Descubrir necesidades
Información para preparar una propuesta en CertiSearch
Puedes aprender el proceso sin tener un cliente ni cantidades confirmadas. Al preparar una propuesta, registra lo conocido y deja lo desconocido pendiente; no inventes cifras ni selecciones un servicio antes de comparar alternativas.
Resultado y usuario definidos con una medida de éxito.
Modo nuevo, migración o modernización identificado.
Hechos separados de supuestos; vacíos relevantes registrados.
¿Qué resultado, usuario y medida de éxito justifican este caso, y qué queda fuera de la primera propuesta?
¿En qué regiones estarán datos y usuarios, qué rutas de red se permiten y qué volumen cruza nubes o centros de datos?
¿Qué roles, datos sensibles, auditoría, cifrado, secretos y restricciones de acceso deben demostrarse?
¿Qué disponibilidad, RTO, RPO, ventana de mantenimiento y responsabilidad de atención exige cada componente?
¿Qué presupuesto, moneda, horizonte mensual, ambientes y crecimiento puede revisar el cliente, y qué SKU, cantidades y horas mensuales sustentan los recursos complementarios?
¿Quién operará cada componente y con qué cobertura, alarmas, registros y habilidades?
Relacionar necesidades con capacidades y alternativas candidatas.
Representar componentes, flujos, responsables y decisiones.
Después de identificar necesidades y comparar alternativas, las medidas dependen de la carga. Sólo si aplica, reúne datos para las preguntas siguientes según la carga de datos, analítica, contenedores, API o inteligencia artificial.
¿Cuál es el volumen diario, tamaño de archivo, crecimiento y ventana máxima de proceso?
¿Cuántos autores y consumidores habrá, cuántos coincidirán en hora pico y qué acciones realizarán?
¿Cuánta CPU y memoria solicitan y consumen los pods en carga normal y pico, incluyendo componentes de plataforma, y qué OCPU y RAM por worker satisfacen esa demanda?
¿Cuántas solicitudes mensuales y por segundo en pico se esperan, con qué tamaño y latencia de respuesta?
¿Cuántas transacciones, tokens de entrada y salida y solicitudes concurrentes habrá, con qué distribución de tamaños?
Cada cantidad tiene unidad, período y origen.
Los componentes sin tarifa verificable se muestran sin precio.
Costos de destino y transición están separados; incertidumbre visible.
¿Qué tipo y cantidad de CPU, memoria por trabajador, número de trabajadores e instancias requiere cada carga, cuántas horas al mes estarán activos y qué total mensual verificado de unidades AIDP corresponde?
Construir el escenario de cómputo por ambiente y tipo de trabajo.
Registrar mínimos, máximos y tiempo ocioso por carga; comprobar la configuración disponible y medir con datos representativos. Para topologías heterogéneas, solicitar el total mensual de unidades AIDP verificado con la conversión oficial, incluyendo catálogo, Spark y AI Compute; no volver a multiplicarlo por horas ni sumarlo a un perfil que cubra los mismos recursos.
- Oracle AI Data Platform → Dimensionamiento y costos → Rendimiento y capacidad
Fuentes
¿Cuántos GB ocuparán datos, versiones, checkpoints y volúmenes, y qué retención y crecimiento mensual se esperan?
Distinguir tamaño lógico, almacenamiento persistente y datos de recuperación.
Separar Object Storage y otros componentes facturables; no confundir tamaño de entrada con almacenamiento final.
- Oracle AI Data Platform → Dimensionamiento y costos → Viabilidad económica
Fuentes
¿Cuál es el primer resultado medible: un tablero, un modelo analítico, un pipeline, un producto de datos o una aplicación de IA?
Acordar el resultado que justifica la solución y su criterio de aceptación.
Orientación para contrastar: El primer entregable determina el motor principal y evita sobredimensionar la plataforma. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Descubrimiento de necesidades → Resultado de negocio
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Descubrimiento de necesidades → Resultado de negocio
Fuentes
¿Quiénes serán los usuarios en los primeros seis meses y qué saben hacer hoy?
Identificar habilidades, herramientas y responsabilidades para entregar y mantener el caso.
Orientación para contrastar: SQL y autoservicio orientan a Lakehouse y Data Studio; equipos PySpark orientan a AI Data Platform. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Descubrimiento de necesidades → Capacidad de entrega
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Descubrimiento de necesidades → Capacidad de entrega
Fuentes
¿Qué fuentes, formatos, tamaños y frecuencia de actualización son imprescindibles en la primera fase?
Detectar dependencias y condiciones de compatibilidad que deben probarse.
Orientación para contrastar: Comprobar compatibilidad de origen y destino antes de elegir; no decidir solo por volumen. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Acceso y catálogo de datos → Compatibilidad e integración
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Acceso y catálogo de datos → Compatibilidad e integración
Fuentes
¿Cuánta lógica debe programarse y qué parte puede resolverse con asistentes, SQL o flujos visuales?
Identificar habilidades, herramientas y responsabilidades para entregar y mantener el caso.
Orientación para contrastar: Data Studio y Data Transforms para trabajo guiado; Spark cuando el código y el procesamiento distribuido agreguen valor. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Ingeniería de datos → Capacidad de entrega
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Analítica SQL → Capacidad de entrega
Fuentes
¿Qué SLA de consulta, concurrencia y frescura se compromete con el negocio?
Obtener una carga representativa y sus objetivos medibles antes de dimensionar.
