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    Startup de SaaS

    Despliegues manuales y sin controles de seguridad

    Diseñamos e implementamos un pipeline de CI/CD con Jenkins y SonarQube para una startup de SaaS, mejorando la velocidad y la calidad de sus despliegues.

    • 15 min

      Time-to-deploy

    • 5×

      Más releases/mes

    • −90%

      Errores en producción

    El reto

    La startup necesitaba acelerar su ciclo de desarrollo para competir en el mercado, pero sus despliegues manuales eran lentos, propensos a errores y carecían de controles de seguridad, lo que retrasaba la entrega de nuevas funcionalidades.

    La solución

    1. 01

      Se implementó un pipeline de CI/CD completo utilizando GitLab CI.

    2. 02

      Se integró SonarQube en el pipeline para realizar análisis estático de código (SAST) en cada commit, detectando vulnerabilidades de seguridad de forma temprana.

    3. 03

      Se automatizó el proceso de build, test y despliegue en entornos de staging y producción, utilizando contenedores Docker para garantizar la consistencia.

    4. 04

      Se configuraron políticas de aprobación y rollbacks automáticos para minimizar el riesgo en los despliegues a producción.

    5. 05

      La implantación se realizó de forma incremental, manteniendo los despliegues manuales como fallback durante las primeras semanas.

    Arquitectura
    Diagrama del pipeline CI/CD: GitLab CI con etapas de build con Docker, tests, análisis SAST con SonarQube y registry de imágenes, despliegue a staging en EKS, aprobación manual y despliegue blue-green en producción con rollback automático, observado con Prometheus y Grafana
    Diagrama de la arquitectura implementada en el proyecto

    Claves del éxito

    • Automatización sin frenar al equipo de desarrollo
    • Seguridad integrada desde el primer commit
    • Pipelines diseñados para crecer con el producto

    Resultados de impacto

    Medidos con herramientas objetivas. Sin estimaciones.

    • 15 min

      time-to-deploy

    • Despliegues diarios

    • 5×

      más releases

    • −90%

      errores

    • +80%

      detección temprana

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