En entornos de gestión de vulnerabilidades las plataformas necesitan arquitecturas robustas y escalables para procesar datos heterogéneos y entregar información en tiempo real mediante paneles interactivos. Este artículo compara tres arquitecturas basadas en AWS para una plataforma SaaS multitenant que ingiere JSON de escaneos de vulnerabilidades, normaliza registros y soporta consultas SQL dinámicas para visualización en dashboards y análisis potenciado por modelos de lenguaje grande para sugerencias de remediación.
Presentamos tres enfoques: RDS PostgreSQL para almacenamiento estructurado, Amazon Athena sobre JSON en S3 para consultas serverless, y QuickSight embebido para inteligencia de negocio. Todos se integran con un backend serverless que usa Step Functions con AWS Lambda para el pipeline ETL. El foco está en coste, latencia, complejidad, escalabilidad e integración con modelos de lenguaje, orientado a un MVP con 10 tenants, 200 usuarios y 50 GB de datos con tráfico moderado (aprox 1 000 peticiones API diarias y 1 GB servido al mes).
Contexto y requisitos clave: ingestión de JSON desde múltiples fuentes, normalización a un esquema consistente, almacenamiento que soporte consultas SQL dinámicas y enlaces con un LLM para análisis semántico. Requisitos concretos: baja latencia en consultas para dashboards interactivos (filtrado por severidad o customer_id), aislamiento multitenant, eficiencia de coste (objetivo aproximado 14 a 50 USD/mes para MVP), escalabilidad a 50+ tenants y mínima carga operativa. La orquestación con Step Functions y Lambda se eligió por su flexibilidad para lógica condicional y procesamiento multi-fuente.
Arquitectura 1: RDS PostgreSQL para dashboards estructurados
Flujo: ingestión vía API Gateway, almacenamiento inicial en S3, pipeline con Step Functions y Lambdas para checks de idempotencia, enriquecimiento de metadatos, preprocesamiento por fuente, normalización, cálculo de embeddings condicional y upsert por lotes a PostgreSQL en RDS. El esquema relacional contiene campos como vuln_id, severity, description, customer_id y embeddings. Las consultas SQL del backend alimentan los dashboards y también sirven datos para el LLM. Aislamiento multitenant mediante filtrado por customer_id a nivel de fila.
Ventajas: latencia de consulta en milisegundos que facilita filtros y UX en tiempo real; almacenamiento directo de embeddings para recuperación rápida; control de costes predecible por instancia; integración limpia con procesos ETL basados en Lambda. Coste estimado MVP: ~14.12 USD/mes, donde el coste fijo de la instancia domina pero mantiene predictibilidad.
Arquitectura 2: Athena sobre JSON crudo en S3
Flujo: almacenar JSON sin normalizar en S3, particionando por customer_id y fuente; metadata separada; Step Functions y Lambda validan cargas y actualizan metadata; la normalización se deja al momento de consulta. Athena ejecuta consultas SQL serverless que parsean JSON y retornan resultados para dashboards o LLM. El particionado y políticas IAM proporcionan aislamiento entre tenants.
Ventajas: coste muy bajo para volúmenes esporádicos dado el modelo pay per query; escalabilidad prácticamente ilimitada; mínima gestión operacional. Desventajas: latencias de consulta en el orden de 1 a 5 segundos por escaneos de S3, complejidad al escribir consultas JSON y necesidades adicionales para almacenar embeddings y ofrecer respuestas en tiempo real. Coste estimado MVP: ~2.15 USD/mes.
Arquitectura 3: QuickSight embebido en la app web
Flujo: QuickSight consume datos desde RDS o S3/Athena para generar datasets y paneles embebidos en la SPA en React. El pipeline ETL normaliza y guarda datos en la capa elegida; QuickSight ofrece visualizaciones, filtros y acciones URL que pueden invocar análisis mediante el backend y LLM. Aislamiento multitenant mediante namespaces o row level security.
Ventajas: rapidez para construir dashboards sin mucho desarrollo frontend, caches y capacidades BI avanzadas. Desventajas: modelo de precio por usuario que puede resultar prohibitivo para un MVP; latencias mayores que una base transaccional optimizada; menor flexibilidad para interacción personalizada dentro de la UI. Coste estimado para 200 usuarios: ~1 094 USD/mes.
Comparativa resumida
Coste: Athena sobre S3 gana en precio para uso esporádico; RDS ofrece coste predecible y competitivo para cargas frecuentes y baja latencia; QuickSight es caro por usuario y adecuado más adelante para equipos grandes.
Latencia y rendimiento: RDS proporciona milisegundos y la mejor experiencia interactiva; Athena tiene latencias de segundos, adecuado para análisis batch; QuickSight responde en segundos con caching pero no iguala la reactividad de una base de datos transaccional.
Complejidad de setup: Athena requiere menos infraestructura pero complica las consultas JSON; RDS exige definir un esquema y escribir SQL pero el esfuerzo es moderado; QuickSight simplifica visualización a costa de configuración de datasets y control multitenant.
Escalabilidad: S3 + Athena escala prácticamente sin límites para almacenamiento y consultas concurrentes; RDS escala verticalmente o mediante réplicas y serverless para aumentar capacidad; QuickSight escala en usuarios pero con coste lineal.
Integración con modelos de lenguaje (LLM): RDS facilita almacenamiento y recuperación de embeddings y soporta flujos de LLM en tiempo real; Athena requiere ETL adicional y su latencia afecta las interacciones LLM en vivo; QuickSight puede orquestar llamadas LLM desde la capa backend pero no es nativa para vectores.
Decisión y justificación: elegir RDS PostgreSQL con Step Functions y Lambda
Para el MVP descrito la opción seleccionada fue RDS PostgreSQL acompañada del pipeline serverless con Step Functions y Lambda. Motivos principales: rendimiento interactivo imprescindible para dashboards (filtrado y acciones en tiempo real), coste predecible y bajo para el tamaño inicial del proyecto, simplicidad de integrar embeddings y LLM en un esquema relacional, y la flexibilidad de Step Functions para lógica condicional y procesamiento por fuentes. Esta combinación reduce la fricción operacional y facilita funciones de remediación basadas en IA.
Alternativas útiles en otros escenarios: Athena es ideal como capa de archivo y para análisis batch o para ampliar un data lake cuando los volúmenes aumenten; QuickSight es una buena opción cuando se necesite BI sin desarrollar interfaces avanzadas y el coste por usuario deje de ser limitante.
Beneficios prácticos del enfoque escogido
Coste equilibrado y predecible, alto rendimiento para la experiencia de usuario, operaciones simplificadas por un pipeline serverless, escalabilidad suficiente para crecer a 50+ tenants y una integración robusta con flujos LLM para análisis semántico y remediaciones automáticas. Además, la arquitectura permite extenderse hacia data lakes o herramientas analíticas sin rehacer el núcleo transaccional.
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Recomendación final
Para un MVP con necesidades de interacción en tiempo real y LLM integrado, RDS PostgreSQL con Step Functions y Lambda ofrece el mejor equilibrio entre latencia, coste y simplicidad operativa. Athena y QuickSight son herramientas valiosas como complemento: Athena para análisis y archivo a gran escala y QuickSight como interfaz BI cuando el modelo de negocio permita el coste por usuario.