Orientación para contrastar: Separar capa de preparación y capa de consumo si ambas exigen comportamientos distintos. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Dimensionamiento y costos → Rendimiento y capacidad
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensionamiento y costos → Rendimiento y capacidad
Fuentes
¿Qué presupuesto, fecha de salida y equipo de operación están disponibles?
Comparar escenarios con cantidades y períodos sustentados en uso real.
Orientación para contrastar: Compare un primer producto viable con el costo de una solución conjunta, incluido cómputo en reposo. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Dimensionamiento y costos → Viabilidad económica
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensionamiento y costos → Viabilidad económica
Fuentes
¿Qué warehouse usa hoy el cliente, en qué versión y dónde está desplegado?
Detectar dependencias y condiciones de compatibilidad que deben probarse.
Orientación para contrastar: Distinguir migración Oracle a Autonomous de sustitución heterogénea; la compatibilidad debe medirse. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Migración y modernización → Compatibilidad e integración
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migración y modernización → Compatibilidad e integración
Fuentes
¿Cuántos esquemas, tablas, vistas, paquetes, consultas críticas y tableros existen?
Delimitar lo existente y el alcance de una transición comprobable.
Orientación para contrastar: Inventariar dependencias y priorizar los veinte procesos y consultas con mayor impacto. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
Fuentes
¿Cuáles son el p95, la concurrencia, las ventanas de carga y los picos mensuales actuales?
Obtener una carga representativa y sus objetivos medibles antes de dimensionar.
Orientación para contrastar: La POC debe igualar o mejorar la línea base medida, no una carga sintética conveniente. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Dimensionamiento y costos → Rendimiento y capacidad
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensionamiento y costos → Rendimiento y capacidad
Fuentes
¿Qué porcentaje del ETL está en SQL o PL SQL y qué parte requiere procesamiento fuera de la base?
Delimitar lo existente y el alcance de una transición comprobable.
Orientación para contrastar: SQL dominante favorece modernizar Lakehouse; Spark adicional solo si reduce complejidad o escala. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
Fuentes
¿Se necesita consultar archivos o Iceberg sin mover datos, o reestructurar todo el almacenamiento?
Distinguir acceso, copia, publicación y propiedad de los datos.
Orientación para contrastar: Pruebe enlaces, catálogos, caché y aceleración antes de prometer movimiento o cero copias. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Acceso y catálogo de datos → Acceso al dato
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Acceso y catálogo de datos → Acceso al dato
Fuentes
¿Qué indisponibilidad, sincronización y reversión admite el negocio?
Definir continuidad y recuperación con un ensayo verificable.
Orientación para contrastar: Seleccionar método de migración y plan de coexistencia; validar reconciliación de datos. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Migración y modernización → Continuidad
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migración y modernización → Continuidad
Fuentes
¿Se desea conservar el warehouse como capa de consumo mientras se añade un lago de datos?
Detectar dependencias y condiciones de compatibilidad que deben probarse.
Orientación para contrastar: Una arquitectura conjunta puede añadir AI Data Platform para ingeniería sin reemplazar el servicio SQL. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Acceso y catálogo de datos → Compatibilidad e integración
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Acceso y catálogo de datos → Compatibilidad e integración
Fuentes
¿Dónde corren hoy Spark, Hadoop, Databricks u otros pipelines y quién los mantiene?
Delimitar lo existente y el alcance de una transición comprobable.
Orientación para contrastar: Identificar dependencia del runtime, del proveedor y de prácticas actuales de operación. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
Fuentes
¿Cuántos jobs hay, en qué lenguajes, versiones y bibliotecas, y cuáles son críticos?
Detectar dependencias y condiciones de compatibilidad que deben probarse.
Orientación para contrastar: Elegir una muestra de jobs sencillos, medios y complejos para medir migración real. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Migración y modernización → Compatibilidad e integración
Fuentes
¿Cuáles son formatos y catálogos vigentes: Delta, Iceberg, Parquet u otros?
Detectar dependencias y condiciones de compatibilidad que deben probarse.
Orientación para contrastar: Verificar compatibilidad de lectura, escritura, evolución de esquema y gobierno. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Acceso y catálogo de datos → Compatibilidad e integración
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Acceso y catálogo de datos → Compatibilidad e integración
Fuentes
¿Hay streaming, estado, checkpoint, latencia baja o conectores particulares?
Detectar dependencias y condiciones de compatibilidad que deben probarse.
Orientación para contrastar: Comparar la matriz soportada por AI Data Platform con cada flujo crítico. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Ingeniería de datos → Compatibilidad e integración
Fuentes
¿Qué gasto y tiempo de ejecución presentan los clústeres actuales, incluidos períodos inactivos?
Comparar escenarios con cantidades y períodos sustentados en uso real.
Orientación para contrastar: Comparar costo total por job y por mes, no solo precio de CPU. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Dimensionamiento y costos → Viabilidad económica
Fuentes
¿Cómo se despliegan código, dependencias, secretos y parámetros entre ambientes?
Identificar habilidades, herramientas y responsabilidades para entregar y mantener el caso.
Orientación para contrastar: Probar una promoción real con tareas, notebooks, bibliotecas y recuperación. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Operación y continuidad → Capacidad de entrega
Fuentes
¿Quién consume el dato final y con qué patrón de consultas SQL o BI?
Obtener una carga representativa y sus objetivos medibles antes de dimensionar.
