AWS Well-Architected Readiness
Estado de preparación del sistema frente a los pilares del AWS Well-Architected Framework, incluyendo IA generativa responsable.
Vista de gobierno y seguimiento. Los estados y métricas son indicativos: la validación real depende del backend y de la infraestructura AWS configurada.
Pilares evaluados
7
Completos
0
En riesgo
1
Invocaciones Bedrock
9,431
Pilares Well-Architected
Excelencia operativa
Controles implementados
- Dashboards de CloudWatch por servicio
- Trazas distribuidas con AWS X-Ray
- Runbooks de operación versionados
Recomendaciones pendientes
- Automatizar respuesta a alarmas con EventBridge
- Definir SLOs por flujo de reabasto
Seguridad
Controles implementados
- Cifrado con KMS CMK por tenant
- IAM con privilegios mínimos
- Registro de auditoría WORM inmutable
Recomendaciones pendientes
- Habilitar AWS Config rules de cumplimiento
- Rotación automática de llaves KMS
Fiabilidad
Controles implementados
- Colas SQS con reintentos
- DynamoDB con PITR habilitado
Recomendaciones pendientes
- Configurar DLQ en todas las colas críticas
- Prueba de recuperación ante falla de Bedrock
- Estrategia multi-AZ documentada
Eficiencia de rendimiento
Controles implementados
- Lambdas dimensionadas por carga
- Métricas de latencia end-to-end
Recomendaciones pendientes
- Cachear contexto de inferencia frecuente
- Revisar provisioned concurrency en picos
Optimización de costos
Controles implementados
- AWS Budgets por ambiente
Recomendaciones pendientes
- Etiquetado de costos por tenant
- Revisar tier de modelos Bedrock vs. valor
- Alarmas de anomalías de costo
Sostenibilidad
Controles implementados
Sin controles registrados.
Recomendaciones pendientes
- Medir huella con Customer Carbon Footprint Tool
- Preferir regiones de baja intensidad de carbono
- Apagar entornos no productivos fuera de horario
IA generativa / IA responsable
Controles implementados
- Guardrails de Bedrock activos
- Logging de invocaciones de modelo
- Aprobación humana obligatoria
- Esquema de salida validado
Recomendaciones pendientes
- Evaluación periódica de sesgo y calidad
- Documentar tarjetas de modelo y casos de uso
Dashboard técnico (KPIs)
Tiempo de reacción
1.8 s
Evento → solicitud de reabasto
Latencia end-to-end
420 ms
Ingesta → respuesta visible
Latencia del agente IA
1.2 s
Prompt → recomendación
% recomendaciones aceptadas
82%
Aprobadas por supervisores
Recomendaciones rechazadas
37
Últimos 30 días
Eventos fallidos
12
Procesamiento con error
DLQ pendientes
4
Mensajes en dead-letter queue
Presupuesto AWS usado
63%
Del límite mensual definido
Invocaciones Bedrock
9,431
Mes en curso