones semanales de consumo desde la primera fase del proyecto.
¿Qué requisitos de seguridad se deben validar antes de migrar?
Modelo de IAM, cifrado en reposo y tránsito, segmentación de red, logging centralizado y plan de respuesta a incidentes con responsabilidades claras.
¿Cómo saber si una migración ha sido exitosa?
Cuando mantienes o mejoras disponibilidad y rendimiento, reduces tiempo de despliegue y consigues trazabilidad de costes por servicio y entorno.
¿Quieres aplicarlo en tu plataforma?
Si quieres priorizar quick wins y un plan ejecutable para tu equipo, podemos ayudarte con una sesión técnica de 30 minutos.