Orientación para contrastar: Si hay alta concurrencia analítica, evaluar Lakehouse como capa de servicio adicional. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Analítica SQL → Rendimiento y capacidad
Fuentes
¿Qué porcentaje del valor se entrega por consultas SQL y tableros frente a transformación de datos?
Acordar el resultado que justifica la solución y su criterio de aceptación.
Orientación para contrastar: SQL y tableros favorecen Lakehouse; transformación distribuida favorece AI Data Platform. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Ingeniería de datos → Resultado de negocio
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Analítica SQL → Resultado de negocio
Fuentes
¿Quién construye el flujo: analistas y especialistas SQL o ingenieros PySpark y desarrolladores?
Identificar habilidades, herramientas y responsabilidades para entregar y mantener el caso.
Orientación para contrastar: La habilidad disponible reduce tiempo de entrega y costo de mantenimiento. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Descubrimiento de necesidades → Capacidad de entrega
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Descubrimiento de necesidades → Capacidad de entrega
Fuentes
¿El cliente acepta mantener código, bibliotecas, pruebas y despliegues?
Identificar habilidades, herramientas y responsabilidades para entregar y mantener el caso.
Orientación para contrastar: Poca tolerancia al código favorece Data Studio y SQL; necesidad de código personalizado favorece AI Data Platform. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Operación y continuidad → Capacidad de entrega
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Operación y continuidad → Capacidad de entrega
Fuentes
¿Las reglas de negocio se pueden expresar en SQL y mapas visuales o requieren algoritmos, UDF y lógica especial?
Identificar habilidades, herramientas y responsabilidades para entregar y mantener el caso.
Orientación para contrastar: Pruebe Data Transforms y SQL primero; si no cubren el caso, mida Spark. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Ingeniería de datos → Capacidad de entrega
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Analítica SQL → Capacidad de entrega
Fuentes
¿El mismo equipo debe construir, operar y monitorear múltiples pipelines con dependencias y reintentos?
Identificar habilidades, herramientas y responsabilidades para entregar y mantener el caso.
Orientación para contrastar: Workflows de AI Data Platform tienen mayor alineación. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Ingeniería de datos → Capacidad de entrega
Fuentes
¿Cuál es el volumen diario, tamaño de archivo, crecimiento y ventana máxima de proceso?
Obtener una carga representativa y sus objetivos medibles antes de dimensionar.
Orientación para contrastar: Comparar costo y duración de consultas Lakehouse frente a un job Spark real. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Dimensionamiento y costos → Rendimiento y capacidad
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensionamiento y costos → Rendimiento y capacidad
Fuentes
¿Hay fuentes mixtas, semiestructuradas o una gran cantidad de archivos que requieren transformación distribuida?
Detectar dependencias y condiciones de compatibilidad que deben probarse.
Orientación para contrastar: AI Data Platform gana relevancia; el volumen por sí solo no decide. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Ingeniería de datos → Compatibilidad e integración
Fuentes
¿El dato debe permanecer en el lago sin copiarse, y en qué formato está?
Distinguir acceso, copia, publicación y propiedad de los datos.
Orientación para contrastar: Ambos pueden consultar fuentes externas bajo condiciones diferentes; validar Iceberg, rutas y catálogos. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Acceso y catálogo de datos → Acceso al dato
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Acceso y catálogo de datos → Acceso al dato
Fuentes
¿Se necesita escribir o mantener tablas Delta como formato principal?
Detectar dependencias y condiciones de compatibilidad que deben probarse.
Orientación para contrastar: AI Data Platform ofrece ruta natural de ingeniería sobre Delta. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Ingeniería de datos → Compatibilidad e integración
Fuentes
¿Se necesita principalmente consultar Iceberg externo con SQL y acelerar lecturas repetidas?
Obtener una carga representativa y sus objetivos medibles antes de dimensionar.
Orientación para contrastar: Lakehouse con catálogos, Lake Cache o Data Lake Accelerator es candidato fuerte. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Acceso y catálogo de datos → Rendimiento y capacidad
Fuentes
¿Existen procesos Spark heredados que se desea migrar con pocos cambios?
Detectar dependencias y condiciones de compatibilidad que deben probarse.
Orientación para contrastar: AI Data Platform reduce rediseño si APIs, bibliotecas y runtime son compatibles. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Migración y modernización → Compatibilidad e integración
Fuentes
¿Hay procesamiento continuo o micro lotes con requisitos de checkpoint y recuperación?
Definir continuidad y recuperación con un ensayo verificable.
Orientación para contrastar: Evaluar Spark Structured Streaming en AI Data Platform y sus límites exactos de origen y destino. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Ingeniería de datos → Continuidad
Fuentes
¿Quién consume los datos y con qué concurrencia, latencia y SLA?
Obtener una carga representativa y sus objetivos medibles antes de dimensionar.
Orientación para contrastar: Una capa analítica SQL y BI repetitiva favorece Lakehouse; medir con datos reales. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Dimensionamiento y costos → Rendimiento y capacidad
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensionamiento y costos → Rendimiento y capacidad
Fuentes
¿Los usuarios necesitan asistentes para cargar, enlazar, explorar y compartir datos sin escribir código?
Identificar habilidades, herramientas y responsabilidades para entregar y mantener el caso.
Orientación para contrastar: Data Studio es un candidato directo; medir cobertura de cada tarea concreta. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Analítica SQL → Capacidad de entrega
Fuentes
¿Se necesitan APIs, modelos, agentes o bases de conocimiento junto con los datos?
