Arquitectura serverless y Scrum: entregar sin gestionar infraestructura
En un modelo serverless, el código se despliega como funciones discretas invocadas bajo demanda por eventos. El proveedor cloud gestiona los servidores subyacentes, el entorno de ejecución y el escalado automático. El equipo escribe funciones; la infraestructura se gestiona en gran medida sola. Para los equipos Scrum, no es sólo un cambio técnico: modifica la estructura del trabajo, la planificación del sprint, la definición de «terminado» y la ubicación de los nuevos riesgos.
Cómo cambia el serverless la planificación del sprint
La reducción del trabajo de gestión de infraestructura es real y significativa. Pero el serverless introduce nuevas categorías de trabajo a planificar: la latencia de arranque en frío (cold start) para aplicaciones con requisitos de latencia, los límites de tiempo de ejecución de funciones (15 minutos máximo en AWS Lambda), el coste a escala según el modelo de facturación por invocación, y el riesgo de dependencia del proveedor (vendor lock-in) derivado de las API específicas de cada plataforma.
La definición de «terminado» en un contexto serverless
Una definición de «terminado» adaptada al serverless debe incluir criterios en varias áreas: monitorización y alertas configuradas antes del fin del sprint (métricas de invocación, tasas de error, distribuciones de duración), visibilidad del coste por función mediante etiquetas de asignación, pruebas de rendimiento a los volúmenes de producción esperados (comportamiento en cold start bajo carga, límites de concurrencia), y gestión de errores con colas de mensajes fallidos para funciones que procesan eventos en cola.
Lo que el Scrum Master y el Product Owner necesitan saber
El Scrum Master debe comprender que el serverless introduce nuevas categorías de trabajo técnico que pertenecen a la definición de «terminado» y a la planificación del sprint. Un Scrum Master que las trata como opcionales crea inadvertidamente deuda técnica y riesgo operativo en cada sprint. El Product Owner debe entender el modelo de coste lo suficiente para tomar decisiones de priorización informadas: en una arquitectura serverless, cada funcionalidad tiene un coste operativo incremental que escala con el uso.
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