Uno de los principales desafíos a los que se enfrentó CloudLabs a partir del crecimiento de su base de usuarios, principalmente desde la pandemia, durante la cual pasó de 9.000 estudiantes a más de 800.000, fue mejorar la escalabilidad y el rendimiento de su infraestructura. 

Esto implicaba la adopción de una arquitectura multitenant eficiente y segura, que les permitiera gestionar de manera eficaz sus usuarios en la plataforma y abordar el reto de la escalabilidad bajo demanda. 

Otro objetivo estratégico de la empresa era ampliar su base de clientes mediante la mejora de la accesibilidad y la confiabilidad de sus servicios, lo que implicaba una capacidad de despliegue continuo sin interrupciones. Asimismo, buscaban reducir los costos operativos y de infraestructura, con la posibilidad de adoptar un modelo de precios competitivo y flexible, además de opciones avanzadas de gestión de costos.

Finalmente, se abocaron a la creación de una infraestructura más sostenible, con un mejor uso de la energía, y a impulsar la agilidad y la innovación para desarrollar y desplegar nuevas soluciones de forma más ágil y eficaz.

Si bien CloudLabs Learning siempre trabajó con tecnologías en la nube para proveer sus servicios, ante el escenario de desafíos que enfrentaban y para ampliar el alcance de sus productos, comenzaron a evaluar la migración de su infraestructura hacia Google Cloud.

El proceso de implementación de las soluciones de Google Cloud comenzó en septiembre de 2023, con la migración de la plataforma desde la nube anterior. En sólo 8 meses, CloudLabs Learning ya contaba con una arquitectura estable para llevar adelante su negocio.

Con Cloud Run, la empresa ha sido capaz de desplegar todos los microservicios en la plataforma, con escalabilidad automática según la concurrencia de los usuarios y los picos de tráfico. 

Esto les proporciona la capacidad de ejecutar contenedores de forma rápida y escalable, y optimizar el rendimiento, la seguridad y la disponibilidad de los servicios sin necesidad de administrar la infraestructura subyacente. Además, solo pagan por los segundos de uso de Cloud Run, lo que les permite optimizar los gastos en recursos informáticos y de almacenamiento.

Otra de las soluciones implementadas fue Cloud Storage, para el almacenamiento de activos y la gestión de la documentación de la empresa. Al ser una herramienta de almacenamiento escalable, segura y económica, CloudLabs pudo manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y accesible desde cualquier parte del mundo.

A su vez, la implementación de Cloud SQL los ayudó a gestionar su base de datos principal y mejorar el manejo de la seguridad de los datos, mientras que confían en Cloud Scheduler para la automatización de tareas repetitivas y críticas para el negocio, y en Cloud DNS para administrar la resolución de nombres de dominio de manera eficiente y escalable. 

Finalmente, Compute Engine, para desplegar máquinas virtuales; BigQuery, para análisis de datos a gran escala, y Vertex AI, para aplicaciones de inteligencia artificial, han proporcionado a CloudLabs las capacidades necesarias para optimizar el desarrollo de nuevas soluciones.