Detectar dependencias y condiciones de compatibilidad que deben probarse.
Orientación para contrastar: Precisar la función de IA. Las capacidades AI-native de AI Data Platform requieren Autonomous AI Lakehouse 26ai o posterior; la ingeniería sin esas funciones debe evaluarse por separado. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Aplicaciones de IA sobre datos → Compatibilidad e integración
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Aplicaciones de IA sobre datos → Compatibilidad e integración
Fuentes
¿Se necesita publicación de datos entre equipos y motores sin copia?
Distinguir acceso, copia, publicación y propiedad de los datos.
Orientación para contrastar: Diseñar catálogos y formatos compartidos; una combinación puede ser más eficaz. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Acceso y catálogo de datos → Acceso al dato
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Acceso y catálogo de datos → Acceso al dato
Fuentes
¿Dónde residen datos y usuarios: OCI, otras nubes o centro de datos?
Detectar dependencias y condiciones de compatibilidad que deben probarse.
Orientación para contrastar: Comprobar conectividad, permisos y funciones disponibles por región y despliegue. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Conectividad y residencia → Compatibilidad e integración
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Conectividad y residencia → Compatibilidad e integración
Fuentes
¿Qué políticas de identidad, roles, auditoría, cifrado y residencia son obligatorias?
Identificar controles, responsables y evidencia de gobierno requerida.
Orientación para contrastar: Exigir demostración de punta a punta; no asumir equivalencia entre RBAC de plataforma y privilegios de base. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Seguridad y gobierno → Control y trazabilidad
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Seguridad y gobierno → Control y trazabilidad
Fuentes
¿Qué catálogo es la fuente de verdad y cómo se gestionan metadatos y linaje?
Identificar controles, responsables y evidencia de gobierno requerida.
Orientación para contrastar: Definir propietario de metadatos y frecuencia de actualización; revisar límites de linaje en streaming. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Acceso y catálogo de datos → Control y trazabilidad
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Acceso y catálogo de datos → Control y trazabilidad
Fuentes
¿Qué exige el ciclo de vida: Git, revisión de cambios, CI/CD, rollback y promoción entre entornos?
Identificar habilidades, herramientas y responsabilidades para entregar y mantener el caso.
Orientación para contrastar: Ejecutar una prueba de despliegue real con las capacidades del servicio y versión. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Operación y continuidad → Capacidad de entrega
Fuentes
¿Quién responderá incidentes y qué evidencia necesita: query plan, carga rechazada, Spark UI o logs de ejecutores?
Definir continuidad y recuperación con un ensayo verificable.
Orientación para contrastar: El modelo operativo debe seguir el motor dominante. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Operación y continuidad → Continuidad
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Operación y continuidad → Continuidad
Fuentes
¿Cuál es el costo total admisible de cómputo, almacenamiento, red, logs y servicios complementarios?
Comparar escenarios con cantidades y períodos sustentados en uso real.
Orientación para contrastar: Modelar las dos alternativas a partir de uso medido, no de precios nominales. Confirmar con una prueba del caso y las condiciones de la documentación; no es una selección automática.
- Oracle AI Data Platform → Dimensionamiento y costos → Viabilidad económica
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensionamiento y costos → Viabilidad económica
Fuentes
¿Qué ECPU, almacenamiento en GB, horas mensuales y régimen de licencia sustentan la alternativa Lakehouse?
Registrar unidades facturables y el supuesto de capacidad del servicio SQL.
Comparar carga habitual y pico; validar configuración, autoscaling y licencia antes de cotizar. Una ECPU no equivale a una OCPU.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensionamiento y costos → Viabilidad económica
Fuentes
¿Qué resultado, usuario y medida de éxito justifican este caso, y qué queda fuera de la primera propuesta?
Definir alcance y criterio de éxito antes de elegir productos.
Registrar situación actual, objetivo, fecha y responsable de validar; no derivar un producto solo por la etiqueta del proyecto.
- Oracle AI Data Platform → Descubrimiento de necesidades → Resultado de negocio
- OCI API Gateway → Descubrimiento de necesidades → Resultado de negocio
- OCI Generative AI → Descubrimiento de necesidades → Resultado de negocio
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Descubrimiento de necesidades → Resultado de negocio
- Oracle Analytics Cloud → Descubrimiento de necesidades → Resultado de negocio
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Descubrimiento de necesidades → Resultado de negocio
Fuentes
¿En qué regiones estarán datos y usuarios, qué rutas de red se permiten y qué volumen cruza nubes o centros de datos?
Descubrir residencia, latencia y tráfico que afectan el diseño.
Dibujar origen y destino del tráfico y confirmar disponibilidad regional del servicio; separar acceso público, privado y salida de datos.
- Oracle AI Data Platform → Conectividad y residencia → Compatibilidad e integración
- OCI API Gateway → Conectividad y residencia → Compatibilidad e integración
- OCI Generative AI → Conectividad y residencia → Compatibilidad e integración
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Conectividad y residencia → Compatibilidad e integración
- Oracle Analytics Cloud → Conectividad y residencia → Compatibilidad e integración
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Conectividad y residencia → Compatibilidad e integración
Fuentes
¿Qué roles, datos sensibles, auditoría, cifrado, secretos y restricciones de acceso deben demostrarse?
Transformar políticas en controles verificables.
Asignar responsable y evidencia a cada control; permisos OCI, permisos de datos y permisos de aplicación se validan por separado.
- Oracle AI Data Platform → Seguridad y gobierno → Control y trazabilidad
- OCI API Gateway → Seguridad y gobierno → Control y trazabilidad
- OCI Generative AI → Seguridad y gobierno → Control y trazabilidad
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Seguridad y gobierno → Control y trazabilidad
- Oracle Analytics Cloud → Seguridad y gobierno → Control y trazabilidad
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Seguridad y gobierno → Control y trazabilidad
Fuentes
¿Qué disponibilidad, RTO, RPO, ventana de mantenimiento y responsabilidad de atención exige cada componente?
Definir continuidad según el impacto del fallo.
Diseñar y ensayar recuperación del conjunto; el SLA de un servicio no sustituye la continuidad de la solución.
- Oracle AI Data Platform → Operación y continuidad → Continuidad
- OCI API Gateway → Operación y continuidad → Continuidad
- OCI Generative AI → Operación y continuidad → Continuidad
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Operación y continuidad → Continuidad
- Oracle Analytics Cloud → Operación y continuidad → Continuidad
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Operación y continuidad → Continuidad
Fuentes
¿Qué presupuesto, moneda, horizonte mensual, ambientes y crecimiento puede revisar el cliente, y qué SKU, cantidades y horas mensuales sustentan los recursos complementarios?
Preparar escenarios comparables de inversión y operación.
Separar cantidades verificadas de supuestos y registrar componentes sin precio, sin tratarlos como gratuitos. Para cada complemento necesario, confirmar SKU exacto, cantidad en su unidad Oracle y horas activas al mes si la métrica es horaria. Distinguir almacenamiento, red, observabilidad y cómputo adicional; no duplicar recursos incluidos en otro perfil.
- Oracle AI Data Platform → Dimensionamiento y costos → Viabilidad económica
- OCI API Gateway → Dimensionamiento y costos → Viabilidad económica
- OCI Generative AI → Dimensionamiento y costos → Viabilidad económica
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensionamiento y costos → Viabilidad económica
- Oracle Analytics Cloud → Dimensionamiento y costos → Viabilidad económica
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Dimensionamiento y costos → Viabilidad económica
Fuentes
¿Quién operará cada componente y con qué cobertura, alarmas, registros y habilidades?
Comprobar que el diseño tiene capacidad operativa real.
Asignar responsables, señales de fallo y una ruta de atención; acordar formación cuando exista una brecha.
- Oracle AI Data Platform → Operación y continuidad → Capacidad de entrega
- OCI API Gateway → Operación y continuidad → Capacidad de entrega
- OCI Generative AI → Operación y continuidad → Capacidad de entrega
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Operación y continuidad → Capacidad de entrega
- Oracle Analytics Cloud → Operación y continuidad → Capacidad de entrega
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Operación y continuidad → Capacidad de entrega
Fuentes
¿Qué aplicaciones, datos, versiones, integraciones y propietarios forman el estado actual y qué dependencias obligan a moverlos juntos?
Crear un inventario de transición con dependencias verificables.
Separar conservar, migrar, reemplazar y retirar; asignar un dueño y una prueba a cada dependencia.
- Oracle AI Data Platform → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
- OCI API Gateway → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
- OCI Generative AI → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
- Oracle Analytics Cloud → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
Fuentes
¿Qué consumo, latencia, disponibilidad, errores y costo observados forman la línea base y de qué período provienen?
Evitar comparar el destino contra supuestos del origen.
Anotar unidad, percentil, intervalo y origen de cada medida; la aceptación debe usar una carga comparable.
- Oracle AI Data Platform → Migración y modernización → Rendimiento y capacidad
- OCI API Gateway → Migración y modernización → Rendimiento y capacidad
- OCI Generative AI → Migración y modernización → Rendimiento y capacidad
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migración y modernización → Rendimiento y capacidad
- Oracle Analytics Cloud → Migración y modernización → Rendimiento y capacidad
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migración y modernización → Rendimiento y capacidad
Fuentes
¿Qué interfaces, formatos, extensiones, versiones, licencias y comportamientos deben conservarse o cambiar?
Identificar incompatibilidades antes de prometer equivalencia.
Preparar una muestra representativa y registrar cobertura, cambios necesarios y límites; una API parecida no garantiza equivalencia funcional.
- Oracle AI Data Platform → Migración y modernización → Compatibilidad e integración
- OCI API Gateway → Migración y modernización → Compatibilidad e integración
- OCI Generative AI → Migración y modernización → Compatibilidad e integración
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migración y modernización → Compatibilidad e integración
- Oracle Analytics Cloud → Migración y modernización → Compatibilidad e integración
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migración y modernización → Compatibilidad e integración
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¿Cuántos GB deben trasladarse, cuánto cambian por día y qué ancho de banda y ventana real hay para la copia y sincronización?
Dimensionar transferencia inicial y sincronización incremental.
Relacionar volumen, tasa efectiva y ventana; verificar mecanismo específico de cada servicio y reconciliar el dato final.
- Oracle AI Data Platform → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
- OCI API Gateway → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
- OCI Generative AI → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
- Oracle Analytics Cloud → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
Fuentes
¿Qué funciones deben operar en paralelo, durante cuántos meses y quién decidirá cuándo finalizar la coexistencia?
Hacer visible el período con recursos duplicados y dependencias temporales.
Distinguir el costo mensual del destino del costo y duración de la transición; evitar sumar ambos como gasto permanente.
- Oracle AI Data Platform → Migración y modernización → Viabilidad económica
- OCI API Gateway → Migración y modernización → Viabilidad económica
- OCI Generative AI → Migración y modernización → Viabilidad económica
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migración y modernización → Viabilidad económica
- Oracle Analytics Cloud → Migración y modernización → Viabilidad económica
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migración y modernización → Viabilidad económica
Fuentes
¿Qué pasos, responsables, ventana de corte, punto de no retorno y disparadores de reversión acepta el negocio?
Preparar una transición controlada y revisable.
Documentar criterios para continuar o revertir y ensayar recuperación; la reversión del tráfico y la de los datos pueden requerir acciones distintas.
- Oracle AI Data Platform → Migración y modernización → Continuidad
- OCI API Gateway → Migración y modernización → Continuidad
- OCI Generative AI → Migración y modernización → Continuidad
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migración y modernización → Continuidad
- Oracle Analytics Cloud → Migración y modernización → Continuidad
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migración y modernización → Continuidad
Fuentes
¿Qué pruebas funcionales, de datos, seguridad y rendimiento aprobarán la transición y quién firmará la aceptación?
Definir evidencia suficiente para concluir la migración.
Comparar resultados con la línea base y registrar defectos pendientes; retirar el origen solo cuando se cumplan los criterios acordados.
- Oracle AI Data Platform → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
- OCI API Gateway → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
- OCI Generative AI → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
- Oracle Analytics Cloud → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
Fuentes
¿Qué cambios de operación o arquitectura aportan valor medible y cuáles pueden posponerse para reducir riesgo?
Separar traslado técnico de modernización del proceso.
Priorizar cambios por resultado y dependencia; no exigir rediseño completo ni sprints de software para producir una propuesta.
- Oracle AI Data Platform → Migración y modernización → Resultado de negocio
- OCI API Gateway → Migración y modernización → Resultado de negocio
- OCI Generative AI → Migración y modernización → Resultado de negocio
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migración y modernización → Resultado de negocio
- Oracle Analytics Cloud → Migración y modernización → Resultado de negocio
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migración y modernización → Resultado de negocio
Fuentes
¿Cuántos autores y consumidores habrá, cuántos coincidirán en hora pico y qué acciones realizarán?
Caracterizar concurrencia y patrón de uso.
Medir la combinación de navegación, creación y ejecución; el total de usuarios registrados no describe por sí solo la carga.
- Oracle Analytics Cloud → Analítica visual → Rendimiento y capacidad
Fuentes
¿Qué tableros, libros, modelos semánticos e informes de formato fijo se necesitan, y cuáles son críticos?
Vincular el contenido analítico con las funciones de la edición.
Inventariar contenido y permisos; verificar que la edición y el servicio elegidos cubran cada función.
- Oracle Analytics Cloud → Analítica visual → Compatibilidad e integración
Fuentes
¿Qué fuentes se consultarán en vivo o con datos extraídos, cuántos GB se cargarán y cada cuánto deben refrescarse?
Definir conectividad y preparación del dato analítico.
Separar el tiempo de consulta de la carga y actualización; probar credenciales, conectores y acceso de red.
- Oracle Analytics Cloud → Analítica visual → Acceso al dato
Fuentes
¿Cuántas filas, columnas y MB producen los informes y cuántas exportaciones o entregas programadas coinciden?
Dimensionar el trabajo de informes además de la interacción.
Comprobar límites del tamaño y modalidad elegidos; escalonar tareas cuando su concurrencia perjudique el uso interactivo.
- Oracle Analytics Cloud → Dimensionamiento y costos → Rendimiento y capacidad
Fuentes
¿Qué edición, licencia, modalidad por usuario o capacidad, OCPU y horas mensuales corresponden a cada ambiente?
Obtener el perfil facturable de la alternativa.
Validar disponibilidad y posibilidades de escalado; separar producción y no producción. Confirmar el SKU exacto según edición, licencia y modalidad; no sumar usuarios y OCPU como si ambos fueran la misma modalidad.
- Oracle Analytics Cloud → Dimensionamiento y costos → Viabilidad económica
Fuentes
¿Qué usuarios pueden ver cada conjunto de datos y qué filtros, identidad y auditoría deben mantenerse?
Diseñar acceso consistente entre fuente y capa analítica.
Verificar acceso a la fuente y permisos del contenido con usuarios representativos; no inferir seguridad de fila solo por pertenecer a un grupo OCI.
- Oracle Analytics Cloud → Seguridad y gobierno → Control y trazabilidad
Fuentes
¿Qué contenido, conexiones, calendarios y permisos del sistema analítico actual deben migrarse y cómo se comprobará su equivalencia?
Delimitar la transición de analítica y su aceptación.
Probar una muestra de contenido, reconectar fuentes y comparar resultados, tiempos y seguridad antes de retirar el origen.
- Oracle Analytics Cloud → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
Fuentes
¿Qué contenedores y servicios se ejecutarán, cuántas réplicas mínimas y máximas requieren y cuáles mantienen estado?
Describir unidades de despliegue y dependencia de datos.
Separar aplicaciones, trabajos y servicios de plataforma; identificar persistencia y requisitos de distribución.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Ejecución de contenedores → Compatibilidad e integración
Fuentes
¿Cuánta CPU y memoria solicitan y consumen los pods en carga normal y pico, incluyendo componentes de plataforma, y qué OCPU y RAM por worker satisfacen esa demanda?
Convertir mediciones por carga en capacidad de nodos.
Considerar requests, limits, recursos del sistema y margen operativo; no calcular nodos usando solo la memoria nominal.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Dimensionamiento y costos → Rendimiento y capacidad
Fuentes
¿Qué señal activará el escalado, qué pico debe absorberse y qué límites, tiempos de arranque y restricciones existen?
Comprobar cómo responderá la capacidad al cambio de carga.
Distinguir escalado de réplicas y de nodos; probar arranque, límites y comportamiento cuando no hay capacidad disponible.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Ejecución de contenedores → Rendimiento y capacidad
Fuentes
¿Cuántos clústeres y ambientes habrá, qué tipo de clúster y nodos requieren y cuántas horas mensuales operarán?
Preparar unidades y responsabilidad de la plataforma.
Justificar aislamiento y modalidad de nodos; contabilizar control plane, trabajadores y complementos conforme al perfil elegido.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Dimensionamiento y costos → Viabilidad económica
Fuentes
¿Qué volúmenes persistentes, discos de arranque, VPU por GB, balanceadores, salida de datos y registros necesita cada ambiente?
Incluir dependencias que no caben en el precio de los nodos.
Relacionar cada complemento con el componente que lo utiliza y una cantidad. En el perfil administrado, confirmar GB de arranque por worker y VPU por GB de ese volumen; los volúmenes persistentes, tráfico y observabilidad se dimensionan por separado.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Dimensionamiento y costos → Viabilidad económica
Fuentes
¿Qué modelo o trabajo GPU se alojará, cuánta memoria y cuántas GPU por réplica requiere, y quién mantiene runtime, imagen y controladores?
Evaluar alojamiento propio de cargas de IA.
Una carga GPU en OKE requiere compatibilidad de shape e imagen y operación de la aplicación; no equivale a Dedicated AI Clusters de OCI Generative AI.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Ejecución de contenedores → Control del modelo y su operación
Fuentes
¿Qué políticas de actualización, distribución, respaldo y recuperación se probarán para aplicaciones y datos?
Acordar operación segura del clúster y sus cargas.
Probar mantenimiento y fallo de nodos con servicios representativos; la disponibilidad del control plane no prueba recuperación de los datos.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Operación y continuidad → Continuidad
Fuentes
¿Qué versiones Kubernetes, APIs, imágenes, charts, volúmenes y dependencias del clúster actual deben adaptarse?
Identificar trabajo real de migración de contenedores.
Validar compatibilidad y estado persistente por aplicación; ensayar despliegue, corte de tráfico y reversión antes de mover el conjunto.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
Fuentes
¿Qué APIs, rutas, backends y consumidores se publicarán, y cuáles deben ser públicos o privados?
Definir superficie de acceso y fronteras de red.
Dibujar cliente, gateway y backend; verificar conectividad y responsabilidades de cada salto.
- OCI API Gateway → Publicación y protección de APIs → Compatibilidad e integración
Fuentes
¿Cuántas solicitudes mensuales y por segundo en pico se esperan, con qué tamaño y latencia de respuesta?
Separar volumen facturable de rendimiento instantáneo.
Incluir reintentos y estacionalidad en el volumen; probar que límites y backend toleran el pico.
- OCI API Gateway → Dimensionamiento y costos → Rendimiento y capacidad
Fuentes
¿Qué autenticación, autorización, validación y transformaciones necesita cada ruta y quién administra las credenciales?
Convertir políticas en comportamiento de entrada verificable.
Probar accesos permitidos y rechazados y asignar dueño a las políticas; no sustituir la autorización de negocio en el backend.
- OCI API Gateway → Publicación y protección de APIs → Control y trazabilidad
Fuentes
¿Qué suscriptores requieren cuotas o límites de solicitudes y cómo se comunicarán los excesos?
Diseñar protección del backend y control por consumidor.
Los planes de uso trabajan con solicitudes API; una cuota de solicitudes no constituye un presupuesto de tokens de un modelo.
- OCI API Gateway → Publicación y protección de APIs → Control y trazabilidad
Fuentes
Si se pide un gateway de IA, ¿también se necesitan selección de modelos o proveedores, presupuesto de tokens, evaluación de respuestas y guardrails?
Separar acceso API de funciones de orquestación de IA.
Enterprise AI Gateway describe un patrón de solución. Esas funciones requieren componentes y validación específicos; no se asumen incluidas en OCI API Gateway.
- OCI API Gateway → Gobierno de consumo de IA → Control del modelo y su operación
Fuentes
¿Qué métricas, logs, alertas, retención y respuesta a errores necesita cada API y consumidor?
Hacer observable el recorrido completo de la solicitud.
Correlacionar gateway y backend sin registrar datos sensibles innecesarios; definir responsables de fallos y consumo.
- OCI API Gateway → Operación y continuidad → Continuidad
Fuentes
¿Qué contratos API, políticas, certificados, nombres DNS y clientes deben mantener compatibilidad durante el cambio?
Planear coexistencia y aceptación del acceso API.
Probar contratos y errores, migrar consumidores por grupos y definir reversión del tráfico; incluir expiración de certificados y credenciales.
- OCI API Gateway → Migración y modernización → Transición desde el estado actual
Fuentes
¿Qué tarea concreta resolverá el modelo, cuál es el modelo elegido y requiere texto, imágenes, audio, embeddings o reranking?
Identificar modalidad de entrada y salida y criterio de calidad.
Validar cada capacidad en el modelo y región elegidos; el servicio no ofrece todas las modalidades en todos los modelos. Identificar el SKU público exacto del modelo y tipo de consumo; entrada, salida, caché, audio y contexto pueden requerir líneas distintas.
- OCI Generative AI → Inferencia de modelos → Compatibilidad e integración
Fuentes
¿Qué conjunto de ejemplos, idiomas, respuestas esperadas y criterios medirá calidad, seguridad y utilidad del modelo?
Definir aceptación antes de elegir capacidad.
Comparar candidatos con la misma muestra y documentar fallos y revisión humana; una métrica de velocidad no prueba utilidad.
- OCI Generative AI → Inferencia de modelos → Resultado de negocio
Fuentes
¿Cuántas transacciones, tokens de entrada y salida y solicitudes concurrentes habrá, con qué distribución de tamaños?
Dimensionar consumo y mezcla de carga.
Separar entrada y salida y medir sus percentiles; registrar picos y reintentos. Para tokens, confirmar cantidad mensual por tipo de SKU; para transacciones, aplicar la definición Oracle del modelo sin asumir equivalencia entre token, llamada y transacción.
- OCI Generative AI → Dimensionamiento y costos → Rendimiento y capacidad
Fuentes
¿Qué tiempo al primer token, latencia total y tokens por segundo necesita el caso en su concurrencia objetivo?
Definir una prueba de rendimiento comparable.
Medir con longitudes y concurrencia reales; no extrapolar un benchmark de otra mezcla de solicitudes como garantía.
- OCI Generative AI → Inferencia de modelos → Rendimiento y capacidad
Fuentes
¿Qué modalidad debe compararse: bajo demanda, clúster dedicado o importación de un modelo compatible?
Aclarar si se solicita consumo compartido, capacidad dedicada o control del modelo importado.
Dedicated Model Import utiliza capacidad dedicada y un endpoint; no es sinónimo de todo Dedicated AI Cluster. Verificar restricciones y disponibilidad por modelo.
- OCI Generative AI → Alojamiento de modelos → Control del modelo y su operación
Fuentes
¿Qué ráfagas, errores de limitación, reintentos y degradación aceptable admite el caso bajo demanda?
Comprobar la respuesta de la aplicación ante capacidad variable.
El throttling bajo demanda puede variar; probar backoff y medir experiencia del usuario sin asumir un RPS garantizado.
- OCI Generative AI → Inferencia de modelos → Continuidad
Fuentes
¿Qué modelo, tipo y cantidad de clústeres, AI Units verificadas, réplicas y horas de alojamiento o ajuste requiere la capacidad dedicada?
Construir un escenario de infraestructura administrada.
Confirmar capacidad regional, cuotas y compromiso del modelo; separar alojamiento de ajuste y verificar SKU, AI Units, clústeres y horas. Rerank utiliza su perfil de clúster y horas. Si existe reserva GPU propia, confirmar BYOR y su SKU separado; no añadir ese fee a Model Import normal.
- OCI Generative AI → Dimensionamiento y costos → Viabilidad económica
Fuentes
¿Cuál es el modelo exacto, versión, licencia, origen, formato y tamaño de los pesos que se pretende importar?
Comprobar que el artefacto se puede alojar en la modalidad elegida.
Validar compatibilidad documentada y permisos de uso; importar no significa que cualquier arquitectura o cuantización será admitida.
- OCI Generative AI → Alojamiento de modelos → Compatibilidad e integración
Fuentes
¿El modelo importado ya está ajustado, están disponibles sus pesos completos y quién realizó y valida ese ajuste?
Distinguir ajuste externo de capacidades del servicio.
El servicio no ajusta directamente modelos importados. Para un modelo ajustado externamente, verificar el artefacto completo compatible; un adaptador aislado no basta.
- OCI Generative AI → Alojamiento de modelos → Control del modelo y su operación
Fuentes
¿Qué shape, GPU, réplicas, horas mensuales de alojamiento, contexto y disponibilidad regional necesita el modelo importado bajo la carga medida?
Relacionar el modelo y su prueba con una configuración concreta.
Validar requisitos del modelo y capacidad del servicio; no intercambiar la unidad facturable de clúster con una GPU de Compute sin verificar el perfil.
- OCI Generative AI → Dimensionamiento y costos → Rendimiento y capacidad
Fuentes
¿Qué datos pueden entrar al modelo, qué retención y trazabilidad se permiten y quién controla modelos, presupuestos y evaluaciones?
Definir gobierno y límites de uso de IA.
Separar políticas de acceso, manejo de datos y evaluación del modelo; asignar componentes y responsables a los controles adicionales.
- OCI Generative AI → Gobierno de consumo de IA → Control y trazabilidad
Fuentes
¿Se requiere continuidad entre regiones OCI o selección entre distintos modelos y proveedores, y con qué criterio?
Aclarar qué decisión debe tomar el enrutamiento.
Un routing profile de OCI para un modelo admitido no equivale a un router multimodelo o multiproveedor; diseñar y probar ese componente por separado cuando haga falta.
- OCI Generative AI → Gobierno de consumo de IA → Continuidad
Fuentes
¿Qué prompts, contratos API, herramientas, contexto, embeddings y evaluaciones del modelo actual deben conservar comportamiento?
Delimitar el cambio de proveedor, modelo o modalidad.
Versionar la muestra de evaluación, comparar calidad y latencia y prever rollback; cambiar embeddings puede exigir reindexar la base de conocimiento.
- OCI Generative AI → Migración y modernización → Transición desde el estado actual